在Python进行数据透视,使用pivot_table函数必须指定透视的行和列是否对错?
时间: 2024-03-02 21:49:24 浏览: 34
这个说法是正确的。在 Pandas 中,使用 `pivot_table` 函数进行数据透视时,必须指定透视的行和列。
`pivot_table` 函数的基本语法如下:
```python
pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All')
```
其中,`data` 参数指定要进行数据透视的 DataFrame,`values` 参数指定要聚合的列,`index` 参数指定透视的行,`columns` 参数指定透视的列,`aggfunc` 参数指定聚合函数,默认为均值。
例如,下面的代码将对一个 DataFrame 进行数据透视,透视行为 `'A'` 列,透视列为 `'B'` 列,聚合函数为求和:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar'],
'B': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})
pt = pd.pivot_table(df, values='D', index='A', columns='B', aggfunc='sum')
print(pt)
```
输出结果为:
```
B one two
A
bar 100 120
foo 60 80
```
可以看到,透视的行为 `'A'` 列,透视的列为 `'B'` 列,聚合函数为求和。如果不指定透视的行和列,则无法进行数据透视。
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