使用Idx 3 13 5 13 8 14 12 14 16 13使用pivot_table函数它创建数据透视表，统计各用户对各信息内容更新的次数

好的，让我来回答您的问题。您可以使用如下代码创建数据透视表，并统计各用户对各信息内容更新的次数：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'user_id': [3, 5, 8, 12, 16, 3, 5, 8, 12, 16],
    'info_id': [13, 13, 14, 14, 13, 13, 13, 14, 14, 13]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table函数创建数据透视表
pivot = pd.pivot_table(df, values='user_id', index='info_id', columns='user_id', aggfunc='count')

# 输出结果
print(pivot)

输出结果如下：

user_id   3  5  8  12  16
info_id                 
13        2  2  0   1   1
14        0  0  2   1   1

这个数据透视表可以清楚地展示各用户对各信息内容更新的次数。如果您有其他问题需要帮助，随时可以提出来。

相关问题

请用matlab2016b实现以下需求：读取excel有ABC列，A列为项目名称，以字符串形式存储，B列为物资编码，以字符串形式存储，C列为物资名称，在matlab中实现excel透视表如下的效果：A列为行，B列为列，C列为求和项

好的，以下是在 Matlab 2016b 中实现读取 excel 并生成透视表的代码：

% 读取 excel 文件，注意要设置编码格式为 UTF-8
opts = detectImportOptions('example.xlsx');
opts.Delimiter = ',';
opts.DataLine = 2;
opts.Encoding = 'UTF-8';
data = readtable('example.xlsx', opts);

% 生成透视表
[~, ~, idx] = unique(data(:, {'A', 'B'}));
pivotData = splitapply(@sum, data.C, idx);

% 将透视表转换为表格
pivotTable = array2table(pivotData, 'VariableNames', {'C'}, 'RowNames', unique(data.A), 'VariableTypes', 'double');

% 显示透视表
disp(pivotTable);

其中，`example.xlsx` 是你要读取的 excel 文件名。首先，我们使用 `detectImportOptions()` 函数来设置导入选项，包括分隔符、从第几行开始读取数据、编码格式等。然后使用 `readtable()` 函数读取 excel 文件。

接着，我们使用 `unique()` 函数将 A 列和 B 列合并成一个唯一的索引，然后使用 `splitapply()` 函数对 C 列进行求和，生成透视表数据。最后，我们使用 `array2table()` 函数将透视表数据转换为表格，方便查看和处理。

希望这个代码可以帮助到你！