Python数据透视功能之 pivot_table()介绍 pivot_table pivot()函数没有数据聚合功能,要想实现此功能,需要调用Pandas包中的第三个顶层函数:pivot_table(),在pandas中的工程位置如下所示: pandas | pivot_table() 如下,构造一个df实例: 调用如下操作: 参数index指明A和B为行索引,columns指明C列取值为列,聚合函数...
1. **核心功能**:`df.pivot_table`的作用是生成透视表,对原始数据按指定维度分组汇聚。2. **参数解析**: - `values='Score'`:需汇总的目标数据列(数值列)。 - `index='Name'`:行分组依据为`Name`列的每个唯一值。 - `columns='Age'`:列分组依据为`Age`列的每个唯一值。 - `aggfunc=np.sum`:聚...
Part3 数据透视表实现——df.pivot_table() 我们可以使用 Pandas 库中的函数df.pivot_table()来构建数据透视表,在介绍这个函数的用法之前,我们先来看一下数据透视前后的数据结构发生了哪些变化。 原始数据为面板数据,记录了一个年份下一个城市的一种类型企业的数量,我们将其转为数据透视表后则可以直接看到某个省...
pd.pivot_table(df,index=["Counterparty","Trader"],values=["Value"],columns=["Category"],aggfunc=[len,np.sum]) 上表结果中的NaN不好看,可设置fill_value=0用零替代。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.pivot_table(df,index=["Counterparty","Trader"],values=["Value"],col...
pivot_table允许我们同时对多个列进行汇总,并使用不同的聚合函数: result = pd.pivot_table(df, values=['销量', '价格'], index='日期', columns='产品', aggfunc={'销量': 'sum', '价格': 'mean'}) print(result) 输出结果: 价格 销量
pd.pivot_table(df, index='bar', columns='foo', aggfunc=[np.sum], values='baz') pd.pivot_table(df, index='bar', columns='foo', aggfunc=[np.sum], values='baz', margins=True)# 火箭队当家球星James Harden某一赛季比赛数据df2 = pd.read_csv(r'C:\Users\Hider\Desktop\basketball.txt'...
pivot_table = df.pivot_table(values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum) print(pivot_table) 在这个示例中,我们首先导入了pandas库并创建了一个示例数据集。然后,我们使用pivot_table()函数创建了一个数据透视表,其中值来自'D'列,行索引是'A'和'B'列的组合,列索引是'C'列...
import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("Salaries.csv") 默认情况下,DataFrame拥有默认的数字索引(即输出的最左边一列)。 现在我们要构建透视表,就需要提供划分依据,也就是说,此时 pivot_table() 需要拥有一个自己独属的index。 比如说,如果我们想按(Age) 来分组查看职工们的薪资等情况...
pd.pivot_table() 和 df.pivot_table() 功能都是一样的，只是写法的不同。我们来详细说明一下各参数的使用：在jupyter notebook中输入：pd.pivot_table？pd.pivot_table(data: 'DataFrame', # 需要透视的数据框 values=None, # 需要聚合的列，相当于Excel值字段，可单列或多列的传入 index=...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"], columns=["Product"],aggfunc=[np.sum]) 然而,非数值(NaN)有点令人分心。如果想移除它们,我们可以使用“fill_value”将其设置为0。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"], ...