一、pivot_table函数定义 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,mar...
print(df.pivot_table(index="Name", columns="Subject", values="Grade", aggfunc="mean")) 1. 运行结果: Subject Chinese Math Name San Zhang 85 95 Si Li 75 90 1. 2. 3. 4. 虽然两处的运行结果一样,但是含义确不一样, aggfunc = "聚合函数" = aggerate function 是针对多个类别使用去使用函数...
在Python语言中,可以使用pandas库中的pivot_table函数来处理复杂的数据转换。pivot_table函数可以根据指定的行和列对数据进行聚合,并且可以对聚合结果进行进一步的操作和计算。 pivot_table函数的基本语法如下: 代码语言:txt 复制 pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean...
在自动化办公中,使用python的pivot_table(),搭配合适的聚合函数,就能有效地实现透视表的强大功能,并且能更快速便捷地完成数据统计分析过程。 2. 关键参数 pivot_table()共有9个参数,分别为:1. values, 2. index, 3. columns, 4. aggfunc, 5. fill_value, 6. margins, 7. dropna, 8. margins_name, 9....
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: ...
先看一下官方文档中pivot_table的函数体:pandas.pivot_table - pandas 0.21.0 documentation pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None,aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All') pivot_table有四个最重要的参数index、values、columns、aggfunc,本文以...
下面是`pivot_table`函数的基本用法: ```python import pandas as pd 创建一个示例数据帧 data = { 'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one'], 'C': ['small', 'large', 'large', 'small', 'small'], 'D': [1, 2, 2, ...
一、什么是pivot_table函数? pivot_table函数是Pandas库中的一个函数,可以用于数据透视表的创建和操作。数据透视表是一种对数据进行汇总和分析的方法,可以根据给定的行和列来计算统计指标,然后按照指定的格式展示出来,以便更好地理解和分析数据。 二、pivot_table函数的基本用法 pivot_table函数的基本语法如下: pandas...
python实现透视表功能的pivot_table函数主要需要两个库pandas和numpy。 2、导入要进行透视的数据文件 df=pd.read_excel("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\pivot_table\\销售数据源.xlsx") 导入excel xlsx格式的文件需要使用read_excel函数,若是csv格式则使用read_csv函数,括号内为文件路径,保存为df。
Pivot_table函数真实案例演示 1. 读取表格数据 #%% df = pd.read_excel("./datas/result_datas.xlsx", ).convert_dtypes() #读取数据并自动转化type df.dtypes #%% df.head(3) #%% 2. 通过Pivot_table函数透视合并数据并对金额和数量做统计