python pivot_table aggfunc 文心快码BaiduComate 在Pandas库中,pivot_table函数是一个非常强大的工具,用于创建数据透视表。它允许用户按照一个或多个键对数据进行分组,并对每个组应用聚合函数。下面是对pivot_table函数的基本用法、aggfunc参数的作用、基本示例、自定义aggfunc以及高级示例的详细解释。 1. pivot_table...
pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc=’mean’, fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name=’All’)创建一个spreadsheet-style数据透视表作为DataFrame。 数据透视表中的级别将存储在结果DataFrame的索引和列上的MultiIndex对象(分层索引)中。 Parameters: data...
pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True) 主要参数说明: 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mean...
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',...
Python pandas.DataFrame.pivot_table函数方法的使用 Python pandas.DataFrame.groupby函数方法的使用 Python pandas.DataFrame.agg函数方法的使用 1)多个聚合函数 import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], ...
pivot_table 透视表在 Pandas 中是一个非常强大和灵活的工具，它支持许多高级功能，可以用于复杂的数据分析和报告生成。以下是一些更高级的用法和详细说明 1. 多级索引（MultiIndex）pivot_table 支持多级索引，这意味着你可以根据多个列创建行索引和列索引。这在处理复杂的 数据结构时非常有用。import pandas as pd#...
Python Pandas pivot_table 透视表 计数 pivot_table函数 pivot_table(data=表格,index=行,columns=列,values=值,aggfunc=计数函数,margins=True# 汇总统计) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. aggfunc调用函数, 不带括号 不带括号时, 调用的是这个函数本身, 是一个函数对象...
pandas.pivot_table - pandas 0.21.0 documentation pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False,dropna=True,margins_name='All') pivot_table有四个最重要的参数index、values、columns、aggfunc,本文以这四个参数为中心讲解pivot操作是如何进行。
使用pivot_table计算截尾均值 由于D、E列含缺失值,直接计算会报错,因此需要先行删除缺失值: aggfunc=lambda x: stats.trim_mean(x.dropna(), 0.1) trim_mean_df = pd.pivot_table(df, index='A', values=['D', 'E'], aggfunc=lambda x: stats.trim_mean(x.dropna(), 0.1), ...
从功能上讲，Pandas 中用透视表 (pivot table) 和 Excel 里面的透视表是一样的。透视表是一种做多维...