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(pandas pivot_table) 详解pandas.pivot_table()(创建透视表)函数使用方法 数据透视表创建之道:Pandas中的pivot_table()函数 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 2个月前 (05-28) 40次浏览 已收录 扫描二维码

(pandas pivot_table) 详解pandas.pivot_table()(创建透视表)函数使用方法

Pandas 中的 pivot_table() 函数非常实用,它主要用于创建数据透视表。透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。或者说,通过透视表我们可以很容易地按照要求将数据重新进行格式化。

以下是 pivot_table() 函数的基础语法:

pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All')

参数解释:

  • data:需要处理的DataFrame。
  • values:用于指定需要聚合的字段。
  • index:在透视表的行上进行分组的字段。
  • columns:在透视表的列上进行分组的字段。
  • aggfunc:定义在值上的聚合函数,默认为’mean’,支持numpy的函数
  • fill_value:替换结果表中的缺失值。
  • margins:添加行/列小计和总计,默认为False。
  • dropna:默认为True,是删除观测到的分类都拥有缺失值。
  • margins_name:默认为’All’,需要margins=True时,用于覆盖行和/或列名。

以下是一个详细的使用方法:

假设我们有一个关于用户信息的DataFrame,如下所示:

import pandas as pd
import numpy as np

# 建立数据
df = pd.DataFrame({"A": ["人物", "人物", "事物", "事物", "事物"],
                   "B": ["一", "二", "一", "二", "一"],
                   "C": ["小玩意", "重物", "盒子", "盒子", "重物"],
                   "D": [1, 2, 3, 4, 5],
                   "E": [10, 20, 30, 40, 50]})

print(df)

使用 pivot_table() 函数创建透视表:

# 创建透视表
pivot_table_df = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'],
                                columns=['C'], aggfunc=np.sum)

print(pivot_table_df)

在这个例子中,我们将 ‘A’ 和 ‘B’ 设置为透视表的索引 (index),’C’ 设置为列,’D’ 是我们要聚合的值,使用numpy中的 ‘sum’ 函数进行聚合。得到的结果是 ‘A’ 和 ‘B’ 的不同组合下 ‘C’ 的不同类别对 ‘D’ 的求和结果的一个透视表。
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