python pivot_table

时间: 2023-04-29 11:04:09 浏览: 107

pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法

### pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法 #### 一、引言在数据分析领域，`pandas`库作为Python中最强大的数据分析工具之一，提供了多种灵活且高效的数据处理功能。其中，`pivot_table()`函数是进行数据透视表分析的重要工具之一，尤其适用于按特定维度（如日期）对数据进行汇总分析。本文将详细介绍如何使用`pandas`中的`pivot_table()`函数按日期对多列数据进行分析，并通过示例代码帮助读者更好地理解和应用这一功能。 #### 二、pandas pivot_table() 基础介绍 `pivot_table()`函数用于创建数据透视表，它可以将一维或二维数据转换为用户指定的多维结构。在数据分析中，数据透视表是非常有用的工具，可以帮助用户快速了解数据集中的模式和趋势。 #### 三、参数详解 - **`dataframe`**: 需要被转换的DataFrame对象。 - **`values`**: 要聚合的列名。 - **`index`/`rows`**: 数据透视表的索引（旧版本中使用`rows`）。 - **`columns`/`cols`**: 数据透视表的列（旧版本中使用`cols`）。 - **`aggfunc`**: 聚合函数，默认为`numpy.mean`，也可以是其他的统计函数，如`np.sum`等。 - **`fill_value`**: 用于填充缺失值的值，默认为`NaN`。 #### 四、按日期分多列数据示例在本文提供的例子中，我们有一个包含手机型号（`type`）、日期（`date`）以及数量（`num`）的数据集。我们的目标是根据不同的日期和手机型号对数量进行汇总。 1. **数据准备**: ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建数据 data = [['ip4', '20170307', 1], ['ip4', '20170307', 1], ['ip5', '20170307', 1], ['ip5', '20170307', 1], ['ip6', '20170308', 1], ['ip5', '20170308', 1]] df = pd.DataFrame(data, columns=['type', 'date', 'num']) print(df) ``` 2. **使用pivot_table()**: ```python # 使用pivot_table()函数按日期分多列数据 # 参数说明：values='num'表示汇总的列；index=['type']表示行索引； # columns=['date']表示列索引；aggfunc=np.sum表示聚合函数为求和。 result = pd.pivot_table(df, values='num', index=['type'], columns=['date'], aggfunc=np.sum).fillna(0) print(result) ``` 3. **输出结果**: 输出结果如下： ``` date 20170307 20170308 type ip4 2 0 ip5 2 1 ip6 0 1 ``` #### 五、注意事项 - 在`pandas`不同版本中，`pivot_table()`函数的参数略有不同。例如，在0.13.x版本中使用的是`rows`和`cols`，而从0.14.0版本开始，则应使用`index`和`columns`。 - 使用`fillna(0)`是为了确保输出结果中不存在缺失值（`NaN`），这有助于后续的数据分析和可视化。 #### 六、总结本文通过一个具体实例展示了如何使用`pandas`的`pivot_table()`函数按日期对多列数据进行汇总分析。这种分析方法在实际工作中非常常见，可以帮助我们快速理解数据分布情况，发现潜在的趋势和规律。希望本文能为初学者提供一定的指导，并鼓励大家深入探索`pandas`库的更多强大功能。

pivot_table 是 pandas 库中用于对数据进行透视的函数。它可以将数据按照特定的行列索引进行分组并计算分组后的数据的值。例如，如果有一个关于商品销售数量和销售额的数据集，可以使用 pivot_table 将其按照商品类别和地区进行分组并计算销售额总和。

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table = pd.pivot_table(df,valuse=['D','E'],index=['A','C'], TypeError: pivot_table() got an unexpected keyword argument 'valuse'

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