pd.pivot_table(df,index=[u'主客场',u'对手']) 1. 看完上面几个操作,Index就是层次字段,要通过透视表获取什么信息就按照相应的顺序设置字段,所以在进行pivot之前你也需要足够了解你的数据。 2.3 Values 通过上面的操作,我们获取了james harden在对阵对手时的所有数据,而Values可以对需要的计算数据进行筛选,如果...
数据透视表(Pivot Table)是一个非常有用的工具,它允许您对数据集进行重新排列和汇总。数据透视表能够提供多维度的数据汇总,是数据分析和探索性数据分析(EDA)的重要工具。 1、创建数据透视表 使用pivot_table方法可以创建数据透视表。这个方法非常灵活,允许指定不同的聚合函数、行列索引和值。 参考文档:Python pandas....
DataFrame.pivot_table(self, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False) → 'DataFrame'[source] 创建电子表格样式的pivot table作为DataFrame。 pivot table中的级别将存储在结果DataFrame的索引和列上的MultiInde...
1. 6、(显式)pivot_table # 类似于excel的透视表,数据动态排布,分类汇总df3.pivot_table(index=["class","name"]) 1. 二、多层索引的取值 1.直接提取[] # 取单个值df["a"] 1. df["a","期中"] 1. 结果:69 # 取多个不连续值df[["a","c"]] 1. # 取多个连续的值df[:"b"] 1. 2、...
pivot_table方法类似于groupby,但它允许你指定一个或多个索引列、值列以及聚合函数,从而创建一个透视表。 python # 创建一个更复杂的示例DataFrame data = { 'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C'], 'SubCategory': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X'], 'Value': [10, 20, 30, 40, 50...
小白学 Python 数据分析(12):Pandas (十一)数据透视表(pivot_table) 小白学 Python 数据分析(13):Pandas (十二)数据表拼接 小白学 Python 数据分析(14):Pandas (十三)数据导出 小白学 Python 数据分析(15):数据可视化概述 小白学 Python 数据分析(16):Matplotlib(一)坐标系 ...
需要核查代码中在使用pivot_table函数功能时，是否已经转换为DataFrame。如果需要获取数据，可以采用 sample...
Pandas读取数据后,将前端选择的DIMENSION作为pivot_table方法的column参数 返回Json格式的结果 步骤1最简单的方法就是用下面的语句把request.GET从QueryDict直接转化为Python字典,这个方法最快速,但得到的字典中即使是单选表单的value也是列表,需要注意。当然也可以使用request.GET.get和request.GET.getlist方法精细处理每个参...
sns.heatmap(pivot_table, annot=True, fmt='d') plt.title('热力图示例') plt.show() 3. 绘制回归图 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 准备数据 data = sns.load_dataset('tips') 绘制回归图 sns.regplot(x='total_bill', y='tip', data=data) ...
3.7.1 pivot_table()函数:数据透视 3.7.2 crosstab()函数:数据交叉 3.8 数据的合并 3.8.1 merge()函数:横向合并 3.8.2 concat()函数:纵向合并 第4章 PYTHON数据可视化库 4.1 Matplotlib 4.1.1 Matplotlib库简介 4.1.2 Matplotlib可视化案例 4.2 Pyecharts ...