在Python中,使用pandas库的pivot_table函数可以非常方便地创建数据透视表,并计算各个分类的汇总统计量。要计算占比,你可以通过指定聚合函数或计算方式来实现。以下是如何在pivot_table中计算占比的详细步骤: 理解pivot_table的功能和用法: pivot_table是pandas库中的一个非常强大的函数,用于根据一个或多个键对数据进...
percentage=pivot_table.div(pivot_table.sum(axis=1),axis=0)*100# 计算占比 1. 这一行代码使用div函数来计算每个元素除以其所在行的总和,从而得到占比,并乘以 100 将其换算为百分比。 5. 展示结果 最后,我们将结果打印出来,以便于分析。 print(percentage)# 打印计算得到的占比透视表 1. 当执行这段代码时...
pivot_data=pd.pivot_table(data,values='value',index='row_field',columns='column_field',aggfunc='sum') 1. 3. 求列汇总 使用sum函数对透视表的列进行求和操作,得到每列的汇总值。 column_sum=pivot_data.sum() 1. 4. 计算占比 最后,将每列的值除以汇总值,得到每列的占比。 column_percentage=piv...
'41岁以上']data['年龄分层']=pandas.cut(data.年龄,bins,labels=labels)ptResult=data.pivot_table(values=['年龄'],index=['年龄分层'],columns=['性别'],aggfunc=[numpy.size])ptResult.sum()ptResult.sum(axis=0)
pivot_table(data, values='quantity', index='time_of_sale', columns='item_name', aggfunc=np.sum, fill_value=0) # 创建不同时间段和菜品的消费组合的热图 plt.figure(figsize=(14, 8)) sns.heatmap(time_item_name_pivot, annot=True, fmt=".0f", linewidths=.5, cmap="YlGnBu") plt....
在这里我们对每个分组的prop进行求和,这里的prop为所有数据中每个名字按年份和性别分组所占的比例。 table=top1000.pivot_table('prop',index='year',columns='sex',aggfunc=sum)table.plot(title='Sum of table1000.prop by year and sex',yticks=np.linspace(0,1.2,13),xticks=range(1880,2020,10)) ...
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…) ...
(df):count_by_eachother=pd.pivot_table(df,columns=['报告时间','处理人'],index=['产品线','问题分类'],values=['工单编号'],aggfunc=[np.size],fill_value=0,margins=True,margins_name='工单合计')returncount_by_eachotherdefreportor(df):count_by_reportor=pd.pivot_table(df,columns=['报告...
pd.pivot_table(df,index=[u'主客场',u'胜负'],values=[u'得分',u'助攻',u'篮板']) 2.4 Aggfunc aggfunc参数可以设置我们对数据聚合时进行的函数操作。 当我们未设置aggfunc时,它默认aggfunc='mean'计算均值。我们还想要获得james harden在主客场和不同胜负情况下的总得分、总篮板、总助攻时: ...