python输出透视表
时间: 2023-12-21 20:49:09 浏览: 22
要输出透视表,可以使用Python中的pandas库。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '北京', '上海', '广州', '深圳'],
'部门': ['销售', '销售', '销售', '销售', '技术', '技术', '技术', '技术'],
'员工数': [10, 20, 15, 8, 5, 10, 12, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 输出透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='员工数', index='城市', columns='部门', aggfunc='sum')
print(pivot_table)
```
输出结果如下:
```
部门 技术 销售
城市
上海 20 30
北京 5 10
广州 12 15
深圳 6 8
```
以上代码中,我们首先创建了一个包含城市、部门和员工数的示例数据。然后,使用`pd.pivot_table`函数创建透视表,指定`values`参数为员工数,`index`参数为城市,`columns`参数为部门,`aggfunc`参数为求和函数。最后,打印输出透视表。
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python控制excel输出透视表
可以使用Pandas库来实现Python控制Excel输出透视表。以下是一个简单的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 加载Excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 创建透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='sales', index=['region'], columns=['product'], aggfunc=sum)
# 将透视表输出到Excel文件
with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
pivot_table.to_excel(writer, sheet_name='透视表')
```
在上面的示例代码中,我们首先使用Pandas的read_excel函数加载Excel数据。然后,使用pivot_table函数创建透视表,其中参数values指定要聚合的值,index和columns分别指定行和列。最后,我们使用ExcelWriter将透视表输出到Excel文件中。
python 数据透视表排序
在Python中,可以使用pandas库来创建和操作数据透视表,并且可以对数据透视表进行排序。下面是一个示例代码,演示了如何对数据透视表进行排序:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'New York', 'Paris', 'London'],
'Sales': [100, 200, 150, 300, 250, 200]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Sales', index='Name', columns='City')
# 对数据透视表按照指定列进行排序
sorted_pivot_table = pivot_table.sort_values(by='New York', ascending=False)
print(sorted_pivot_table)
```
输出结果如下:
```
City London New York Paris
Name
Alice NaN 300.0 NaN
Bob NaN 250.0 200.0
Charlie 150.0 NaN NaN
```
在上面的示例中,我们创建了一个数据透视表`pivot_table`,然后使用`sort_values()`方法按照'New York'这一列进行排序,设置`ascending=False`表示降序排列。最后打印出排序后的数据透视表。