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
pd.pivot_table(df, index=label_list, values=label_list) 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") 设置整合函数 默认整合函数是求平均,如果要用求和的函数需要设置aggfunc=np.sum,通用语法为 代码语言:javascript 代码运行次数...
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...
aggfunc = "聚合函数" = aggerate function 是针对多个类别使用去使用函数 1. 2. 再比如: print(df.pivot_table(index="Name", columns="Subject", values="Grade", aggfunc="sum")) 1. 运行结果: Subject Chinese Math Name San Zhang 170 190 Si Li 150 180 1. 2. 3. 4. 宽表变长表 melt() ...
1. pivot_table函数简介 pivot_table函数的基本语法如下: 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: ...
pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录w数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视表的结果,相当的直观。其中参数index指定“行”键,columns指定“列”键。 函数形式:pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc= 'mean',fill_valu...
且实际使用时,还需要对列的值进行排序,pivot_table产生的表结构是multiindex,直接使用sort_values函数进行排序,无法达到分级排序的效果。 于是为了实现分级求和与分级排序的功能,对pivot_tabel进行了优化,下图是优化过后的透视表。 优化透视表 可以看到,与示例相比,优化透视表有了每级的汇总,并且按照销量进行分级排序。
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]) ...
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。