一、pivot_table函数定义 pivot_table函数是pandas库中的函数,调用首先需要加载pandas库。 其功能相当于excel中的数据透视表。 其基本调用语法如下: 代码语言:javascript 复制 importpandasaspd pd.pivot_table(data:'DataFrame',values=None,index=None,columns=None,aggfunc:'AggFuncType'='mean',fill_value=None,mar...
pd.pivot_table(df,index=label_list,values=label_list,columns=label_list,aggfunc=func_list) 代码语言:javascript 复制 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...
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,聚合函数为求和,values是在两个轴(index和columns)...
pt_cache = wb.PivotCaches().Create(SourceType=constants.xlDatabase, SourceData=SrcData) pt = pt_cache.CreatePivotTable(TableDestination=StartPvt, TableName="PivotTable1") 到此,可以在excel中看到如下效果。 配置行列字段 ## 添加行字段 pt.AddFields(RowFields=["部门","年龄"]) ##添加列字段 pt....
pd.pivot_table(df,index=[u'主客场',u'对手']) 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,如果我们...
pivot_table函数 1. 函数参数 DataFrame.pivot_table( values=None, # list or str, 需要进行聚合统计的值 示例:"产品大类"或['产品大类','产品中类','产品小类'] index=None, # list or str, 用于分组的列,相当于行索引 示例:格式同values columns=None, # list or str, 进行列分组的字段 示例:格...
python pivot table python pivot table 汇总每个省份店铺数 一,Pivot 及 Pivot_table函数用法 Pivot和Pivot_table函数都是对数据做透视表而使用的。其中的区别在于Pivot_table可以支持重复元素的聚合操作,而Pivot函数只能对不重复的元素进行聚合操作。 在一般的日常业务中,因为Pivot_table的功能更为强大,Pivot能做的不...
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"], ...
在自动化办公中,使用python的pivot_table(),搭配合适的聚合函数,就能有效地实现透视表的强大功能,并且能更快速便捷地完成数据统计分析过程。 2. 关键参数 pivot_table()共有9个参数,分别为:1. values, 2. index, 3. columns, 4. aggfunc, 5. fill_value, 6. margins, 7. dropna, 8. margins_name, 9...
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...