8. 结合query进行数据筛选 pivot_table生成的结果是一个DataFrame,我们可以使用query方法进行进一步的数据筛选: result = pd.pivot_table(df,values=['销量','价格'],index=['日期','城市'], columns='产品', aggfunc='sum') filtered_result = result.query('城市 == "北京"')print(filtered_result) 输出...
query 当表格生成后如何查询某一项数据呢? ex.根据上表查询哈登对阵灰熊时的数据 table.query('对手 == ["灰熊"]') Cheat Sheet Practice 统计哈登不同主客场与胜负下的场数以及投篮命中率(哈登在主场且胜利的场数以及在这种情况下的投篮命中率) [本文Dataset下载链接] 更多关于python数据分析与挖掘内容请关注我...
建立透视表之后,可以通过query进行查询结果。 df.query('bar == "A"') df.query('bar == ["A","B"]') 四、pivot函数介绍 使用语法: Pandas.pivot(data, index=None, columns=None, values=None) 实操: df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz') df.pivot(index='foo', columns='b...
pivot_table生成的结果是一个DataFrame,我们可以使用query方法进行进一步的数据筛选: 输出结果: 价格 销量 产品A B A B 日期 城市 2023-01-01 北京 10.0 0.0 100 0 2023-01-02 北京 12.0 0.0 120 0 9. 总结 Pandas的pivot_table函数是一个强大的数据分析工具,它可以帮助我们快速地对数据进行汇总和重塑。通过...
table.query('Manager == ["Debra Henley"]') 我们可以查看所有的暂停(pending)和成功(won)的交易,代码如下所示: table.query('Status == ["pending","won"]') 这是pivot_table中一个很强大的特性,所以一旦你得到了你所需要的pivot_table格式的数据,就不要忘了此时你就拥有了pandas的强大威力。
query 当表格生成后如何查询某一项数据呢? ex.根据上表查询哈登对阵灰熊时的数据 table.query('对手 == ["灰熊"]') 1. 总结 此图来自于转载自知乎《Pandas | 一文看懂透视表pivot_table》的文章,非常易于记忆。
query("{}.str.contains('{}')&{}.str.contains('{}'){}".format(index_names[i+1],x.name[i],index_names[i+1],margins_name,level_limit),engine='python').loc[:,sort_by][0] df_pivot['level_sign{}'.format(i)] = df_pivot.apply(lambda x:get_level_value(x,i,df_pivot,margins...
table.query('Manager == ["Debra Henley"]') 我们可以查看所有的暂停(pending)和成功(won)的交易,代码如下所示: 1 table.query('Status == ["pending","won"]') 这是pivot_table中一个很强大的特性,所以一旦你得到了你所需要的pivot_table格式的数据,就不要忘了此时你就拥有了pandas的强大威力。
data.query("状态==['待审批','驳回']") 1. 2. 转到Excel pd.pivot_table(df,index=['销售总监','销售','产品'], values=['数量','价格'],aggfunc=[np.sum,np.mean],fill_value=0) 1. xs允许我向下钻取数据透视表的一个横截面。我们也可以向下钻取更多级别。
table.query('Status == ["pending","won"]') 这是pivot_table中一个很强大的特性,所以一旦你得到了你所需要的pivot_table格式的数据,就不要忘了此时你就拥有了pandas的强大威力。 如果你想将其保存下来作为参考,那么这里提供完整的笔记:http://nbviewer.ipython...