Pviot_table根据index生成合计数

如果你想要根据某个列的索引（index）生成合计数，可以使用`pivot_table`函数来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {
    '年份': ['2018', '2018', '2019', '2019', '2020', '2020'],
    '月份': ['1月', '2月', '1月', '2月', '1月', '2月'],
    '销售额': [1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table函数生成合计数
result = pd.pivot_table(df, index='年份', aggfunc='sum')

print(result)

输出结果如下：

      销售额
年份      
2018  3000
2019  7000
2020 11000

在上面的代码中，我们先创建了一个包含年份、月份和销售额三列的数据集。然后使用`pivot_table`函数，将年份作为索引（index），设置`aggfunc`参数为`sum`，表示对销售额进行求和操作，最终得到了按年份汇总的销售额合计数。

相关问题

pivot_table函数index忽略空值

可以使用`pivot_table`函数中的`dropna`参数来忽略空值。

具体来说，可以将`dropna`参数设置为`True`，这样在生成透视表时会自动忽略掉所有包含空值的行或列，对应的索引也会被忽略。

例如，如果要对数据集`df`进行透视，以`category`列为行索引，`year`列为列索引，`value`列为值，并忽略所有空值，可以使用如下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
table = pd.pivot_table(df, values='value', index='category', columns='year', aggfunc='mean', dropna=True)

这样生成的透视表`table`中，所有包含空值的行或列都会被自动忽略掉。

python pd.read_table index _ col

在 pandas 中，`pd.read_table()` 函数用于从文本文件中读取数据并创建一个 DataFrame。其中，`index_col` 参数用于设置哪一列作为 DataFrame 的行索引（即指定一个列作为 index），`col` 则用于指定将哪些列读取到 DataFrame 中。

例如，以下代码将从名为 `data.txt` 的文本文件中读取数据，并将第一列作为行索引，第二列和第三列作为 DataFrame 的两列数据：

import pandas as pd

df = pd.read_table('data.txt', index_col=0, usecols=[0,1,2])

其中，`usecols` 参数用于指定要读取哪些列，它可以接受列名或列号的列表。如果不指定该参数，则会默认读取所有列。