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,聚合函数为求和,values是在两个轴(index和columns)...
pd.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) data:数据集 values:要聚合的列,默认情况下对所有数值型变量聚合 index:要在数据透视表上分组的变量,可设置多个列,实现多层分组...
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…) 1.2 常用参数释义:...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"], columns=["Product"],aggfunc=[np.sum],fill_value=0) 1. 2. 其实,我觉得添加“Quantity”列将对我们有所帮助,所以将“Quantity”添加到“values”列表中。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price","Quantity"],...
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,margins:'bool'=False,dropna...
它表明,在函数中指定观察的数据内容是survived,sex列表示索引,class表示列,class和sex表示分组维度,pivot_table 的默认函数是mean,即求平均值。 pivot_table的用法 pandas.pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False,dropna=True,margins_name='All')[sour...
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...
pivot_table()与pivot()比较类似。其官方定义如下所示: DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All') 我们依次解析: values:可选参数,用来做集合的值,其用法与pivot的values类似。默认是显示所有的值。
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"], ...
pandas.pivot_table(data, index=None, columns, values, aggfunc, fill_value, margins, margins_name, dropna) 还没结束 最后的问题:数据透视表是做好了,但是我们怎么筛选条件查询其中的某行数据呢? 首先、将上述做好的透视表保存到变量table中 table=pd.pivot_table(df,index=["账号","站点","K3代码",...