aggfunc='mean', margins = true

`aggfunc='mean'` 是一个 Pandas 中的函数参数，用于对数据进行聚合操作。具体来说，它表示按照分组后的每个组计算平均值。

`margins=True` 是另一个 Pandas 中的函数参数，用于在结果中添加行和列的汇总。具体来说，它会在结果表格的右下角添加一行和一列，分别表示每一列和每一行的汇总。这个汇总行和汇总列的标签通常是 "All"。

一般来说，这两个参数常常一起使用，以便同时进行聚合操作和添加汇总行和汇总列。

相关问题

通过对数据的描述性统计，以及时间数据信息提取，分组聚合操作已经获得了相当多的信息，但用户信息更新表和登录信息表是长表，而主表是宽表，需要通过长宽表转换将收据合并在一张以用户编号为主键的表内。 3.实现思路及步骤 (1)使用 pivot table 函数进行长宽表转换 (2)使用 crosstab 方法进行长宽表转换。

1. 使用 pivot table 函数进行长宽表转换：

Pivot table 函数可以将长表转换为宽表，其基本语法如下：

pd.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All')

其中，参数说明如下：

- data：需要进行转换的数据表；
- values：需要进行聚合的数据列；
- index：转换后的宽表索引，即主键；
- columns：转换后的宽表列名；
- aggfunc：统计函数，如 sum、mean、count、median 等；
- fill_value：缺失值填充值；
- margins：是否显示边缘汇总；
- dropna：是否删除缺失值；
- margins_name：边缘汇总的名称。

例如，将用户信息更新表 user_update_table 转换为宽表，以用户编号为主键，更新日期为列名，更新数量为值：

import pandas as pd

# 读取数据表
user_update_table = pd.read_csv('user_update_table.csv')

# 转换为宽表
user_update_table_pivot = pd.pivot_table(user_update_table, values='update_count', index='user_id', columns='update_date', aggfunc='sum')

# 显示前 5 行
print(user_update_table_pivot.head())

2. 使用 crosstab 方法进行长宽表转换：

crosstab 方法可以将长表转换为宽表，其基本语法如下：

pd.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, margins_name='All', dropna=True, normalize=False)

其中，参数说明如下：

- index：需要转换的长表索引列；
- columns：需要转换的长表列名列；
- values：需要进行聚合的数据列；
- rownames：转换后的宽表索引，即主键；
- colnames：转换后的宽表列名；
- aggfunc：统计函数，如 sum、mean、count、median 等；
- margins：是否显示边缘汇总；
- margins_name：边缘汇总的名称；
- dropna：是否删除缺失值；
- normalize：是否进行归一化。

例如，将登录信息表 login_table 转换为宽表，以用户编号为主键，登录日期为列名，登录数量为值：

import pandas as pd

# 读取数据表
login_table = pd.read_csv('login_table.csv')

# 转换为宽表
login_table_crosstab = pd.crosstab(index=login_table['user_id'], columns=login_table['login_date'], values=login_table['login_count'], aggfunc='sum')

# 显示前 5 行
print(login_table_crosstab.head())

python dataframe 数据透视表函数

Python中的pandas库提供了pivot_table函数来实现数据透视表功能。pivot_table函数的基本语法如下：

pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All')

其中，参数说明如下：

- data：需要进行数据透视表操作的数据集。
- values：指定需要聚合的列。
- index：指定行索引。
- columns：指定列索引。
- aggfunc：指定聚合函数，默认为'mean'，即求均值。
- fill_value：指定缺失值填充值。
- margins：是否显示行/列的总计。
- dropna：是否删除缺失值。
- margins_name：指定行/列总计的名称。

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Tom', 'Jack', 'Tom', 'Jack', 'Tom', 'Tom'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'English', 'English', 'Science', 'Science', 'Math', 'Science'],
        'Score': [80, 70, 90, 85, 95, 75, 85, 90]}
df = pd.DataFrame(data)

# 进行数据透视表操作
table = pd.pivot_table(df, values='Score', index='Name', columns='Subject', aggfunc='mean')

print(table)

输出结果为：

Subject  English  Math  Science
Name                           
Jack        77.5  70.0     75.0
Tom         85.0  81.7     92.5