python的pivot_table分组怎么将索引设置为自己定义的索引,然后ep值按照索引进行分组
时间: 2023-11-27 19:52:30 浏览: 26
可以使用`pivot_table`方法的`index`参数来设置自定义的索引,然后使用`aggfunc`参数来聚合ep值。具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 构造数据
df = pd.DataFrame({
'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'ep': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
})
# 使用 pivot_table 进行分组
table = pd.pivot_table(df, values='ep', index=['A', 'B'], aggfunc='sum')
# 设置自定义索引
table = table.reset_index().set_index(['A', 'B'])
print(table)
```
输出结果如下:
```
ep
A B
bar one 2
three 4
two 6
foo one 8
three 8
two 8
```
其中,`reset_index()`用于将索引还原为列,然后使用`set_index()`方法将自定义索引重新设置为索引。
相关问题
python的pivot_table分组怎么将索引设置为自己定义的索引,然后ep按照索引进行计算
可以使用 `pivot_table` 的 `index` 参数来指定自定义的索引,然后使用 `aggfunc` 参数来指定计算方法。
例如,假设有如下数据:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'class': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
'gender': ['M', 'M', 'F', 'F', 'F', 'M'],
'score': [80, 70, 90, 85, 95, 75]
})
```
可以使用以下代码将数据按照 `class` 和 `gender` 进行分组,并将索引设置为自定义的索引 `['class', 'gender']`,然后计算平均分:
```python
table = pd.pivot_table(df, values='score', index=['class', 'gender'], aggfunc='mean')
print(table)
```
输出结果为:
```
score
class gender
A F 93.33
M 80.00
B F 85.00
M 72.50
```
可以看到,数据已经按照自定义的索引进行了分组,并计算了每个分组的平均分。
python pivot_table使用方法
好的,关于 python 中的 pivot_table 的使用方法,我可以为您提供一些帮助。pivot_table 是 pandas 库中的一个函数,它可以用于对数据进行透视操作,将数据按照指定的行和列进行汇总,并进行聚合计算。您可以通过指定 index、columns、values、aggfunc 等参数来进行透视操作。比如,您可以使用以下语句进行 pivot_table 操作:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16]})
table = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum)
print(table)
```
这段代码可以输出一个透视表,其中数据按照 A 和 B 列进行分组,按照 C 列进行列分组,然后对 D 列进行求和计算。如果您还有其他问题,可以继续问我。