pd.pivot_table(date,index="课程",values=['综合成绩'],aggfunc=np.sum) 得到结果: 从结果知,可以根据需求自行在aggfunc函数中指定要聚合的函数。 例5:设置两层索引 接下来看下在index参数中设置2个变量,构造两层索引的效果,代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.pivot_table(da...
pd.pivot_table(df,index=["Counterparty","Trader"],values=["Value"],columns=["Category"],aggfunc=[len,np.sum]) 上表结果中的NaN不好看,可设置fill_value=0用零替代。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.pivot_table(df,index=["Counterparty","Trader"],values=["Value"],col...
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...
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...
excel中我们常用到透视表,在pandas中,透视表称为pivot_table。 以上结果用python可表示为: 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=No...
data.pivot_table(index = 'Pclass') 1. 2. 可以看到聚合之后的结果:对于非整型和浮点型等不可以按平均值聚合的数据没有显示 我们也可以通过dtypes看一下每一列的类型 #index可以进行多层索引,比如先按舱位后按性别索引 data.pivot_table(index = ['Pclass','Sex']) ...
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。
在Pandas中,可以利用pivot_table函数实现该功能。 二、pivot_table函数介绍 使用语法: DataFrame.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, ...
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"], ...
在Python pandas中,可以使用pivot_table()函数进行数据透视表操作。以下是一个简单的示例: import pandas as pd # 创建一个示例数据集 data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'], ...