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.AddFields(ColumnFields=["部门","年龄"]) 配置“值字段” ## 添加值字段 pt.AddDataField...
首先,导入Pandas库并读取数据集。可以使用import pandas as pd导入Pandas库,并使用pd.read_csv()函数读取数据集。 使用pivot_table()函数创建数据透视表。该函数接受多个参数,包括数据集、索引列、列和值列等。例如,可以使用以下代码创建一个简单的数据透视表:pivot_table = pd.pivot_table(data, index=['...
We can also calculate multiple types of aggregations for any given value column. >>> table = pd.pivot_table(df, values=['D', 'E'], index=['A', 'C'], ... aggfunc={'D': np.mean, ... 'E': [min, max, np.mean]}) >>> table D E mean max mean min A C bar large 5.50...
pivot_table['Ratio']=pivot_table['Column1']/pivot_table['Column2'] 1. 在上面的代码中,我们创建了一个名为’Ratio’的新列,并将’Column1’列除以’Column2’列来计算比例。 5. 保存结果 最后,我们可以将结果保存到一个新的CSV文件中,以备后续使用。以下是代码示例: pivot_table.to_csv('pivot_tabl...
pivot_table(data=表格,index=行,columns=列,values=值,aggfunc=计数函数,margins=True# 汇总统计) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. aggfunc调用函数, 不带括号 不带括号时, 调用的是这个函数本身, 是一个函数对象 带括号时, 调用的是函数的执行结果 ...
pivot_table_fillna)# 使用计算列pivot_table_with_calculated_column = pivot_table_with_margins.copy()pivot_table_with_calculated_column['总薪资'] = pivot_table_with_margins.sum(axis=1) # 计算每行的总薪资# 打印带有计算列的透视表print(pivot_table_with_calculated_column)# 多个聚合函数pivot_...
column values.columns :column, Grouper, array, or list of the previous . If an array is passed, it must be the same length as the data. The list can contain any of the other types (except list).Keys to group by on the pivot table column. If an array is passed, it is being ...
# Create a pivot tablepivot_table = df.pivot_table(values='value_column', index='row_column', columns='column_column', aggfunc='mean') 数据透视表有助于重塑数据,并以表格形式进行汇总。它们对创建汇总报告尤其有用。合并数据框 # Merge two Data...
# Create a pivot tablepivot_table = df.pivot_table(values='value_column', index='row_column', columns='column_column', aggfunc='mean') 数据透视表有助于重塑数据,并以表格形式进行汇总。它们对创建汇总报告尤其有用。合并数据框 # Merge two Data...
row_totals = pivot_table.sum(axis=1)column_means = pivot_table.mean(axis=0)table_total = pivot_table.sum().sum()可视化：可以使用matplotlib或其他可视化库将数据透视表中的数据进行可视化，例如绘制柱状图、折线图等，以更直观地展示数据之间的关系。import matplotlib.pyplot as pltpivot_table.plot(kind=...