close_all = pd.pivot(df, index="datetime", columns="htsc_code", values=["close"])

时间: 2023-11-07 18:41:58 浏览: 95
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df.rank & pd.pivot_table & pd.read_excel & df添加行 &调整df行列顺序(reindex再理解）

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。
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pivot = pivot.rename(columns={'Merchant_id': prefixs + 'received_consume_differ_merchant'}) feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left') # 用户对不同商家领取优惠券的核销率（领券...

解释一下一下代码df_pivot=pd.pivot_table(df,index='user_id',columns='movie_id',values='rate')

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plv_tb=pd.pivot_table(df, values="sale", index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["Xian"], aggfunc=np.mean) 怎么查到Xian索引

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import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) print(plv_tb) plt.figure(figsize=(200, 8)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,vmax=4000,cmap=sns.color_palette("Blues",n_colors=200)) plt.show()怎么能使vmax最大值

plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) print(plv_tb) vmax = plv_tb.values.max() plt.figure(figsize=(200, 8)) sns.heatmap(plv_tb,...

Platform_top10 = data.groupby(by='Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)[:10].index Platform_top10_df = pd.pivot_table(data=data[data.Platform.isin(Platform_top10)][['Platform','Year','Global_Sales']],index='Year',columns='Platform',values='Global_Sales',aggfunc=np.sum) Platform_top10_df.plot(title='游戏平台top10销售额趋势',figsize=(15,5)) plt.show()

2. Platform_top10_df = pd.pivot_table(data=data[data.Platform.isin(Platform_top10)][['Platform','Year','Global_Sales']],index='Year',columns='Platform',values='Global_Sales',aggfunc=np.sum)：这行...

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plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(300,400)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max()....

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这行代码是将一个数据框(df)中的三个变量'Region', 'Brand'和'Sales'进行透视，得到一个新的数据框(pivot_df)。其中，'Region'变量作为行索引，'Brand'变量作为列索引，'Sales'变量作为值，最终得到的结果是在不同...

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plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) fig, ax = plt.subplots(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from seaborn import FacetGrid df=pd.read_excel("./tmp_apply2.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df, values="sale", index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["Xian"], aggfunc=np.mean) plv_tb["Xian"] = df["Xian"].astype(str) g = FacetGrid(plv_tb, col="Xian", col_wrap=None, sharex=False, sharey=False, height=10, aspect=0.8) sns.heatmap(g, vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlGn", n_colors=10)) plt.show()提示 Number of columns must be a positive integer, not 0，怎么修改

根据您提供的代码，出现错误的原因可能是 col_wrap=None 参数导致的。将其修改为 col_wrap=1 即可解决问题，如下所示： g = FacetGrid(plv_tb, col="Xian", col_wrap=1, sharex=False, sharey=False, ...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from seaborn import FacetGrid df=pd.read_excel("./tmp_apply2.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plv_df["Xian"] = df["Xian"].astype(str) plv_df g = FacetGrid(plv_tb, col="Xian", col_wrap=4, sharex=False, sharey=False, height=5, aspect=1.5) sns.heatmap(g,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlGn",n_colors=10)) plt.show()如何修改代码使Xian可以展开多行，制作清晰色阶图

plv_tb=pd.pivot_table(df, values="sale", index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["Xian"], aggfunc=np.mean) plv_tb["Xian"] = df["Xian"].astype(str) g = FacetGrid(plv_tb, col="Xian", col_wrap=None, ...

这段代码有什么问题data_save_table = pd.pivot_table(data_sale[['分类','非限制库存']],values['非限制库存'],index=['分类'],aggfunc='sum',margins = True,margins_name='ALL')

这段代码的问题在于，values应该是一个参数名，而...data_save_table = pd.pivot_table(data_sale[['分类','非限制库存']],values=['非限制库存'],index=['分类'],aggfunc='sum',margins = True,margins_name='ALL')

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决中文显示为方块的问题 sales = pd.read_csv('a_test/car.csv', encoding='utf-8') df = pd.DataFrame(sales) pivot_df = df.pivot(index='地区', columns='品牌', values='销量') sns.heatmap(pivot_df, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu") plt.title('BBA在四大城市的月销量热力图') plt.figure(figsize=(10,10)) plt.show()根据这个代码，设置热力图的大小

pivot_df = df.pivot(index='地区', columns='品牌', values='销量') plt.figure(figsize=(10,10)) # 设置图像大小 sns.heatmap(pivot_df, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu") plt.title('BBA在四大城市的月...

# 读取评分数据文件 ratings = pd.read_csv("E:\\Recommender-System\\！Final\\ml-100k\\u.data", sep="\t", names=["user_id", "movie_id", "rating", "timestamp"]) # print(ratings) # 创建用户-电影评分矩阵 user_movie_matrix = pd.pivot_table(ratings, index="user_id", columns="movie_id", values="rating") print(user_movie_matrix.user_id) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'user_id'

user_movie_matrix = pd.pivot_table(ratings, index="user_id", columns="movie_id", values="rating") # 访问行索引 print(user_movie_matrix.index) 上述代码中，user_movie_matrix.index将返回用户ID的...

#商家被领取的特定优惠券数目 pivot = pd.pivot_table(data, index=keys13, values='cnt', aggfunc=lambda x:len(set(x))) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={ 'cnt': 'merchant_differ_coupon'}).reset_index() feature = pd.merge(feature, pivot, on=keys13, how='left')解释代码函数

其中，pivot_table()函数用于实现数据透视表的操作，index参数指定透视表的行索引，values参数指定需要聚合的数值列，aggfunc参数指定聚合函数，这里使用lambda函数实现去重计数。接着，将聚合结果转化为DataFrame...

简要解释一下这段代码 tasks['Duration'] = tasks['End'] - tasks['Begin'] tasks = pd.pivot_table(tasks, values=['Duration'], index=['Id'], columns=['Task'], aggfunc='sum', fill_value=0) tasks.columns = [c[1] for c in tasks.columns] tasks = tasks.reset_index() tasks['t_group'] = cluster.KMeans(n_clusters = cluster_size, random_state = seed).fit_predict(tasks[tasks.columns[1:]])

tasks = pd.pivot_table(tasks, values=['Duration'], index=['Id'], columns=['Task'], aggfunc='sum', fill_value=0) 3. 对新的 DataFrame 列表的列名进行修改，将列名中的 Duration 去掉。 tasks....

# 用户核销率（领券消费数/领券数） feature_user[prefixs+'received_consume_rate'] = feature_user.apply(lambda x: x[prefixs+'received_consume_cnt']/x[prefixs+'received_cnt'] if x[prefixs+'received_cnt'] != 0 else 0, axis=1) # 用户在多少不同商家领取优惠券 pivot = pd.pivot_table(data[data['Date_received'].notnull()][['User_id', 'Merchant_id']], index=keys1, values='Merchant_id', aggfunc=lambda x:len(set(x))) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'Merchant_id':prefixs + 'received_differ_merchant'}).reset_index() feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left')改写代码，功能不变

# 用户核销率（领券消费数/领券数） feature_user['received_...pivot = pivot.rename(columns={'Merchant_id': 'received_differ_merchant'}) feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left')

data = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk') data['DATA_DATE'] = pd.to_datetime(data['DATA_DATE']) result = data.pivot_table(values='KWH', index='CONS_NO', columns='DATA_DATE') print(result)给这段代码生成注释

# 导入 pandas 模块 ...4. 使用 pivot_table() 函数生成透视表，其中 values 参数表示透视表中的值，index 参数表示透视表的行索引，columns 参数表示透视表的列索引。 5. 使用 print() 函数打印输出透视表。

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