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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd pd.pivot_table(data:'DataFrame',values=None,index=None,columns=None,aggfunc:'AggFuncType'='mean',fill_value=None,...
table=pd.pivot_table(df,index=["Counterparty","Trader","Category"],values=["Value","Quantity"],aggfunc={"Value":np.sum,"Quantity":len},fill_value=0)table.query('Trader == ["Steven Wang", "Sherry Zhang"]') 查询所有期权和基金产品相关的信息。 代码语言:javascript...
pivot_table允许我们同时对多个列进行汇总,并使用不同的聚合函数: result = pd.pivot_table(df, values=['销量', '价格'], index='日期', columns='产品', aggfunc={'销量': 'sum', '价格': 'mean'}) print(result) 输出结果: 价格 销量 产品A B A B 日期 2023-01-01 10.0 15.0 100 150 2023...
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...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=np.sum) 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]) ...
Python是一门功能强大的编程语言,它提供了许多用于数据处理和分析的库和工具。其中一个非常有用的库是pandas,它提供了丰富的数据结构和数据分析功能。在pandas中,我们可以使用pivot_table函数来创建数据透视表,并计算列的总和。 数据透视表是一种用于对数据进行汇总和分析的方法。它可以通过对数据进行分组和聚合操作,生...
pandas.DataFrame.pivot_table 是 Pandas 中用于数据透视表(pivot table)的函数,可以通过对数据进行聚合、重塑和分组来创建一个新的 DataFrame。通过 pivot_table 方法,可以对数据进行汇总、统计和重组,类似于 Excel 中的透视表功能。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.pivot_table方法的使用。
#用0填充缺失值pivot_filled=pd.pivot_table(df,values="sales",columns="month",index="customer",aggfunc="sum",fill_value=0)print(pivot_filled) 说明:上述代码将所有缺失值(NaN)用0替换,这在某些情况下非常有用,例如在财务报告中避免出现空白数据。
透视表pivot_table()是非常强大的汇总运算函数。 在SQL语句和excel中透视表也是非常普遍的。 我也是忍了很久才留到现在总结。 废话少说,直接上图: 常用的基本格式如下: values 是要进行汇总、统计运算的。可以…
pd.pivot_table(df, index='bar', columns='foo', aggfunc=[np.sum], values='baz') pd.pivot_table(df, index='bar', columns='foo', aggfunc=[np.sum], values='baz', margins=True)# 火箭队当家球星James Harden某一赛季比赛数据df2 = pd.read_csv(r'C:\Users\Hider\Desktop\basketball.txt'...