margins参数默认为False,如果设置为True,会得到每列的汇总,如下df实例 设置margins为True,汇总行索引为名称自定义为self_name: 注意 margins设置为True后,目前pandas 0.22.3版本只支持聚合函数为单个元素,不支持为list的情况,如下: 会报出异常: 透过pivot_table聚合功能源码(如下所示),我们发现它本身是通过调用groupby...
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...
其他文档参考:Pandas_聚合数据_pivot_table()_Python_学习笔记-CSDN博客 pd.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All') 在需要多个group by的时候,可以优先考虑此函数 1.index 相当于sql里的group by后面...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Status"],values=["Price"], aggfunc=[np.sum],fill_value=0,margins=True) 一个很方便的特性是,为了对你选择的不同值执行不同的函数,你可以向aggfunc传递一个字典。不过,这样做有一个副作用,那就是必须将标签做的更加简洁才行。
再来介绍pandas库里的pivot_table()函数。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piv...
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]) ...
创建透视表的pivot_table()函数里面的参数设置很多,学习它最有效的方式是每一步设置一个参数,检查结果是否符合预期。 先从最简单的语法开始,只设置index='Account',通用语法如下: pd.pivot_table(df, index=label_str) 代码语言:javascript 复制 pd.pivot_table(df,index="Account") ...
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…) ...
熟悉Excel的应该都知道数据透视表,在Python中也有数据透视表的功能,就是pivot_table默认参数有: pd.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc=’mean’,fill_value=None, margins=False,dropna=True,margins_name=’All’) data就是将要透视的数据表,values是计算的字段,index是要分组...