python的pivot_table分组怎么将索引设置为自己定义的索引，然后ep按照索引进行计算

可以使用 `pivot_table` 的 `index` 参数来指定自定义的索引，然后使用 `aggfunc` 参数来指定计算方法。

例如，假设有如下数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'class': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'gender': ['M', 'M', 'F', 'F', 'F', 'M'],
    'score': [80, 70, 90, 85, 95, 75]
})

可以使用以下代码将数据按照 `class` 和 `gender` 进行分组，并将索引设置为自定义的索引 `['class', 'gender']`，然后计算平均分：

table = pd.pivot_table(df, values='score', index=['class', 'gender'], aggfunc='mean')
print(table)

输出结果为：

              score
class gender       
A     F        93.33
      M        80.00
B     F        85.00
      M        72.50

可以看到，数据已经按照自定义的索引进行了分组，并计算了每个分组的平均分。

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python的pivot_table分组怎么将索引设置为自己定义的索引，然后ep值按照索引进行分组

可以使用`pivot_table`方法的`index`参数来设置自定义的索引，然后使用`aggfunc`参数来聚合ep值。具体代码如下：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'ep': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
})

# 使用 pivot_table 进行分组
table = pd.pivot_table(df, values='ep', index=['A', 'B'], aggfunc='sum')

# 设置自定义索引
table = table.reset_index().set_index(['A', 'B'])

print(table)

输出结果如下：

       ep
A   B    
bar one  2
    three 4
    two  6
foo one  8
    three 8
    two  8

其中，`reset_index()`用于将索引还原为列，然后使用`set_index()`方法将自定义索引重新设置为索引。

python pivot_table使用方法

好的，关于 python 中的 pivot_table 的使用方法，我可以为您提供一些帮助。pivot_table 是 pandas 库中的一个函数，它可以用于对数据进行透视操作，将数据按照指定的行和列进行汇总，并进行聚合计算。您可以通过指定 index、columns、values、aggfunc 等参数来进行透视操作。比如，您可以使用以下语句进行 pivot_table 操作：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16]})

table = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum)
print(table)

这段代码可以输出一个透视表，其中数据按照 A 和 B 列进行分组，按照 C 列进行列分组，然后对 D 列进行求和计算。如果您还有其他问题，可以继续问我。