pivot_table函数index忽略空值
时间: 2023-07-30 15:07:10 浏览: 55
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。
相关问题
pivot_table()透视表
pivot_table() 是 pandas 库中的一个函数,用于创建透视表。透视表是一种交互式报表,可以对原始数据进行汇总和分析,以便更好地理解数据的分布和关系。
pivot_table() 函数的常用参数如下:
- values:需要汇总的列或列的列表。
- index:用于分组的列或列的列表。
- columns:用于分组的列或列的列表,用于创建列名或多层列索引。
- aggfunc:用于聚合的函数,如 sum、mean、count、max、min 等。
- fill_value:用于替换汇总表中的空值(NaN)。
- margins:添加行和列的汇总统计信息,可选参数为 True 和 False。
示例:
```python
import pandas as pd
data = {'City': ['Beijing', 'Beijing', 'Shanghai', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Guangzhou'],
'Year': [2019, 2020, 2019, 2020, 2019, 2020],
'Population': [2154, 2171, 2424, 2419, 1441, 1462],
'GDP': [30320, 30500, 35000, 36000, 20300, 21000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建透视表
pt = pd.pivot_table(df, values=['Population', 'GDP'], index='City', columns='Year', aggfunc=sum, fill_value=0, margins=True)
print(pt)
```
输出结果:
```
GDP Population
Year 2019 2020 All 2019 2020 All
City
Beijing 30320 30500 60820 2154 2171 4325
Guangzhou 20300 21000 41300 1441 1462 2903
Shanghai 35000 36000 71000 2424 2419 4843
All 85620 87500 173120 6019 6052 12071
```
该透视表按照城市和年份对数据进行了分组,以 GDP 和 Population 为值进行汇总,填充空值为0,并添加了行和列的汇总统计信息。
pythonpandas函数详解_Python pandas常用函数详解
Pandas 是一个强大的数据分析工具,提供了很多常用的函数来处理数据,下面是一些常用的函数及其用法:
1. read_csv():读取 CSV 文件并返回一个 DataFrame 对象。
2. head():返回 DataFrame 的前几行数据,默认为前 5 行。
3. tail():返回 DataFrame 的后几行数据,默认为后 5 行。
4. info():返回 DataFrame 的基本信息,包括每列的数据类型、非空值数量等。
5. describe():返回 DataFrame 的基本统计信息,包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等。
6. shape:返回 DataFrame 的行数和列数。
7. columns:返回 DataFrame 的列名。
8. index:返回 DataFrame 的行索引。
9. loc[]:根据行标签和列标签访问 DataFrame 中的元素。
10. iloc[]:根据行索引和列索引访问 DataFrame 中的元素。
11. dropna():删除 DataFrame 中的缺失值。
12. fillna():用指定的值或方法填充 DataFrame 中的缺失值。
13. groupby():按照指定的列对 DataFrame 进行分组。
14. apply():对 DataFrame 的每一列应用指定的函数。
15. pivot_table():根据指定的列计算 DataFrame 的透视表。
16. merge():将两个 DataFrame 按照指定的列进行合并。
17. sort_values():按照指定的列对 DataFrame 进行排序。
18. drop_duplicates():去除 DataFrame 中的重复行。
19. value_counts():统计 DataFrame 中每个元素出现的次数。
20. isnull():判断 DataFrame 中的元素是否为空值。
这些函数覆盖了 Pandas 中的很多常用操作,掌握它们对于数据分析和处理非常有帮助。