Pandas的DataFrame也可以轻松地进行数据可视化。例如，可以使用pandas的内置函数plot()对DataFrame中的特定列进行绘图。下面是一个简单的例子：# 绘制age列的直方图 df['age'].plot(kind='hist')此外，也可以使用matplotlib库进行更复杂的数据可视化。例如，可以使用pandas的pivot_table()函数和matplotlib的heatmap()函...
importpandasaspdimportnumpyasnpclasspdpivot(object):def__init__(self,df):"""作者:AnalyZL(github:https://github.com/analy-liu)"""ifstr(type(df))=="<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>":self.df=df.copy()# 建立副本,后续操作不改变原数据else:print('请输入pandas.DataFrame')defpivot_margi...
#而上面的结果是一个DataFrame 对象。 ''' #统计每个销售区域每个月的销售总额,也可以使用pivot_table函数 df1['月份'] = df1['销售日期'].dt.month print(pandas.pivot_table(df1, index=['销售区域', '月份'], values='销售额', aggfunc='sum')) ''' 销售额 销售区域 月份 上海1 1679125 2 1689...
是主要的pandas数据结构。 参数: data:结构化或同质的ndarray,可迭代对象,字典或DataFrame 如果data是字典,则按插入顺序排序。 如果字典包含定义了索引的Series,则根据索引进行对齐。如果data本身就是Series或DataFrame,则也会进行对齐。 如果data是字典列表,则按插入顺序排序。 index:索引或类似数组 用于生成结果帧的...
Python扩展库pandas的DataFrame对象的pivot()方法可以对数据进行行列互换,或者进行透视转换,在有些场合下分析数据时非常方便。 DataFrame对象的pivot()方法可以接收三个参数,分别是index、columns和values,其中index用来指定转换后DataFrame对象的纵向索引,columns用来指定转换后DataFrame对象的横向索引或者列名,values用来指定转换...
python dataframe 数据透视 对于数据透视表,相信对于 Excel 比较熟悉的小伙伴都知道如何使用它,并了解它的强大之处,而在pandas中要实现数据透视就要用到pivot_table了。 导入示例数据 首先导入演示的数据集。 import pandas as pd df = pd.read_csv('销售目标.csv')...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.pivot_table方法的使用。
2.2 pivot_table 高级透视 pivot_table支持聚合功能,适合处理重复值。 # 创建有重复值的数据data={'Date':['2023-01-01','2023-01-01','2023-01-01','2023-01-02'],'Variable':['A','B','A','B'],'Value':[10,20,30,40]}df=pd.DataFrame(data)# 使用pivot_table进行聚合pivot_table_df=...
问pivot\转置python中的一些列并将其保存到dataframeEN对于有参数的transpose：对于三维数组，原型数组的...
import pandas as pd # 从字典创建DataFrame data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) print(df)读写 DataFrame提供了读写数据的便捷方法，支持多种格式的数据导入导出，如CSV、Excel、SQL等。本例演示从csv文件中读写数据。比如：# ...