python的.pivot
时间: 2023-11-15 19:57:59 浏览: 45
Python中的.pivot()是一个数据透视表函数,它可以将一个DataFrame的记录数据整合成表格,类似于Excel中的数据透视表功能。它可以按照指定的索引列、列名和值来整合数据。.pivot()函数有多种写法,其中一种是pivot(index=None,columns=None,values=None),另一种是pivot('索引列','列名','值'),但官方文档只给出了第一种写法。如果你想了解更多关于Python Pivot table透视表的使用方法,可以参考引用中的示例代码。
相关问题
python的pivot
pivot是pandas库中的一个函数,用于将数据透视成表格的形式。它可以按照指定的索引列、列名和值进行整合。通常使用pivot_table函数来执行这个操作。 pivot_table函数的基本调用语法如下:import pandas as pd pd.pivot_table(data: 'DataFrame', values=None, index=None, columns=None, aggfunc: 'AggFuncType' = 'mean', fill_value=None, margins: 'bool' = False, dropna: 'bool' = True, margins_name: 'str' = 'All', observed: 'bool' = False, sort: 'bool' = True) [3]
例如,如果我们有一个DataFrame包含了销售数据,其中包含了日期、产品类别和销售额。我们可以使用pivot_table函数将这些数据透视成一个表格,其中行表示日期,列表示产品类别,值表示销售额。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python dataframe.pivot()用法解析](https://blog.csdn.net/cxd3341/article/details/105016903)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的pivot_table函数](https://blog.csdn.net/qq_32532663/article/details/130030874)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
pd.pivot_table
pandas 中的 `pivot_table` 函数可以用于创建透视表。它接受以下参数:
- `data`: 用于创建透视表的 DataFrame;
- `values`: 需要聚合的列名;
- `index`: 用于分组的列名;
- `columns`: 用于创建列的列名;
- `aggfunc`: 聚合函数,默认为均值。
例如,假设有一个 DataFrame `df`,其中包含 `name`、`year` 和 `score` 三列数据,我们想要按照年份和姓名创建透视表,并且计算每个组的平均分数,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Charlie', 'Bob', 'Charlie'],
'year': [2018, 2018, 2019, 2019, 2020, 2020],
'score': [80, 85, 90, 95, 85, 90]
})
table = pd.pivot_table(df, values='score', index='year', columns='name', aggfunc='mean')
print(table)
```
输出结果为:
```
name Alice Bob Charlie
year
2018 80.0 85.0 NaN
2019 90.0 NaN 95.0
2020 NaN 85.0 90.0
```
其中,行表示年份,列表示姓名,单元格中的数值表示对应组的平均分数。由于有些组在原始数据中不存在,因此在透视表中对应的单元格显示为 NaN。
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