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...
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',...
1.1 pivot_table参数列表: 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) 同样可以写成: data.pivot_table(’ data列名’,index,columns,aggfunc…) ...
Pivot_table函数真实案例演示 1. 读取表格数据 #%% df = pd.read_excel("./datas/result_datas.xlsx", ).convert_dtypes() #读取数据并自动转化type df.dtypes #%% df.head(3) #%% 2. 通过Pivot_table函数透视合并数据并对金额和数量做统计
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=np.sum) 1. 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]) ...
且实际使用时,还需要对列的值进行排序,pivot_table产生的表结构是multiindex,直接使用sort_values函数进行排序,无法达到分级排序的效果。 于是为了实现分级求和与分级排序的功能,对pivot_tabel进行了优化,下图是优化过后的透视表。 优化透视表 可以看到,与示例相比,优化透视表有了每级的汇总,并且按照销量进行分级排序。
在pivot_table() 中,参数values是以一个列表的形式出现的。 这有什么意义呢?比如说,如果我们想同时透视分析若干个字段,有了这个列表行的参数,我们就可以把相应字段的名称依次添加进列表。 比如说,除了 Net_Pay 这列数据,我们还想分析部门(Department)这一列数据,就可以如下操作。 import pandas as pd import num...
pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录w数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视表的结果,相当的直观。其中参数index指定“行”键,columns指定“列”键。 函数形式:pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc= 'mean',fill_valu...