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=['...
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...
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=pd.pivot_table(df,values=['Sales','Profit'],index='Product',columns='Region',aggfunc='sum') 1. The resulting pivot table will have the product names as row labels, the region names as column labels, and the sum of sales and profit for each product-region combination as val...
index: 用于生成新行的列。 columns: 用于生成新列的列。 aggfunc: 指定聚合函数,默认是 ‘mean’ 可以设置为 ‘count’, ‘sum’ 等。 fill_value: 填充缺失值的值。 margins: 是否添加行和列总计。 dropna: 是否忽略缺失值。 示例数据 首先,我们需要一些示例数据来演示pivot_table的用法。以下是一个包含人口...
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 …
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, ...
df["仓位"] = df["仓位"].astype(my_type)#将指定列转成自定义的typedf.dtypes#%%#通过透视表统计数据tb =pd.pivot_table( df, index=["城市","仓位","航线","日期","时间"], values="出票数量", aggfunc=sum ) tb 先查看数据类型:可以看出仓位的数据类型已经从Object变成了category类型了。
使用pd.pivot_table()函数创建数据透视表。该函数需要指定数据框、行索引、列索引和值等参数。例如,要按科目(Subject)和姓名(Name)进行分组,并计算平均分(Score),可以使用以下代码: pivot_table = pd.pivot_table(df, index='Name', columns='Subject', values='Score', aggfunc='mean') ...