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。 参考资料: Pandas官方文档 - pivot_tablePractical Business Python - Pandas Pivot Table ExplainedSpark By Examples - Pandas Pivot Table Explained with Examples 租售GPU算力 租:4090/...
pivot_table函数可以将数据按照指定的行和列进行分组,并对指定的列进行聚合计算,例如求和、平均值等。 下面是一个使用pivot_table函数计算列总和的示例: importpandasaspd# 创建一个DataFrame对象data={'Name':['Tom','Nick','John','Tom','Nick','John'],'Subject':['Math','Math','Math','Science','S...
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]) 1. 如果我们想通过不同产品来分...
pdpivot函数,在pivot_table的基础上进行了功能升级,不仅能实现分级求和与分级排序,还优化了视觉展示,加上了分级优先展示汇总行的功能,以及按级别分组排序,这点是excel的透视表无法做到的。 1. 函数 importpandasaspdimportnumpyasnpclasspdpivot(object):def__init__(self,df):"""作者:AnalyZL(github:https://gi...
在Python中,可以使用pivot_table函数来合并pandas中的两列。pivot_table函数是pandas库中的一个功能强大的工具,用于对数据进行透视和汇总。 合并pandas中的两列pivot_table的步骤如下: 导入必要的库: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd 创建一个pandasDataFrame: ...
Python中的pandas.pivot_table()号称可以实现Excel数据透视表一样的功能,虽然index=['col1','col2']可以实现两级行标签,margins= 可以实现求“总计”,但却没有一个参数可以实现两级行标签分级向上汇总。 这时候就要借助pandas.concat()了。我们分别做两个pandas.pivot_table(),一个用col1单个行标签,一个用col...
Python数据透视功能之 pivot_table()介绍 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...
为了方便,pivot_table可以计算小计和合计: 一旦创建,pivot表就变成了一个普通的DataFrame,因此可以使用前面描述的标准方法查询它。 当使用多索引时,透视表特别方便。我们已经见过很多Pandas函数返回多索引DataFrame的例子。让我们仔细看看。 第四部分. MultiIndex ...
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…) ...