pivot_table aggfunc 统计个数函数怎么写

您可以使用 count 函数来统计个数。例如，对于一个名为 df 的数据框，需要按照列 col1 和 col2 进行分组，然后统计 col3 中每个组的个数，代码如下：

df.pivot_table(index=['col1', 'col2'], values='col3', aggfunc='count')

其中，index 参数指定按照哪些列进行分组，values 参数指定需要统计的列，aggfunc 参数指定使用 count 函数进行统计。

相关问题

pivot_table aggfunc函数

pivot_table中的aggfunc函数是用来指定聚合函数的参数，用于对数据进行聚合计算。常见的聚合函数包括sum、mean、count、max、min等。在pivot_table中，aggfunc函数可以接受一个函数或者函数列表作为参数，用于对数据进行聚合计算。例如，可以使用aggfunc=sum来计算数据的总和，使用aggfunc=mean来计算数据的平均值。同时，aggfunc函数还可以接受一个字典作为参数，用于对不同的列应用不同的聚合函数。

pd.pivot_table中需要统计个数aggfunc用什么

如果需要统计某个字段的个数，可以使用aggfunc参数传入"count"函数。示例代码如下：

table = pd.pivot_table(df, values='Sales', index='Region', columns='Product', aggfunc='count')
print(table)

这个代码会将df这个DataFrame转换成一个数据透视表，并将结果储存在table变量中。其中，values参数指定了要汇总的数值列，index参数指定了行索引，columns参数指定了列索引，aggfunc参数指定了汇总函数为"count"。上述代码运行的结果类似于下面的表格：

Product    A    B
Region          
East       1    1
North      1    1
South      1    1
West       1    1

这个数据透视表显示了不同地区销售不同产品的数量。