pivot=pd.pivot_table(df,values='Score',index='Subject',aggfunc='count')print(pivot) 1. 2. 输出结果如下: 通过数据透视表的计数操作,我们可以得到每个科目的学生人数。 总结 数据透视表是一种强大的数据分析工具,可以帮助我们更好地理解数据的关系和趋势。在Python中,我们可以使用pandas库的pivot_table函数...
使用Pivot Table进行计数 接下来,我们将使用pivot_table方法来计算每个地区的男性和女性人数。 pivot_table_count=pd.pivot_table(df,values='人数',index='地区',columns='性别',aggfunc='sum',fill_value=0)print(pivot_table_count) 1. 2. 输出结果 通过上述代码,我们得到的透视表结果如下: 性别 女 男 ...
除了默认的sum()函数外,Pandas还允许我们使用其他聚合函数,如count()、mean()等。我们可以通过aggfunc参数来指定使用的聚合函数。 # 使用计数函数创建数据透视表pivot_count=pd.pivot_table(df,values="sales",columns="month",index="customer",aggfunc="count")print(pivot_count) 说明:上述代码使用count()函数来...
在使用 Pandas 进行数据分析时,数据透视表(pivot table)是一个非常有用的工具。它允许你对数据进行分组、聚合和总结。你可以使用pivot_table方法来创建数据透视表,并且可以通过aggfunc参数来指定聚合函数,例如计数(count)。 以下是一个详细的示例,展示如何使用 Pandas 创建一个具有各自计数的数据透视表。
df2 = ( pd.DataFrame({ 'X' : ['X1', 'X1', 'X1', 'X1'], 'Y' : ['Y2', 'Y1', 'Y1', 'Y1'], 'Z' : ['Z3', 'Z1', 'Z1', 'Z2'] }) ) g = df2.groupby('X') pd.pivot_table(g, values='X', rows='Y', cols='Z', margins=False, aggfunc='count') 返回...
df_pivot_table_qizu=pd.pivot_table(df[(df['订单状态']!='失效')&(df['状态分类']!='其他')],index=['状态分类','商家'],values=['订单号','编码','订单属性校验',"置零校验"],aggfunc={'订单号':'count','编码':lambdax:len(x.unique()),'订单属性校验':lambdax:(x.str[:2]=="存...
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"], ...
pd.pivot_table(data=data,index='Pclass',columns='Sex',values=['Age','Name'],aggfunc={'Age':'mean','Name':'count'}) 运行代码后结果如下: 以上就是pivot_table的简单使用,如果大家想了解更多,可以看看相关的文档。我们来介绍另一个非常...
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…) ...
(df):count_by_eachother=pd.pivot_table(df,columns=['报告时间','处理人'],index=['产品线','问题分类'],values=['工单编号'],aggfunc=[np.size],fill_value=0,margins=True,margins_name='工单合计')returncount_by_eachotherdefreportor(df):count_by_reportor=pd.pivot_table(df,columns=['报告...