close_all = pd.pivot(df, index="datetime", columns="htsc_code", values=["close"])
时间: 2023-11-07 13:41:58 浏览: 39
这行代码使用了 Pandas 的 pivot 方法,将 DataFrame df 中的数据按照 datetime 和 htsc_code 进行重塑,其中 datetime 作为行索引,htsc_code 作为列索引,close 列的值被放入新的 DataFrame 中的对应位置。最终生成的 DataFrame 名称为 close_all。
相关问题
plv_tb=pd.pivot_table(df, values="sale", index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["Xian"], aggfunc=np.mean) 怎么查到Xian索引
在这个代码中,"Xian"是作为列名使用的,因此它不是索引。如果你想查看 "Xian" 这一列在数据框中的位置,可以使用以下代码:
```
print(df.columns.get_loc("Xian"))
```
这将输出 "Xian" 列所在的位置的索引值。如果你想将 "Xian" 列作为索引之一,你可以使用以下代码:
```
plv_tb = pd.pivot_table(df, values="sale", index=["FactoryName", "JiJXH", "Xian"], aggfunc=np.mean)
```
这将把 "Xian" 列移动到索引的位置,并将它作为其中之一。
解释一下一下代码df_pivot=pd.pivot_table(df,index='user_id',columns='movie_id',values='rate')
这段代码是使用 pandas 库中的 pivot_table() 函数,将 DataFrame 数据按照指定的行、列和值进行重塑,生成一个新的数据透视表。其中,index 参数指定了行索引,columns 参数指定了列索引,values 参数指定了要聚合的数值列。在这个例子中,该函数将 df 数据按照 user_id 和 movie_id 进行分组,然后将 rate 列的值作为聚合函数,生成一个以 user_id 为行索引,movie_id 为列索引,rate 为值的数据透视表 df_pivot。
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