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...
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...
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, ...
pivot_table=pd.pivot_table(data,values='Value',index='Column1',columns='Column2',aggfunc=sum) 1. 在上面的代码中,我们使用了data作为数据源,'Value’作为需要计算的值的列名,'Column1’作为行索引,'Column2’作为列索引,aggfunc=sum表示对值进行求和。
一、Pivot pivot函数用于从给定的表中创建出新的派生表,pivot有三个参数:索引、列和值。具体如下: def pivot_simple(index, columns, values): """ Produce 'pivot' table based on 3 columns of this DataFrame. Uses unique values from index / columns and fills with values. ...
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。
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...
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。