df_p = df.pivot_table(index='客户名称', # 透视的行,分组依据 values='销量', # 值 aggfunc='sum' # 聚合函数 ) # 对透视表进行降序排列 df_p = df_p.sort_values(by='销量', # 排序依据 ascending=False # 是否升序排列 ) # 设置数值格式 df_p = df_p.round({'销量': 0}).astype('i...
我们先用 pandas 画出这个 pivot_table。 pd.options.plotting.backend = 'matplotlib' sub_prop.plot(figsize=(16, 10)) <AxesSubplot:xlabel='last_letter'> 直接用 pandas 画图的效果太差。可以尝试用 matplotlib 按性别分开2个子图画图。参考代码如下: # import matplotlib.pyplot as plt # sub_prop.M.plo...
print(pd.pivot_table(df,index=["地区"],values=["评分","价格"],columns=["类型"],aggfunc={"评分":np.mean,"价格":np.sum},fill_value=0)) table=pd.pivot_table(df,index=["地区","类型"],values=["价格"]) #print(table.sort_values(by="评分",ascending=False)) #对于评分进行降序排列 ...
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) 主要参数说明: data: 要进行汇总的DataFramevalues: 需要聚合的列index: 行索引columns: 列索引aggfunc: 聚合函数,默认为mean...
首先,它会设置一个新的索引( set_index() ),然后对索引排序( sort_index() ),最后调用 unstack 。以上的步骤合在一起就是 pivot 。 官方定义: DataFrame.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc=’mean’, fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name=’All’...
pivot_table( index='user_id', columns ='month', values = 'order_dt', aggfunc = 'count' ).fillna(0) pivoted_counts.head() #由于浮点数不直观,并且需要转成是否消费过即可,用0、1表示 代码语言:javascript 复制 df_purchase = pivoted_counts.applymap(lambda x:1 if x>0 else 0) # apply:...
value=pivottable i.autofit() workbook.save() workbook.close() app.quit() 案例07 使用相关系数判断数据的相关性 代码文件:使用相关系数判断数据的相关性.py - 数据文件:相关性分析.xlsx 代码语言:javascript 复制 import pandas as pd df=pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\22\相关性分析....
pivot_table.plot(kind='bar')plt.show() 数据清洗 - 去除空格和特殊字符 # 去除空格data['ColumnName'].str.strip()# 去除特殊字符data['ColumnName'] = data['ColumnName'].str.replace(r'[^a-zA-Z0-9]', '') 使用Excel公式 # 使用Excel公式data=pd.read_excel('example.xlsx')data['NewColumn...
Multi-level Pivot Table Just as in GroupBy, the data can be grouped at multiple levels using pivot_table. Suppose we want to group survival by sex and age. Since age is a continuous variable, we can create bins for age using pd.cut function and then group the data. # Create bins for...
pivot_table(data, values='value', index='category', columns='type', aggfunc=np.sum) 数据可视化是数据分析中不可或缺的一部分。Python的matplotlib和seaborn库提供了丰富的图表类型和强大的绘图功能,可以帮助我们直观地展示数据。 示例代码: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 折线图 ...