importpandasaspd pd.pivot_table(data:'DataFrame',values=None,index=None,columns=None,aggfunc:'AggFuncType'='mean',fill_value=None,margins:'bool'=False,dropna:'bool'=True,margins_name:'str'='All',observed:'bool'=False,sort:'bool'=True) data:数据集。 values:要聚合的列,默认对所有数值型变量...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep","Product"], values=["Price","Quantity"], aggfunc=[np.sum,np.mean],fill_value=0,margins=True) 下面,让我们以更高的管理者角度来分析此渠道。根据我们前面对category的定义,注意现在“Status”是如何排序的。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Status"...
fill_value:用于替换结果中的缺失值。 margins:添加行/列小计和总计。默认是 False。 dropna:是否删除所有条目均为 NA 的列。默认是 True。 margins_name:当margins=True时,改变边缘列的名称。 官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.pivot_table.html pivot_table...
margins参数默认为False,如果设置为True,会得到每列的汇总,如下df实例 设置margins为True,汇总行索引为名称自定义为self_name: 注意 margins设置为True后,目前pandas 0.22.3版本只支持聚合函数为单个元素,不支持为list的情况,如下: 会报出异常: 透过pivot_table聚合功能源码(如下所示),我们发现它本身是通过调用groupby...
pivot_table()函数是用于对数据进行汇总和分析的强大工具,其中包括一些参数可以进行自定义设置。题目要求设置正确的参数,以制作数据透视表,并指定汇总栏的命名为“汇总”。 我们需要了解pivot_table()函数的参数含义: margins参数用于指定是否显示边际汇总(即行和列的总和)。margins_name参数用于指定边际汇总的列名。
Pandas中pivot_table的参数margins是是否添加行列的总计。
data: 要进行汇总的DataFramevalues: 需要聚合的列index: 行索引columns: 列索引aggfunc: 聚合函数,默认为meanfill_value: 填充缺失值margins: 是否添加汇总行/列dropna: 是否删除全为NaN的列 2. 基本用法示例 让我们通过一个简单的例子来了解pivot_table的基本用法: ...
再来介绍pandas库里的pivot_table()函数。pivot_table()与pivot()比较类似。其官方定义如下所示: DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All') 我们依次解析: values:可选参数,用来做集合的值,其用法与piv...
aggfunc=[np.sum,np.mean],fill_value=0,margins=True) 下面,让我们以更高的管理者角度来分析此渠道。根据我们前面对category的定义,注意现在“Status”是如何排序的。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Status"],values=["Price"], aggfunc=[np.sum],fill_value=0,margins=True) ...
aggfunc=[np.sum,np.mean],fill_value=0,margins=True) 下面,让我们以更高的管理者角度来分析此渠道。根据我们前面对category的定义,注意现在“Status”是如何排序的。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Status"],values=["Price"], aggfunc=[np.sum],fill_value=0,margins=True) ...