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...
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...
创建透视表的pivot_table()函数里面的参数设置很多,学习它最有效的方式是每一步设置一个参数,检查结果是否符合预期。 先从最简单的语法开始,只设置index='Account',通用语法如下: pd.pivot_table(df, index=label_str) 代码语言:javascript 复制 pd.pivot_table(df,index="Account") 从上表结果看,Price 和 Qua...
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...
1. pivot_table函数简介 pivot_table函数的基本语法如下: 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: ...
在Pandas中,可以利用pivot_table函数实现该功能。 二、pivot_table函数介绍 使用语法: DataFrame.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, ...
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...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=np.sum) aggfunc可以包含很多函数,下面就让我们尝试一种方法,即使用numpy中的函数mean和len来进行计数。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=[np.mean,len]) ...
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能做的不能做的Pivot_table都可做。所以只需要记住Pivot_table函数用...