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。通过灵活使用其各种参数,我们可以轻松地创建复杂的数据透视表,从而更好地理解和分析数据。 在实际应用中,pivot_table常用于销售数据分析、财务报表生成、用户行为分析等多个领域。掌握这个函数将大大提高您的数据分析效率。 ...
# index 就是层次字段pd.pivot_table(df2,index=u'对手') pd.pivot_table(df2, index=[u'对手',u'主客场']) pd.pivot_table(df2, index=[u'主客场',u'对手']) 3.values 对需要的计算数据进行筛选。 pd.pivot_table(df2, index=[u'主客场',u'胜负'], values=[u'得分',u'助攻',u'篮板']...
先看一下官方文档中pivot_table的函数体: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...
透视表pivot_table()是非常强大的汇总运算函数。 在SQL语句和excel中透视表也是非常普遍的。 我也是忍了很久才留到现在总结。 废话少说,直接上图: 常用的基本格式如下: values 是要进行汇总、统计运算的。可以…
在Pandas 中,实现数据透视表是使用的pivot_table()这个方法,首先还是放个官方文档,防止有同学找不到。 官方文档地址:https://pandas.pydata.org/pan...。 再看下 pivot_table 的语法: pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, ...
1. 安装pandas 2. 数据导入 3. 数据预览 4. 数据筛选 5. 数据排序 6. 分组聚合 7. 数据可视化 8. 数据导出 毋庸置疑,pandas仍然是Python数据分析最常用的包,其便捷的函数用法和高效的数据处理方法深受从事数据分析相关工作人员的喜爱,极大提高了数据处理的效率,作为京东的经营分析人员,也经常使用pandas进行数据...
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,聚合函数为求和,values是在两个轴(index和columns)确定后的取值...
pip install pandas 导入Pandas库: importpandasaspd 创建或读取数据: 可以使用pd.DataFrame()函数创建一个数据框,或者使用pd.read_csv()、pd.read_excel()等函数从文件中读取数据。例如: data = {'Name': ['Alice','Bob','Charlie','David'],'Subject': ['Math','Physics','Math','Physics'],'Score...
从Python Pandas Pivot_table中提取列可以通过以下步骤实现: 首先,导入Pandas库并读取数据集。可以使用import pandas as pd导入Pandas库,并使用pd.read_csv()函数读取数据集。 使用pivot_table()函数创建数据透视表。该函数接受多个参数,包括数据集、索引列、列和值列等。例如,可以使用以下代码创建一个简单的数...
1. import pandas as pd 2. import numpy as np 3. df = pd.read_csv('h:/James_Harden.csv',encoding='utf8')4. df.tail()数据格式如下：2.2 Index 每个pivot_table必须拥有⼀个index，如果想查看哈登对阵每个队伍的得分，⾸先我们将对⼿设置为index：pd.pivot_table(df,index=[u'对...