在pandas数据透视表中,可以使用pivot_table
函数来创建数据透视表。要创建仅包含已填充列的匹配值的新列,可以使用fillna
函数来填充缺失值,并使用apply
函数来创建新列。
下面是一个完善且全面的答案:
在pandas中,可以使用pivot_table
函数来创建数据透视表。要创建仅包含已填充列的匹配值的新列,可以使用fillna
函数来填充缺失值,并使用apply
函数来创建新列。
首先,使用pivot_table
函数创建数据透视表。该函数的参数包括data
(要进行透视的数据)、index
(用于分组的列)、columns
(用于创建列的列)、values
(要聚合的列)等。
例如,我们有一个名为df
的DataFrame,包含了以下数据:
Name Category Value
0 A Category1 10
1 B Category2 20
2 C Category1 NaN
3 D Category2 30
我们可以使用以下代码创建一个简单的数据透视表:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'Category': ['Category1', 'Category2', 'Category1', 'Category2'],
'Value': [10, 20, None, 30]})
pivot_table = pd.pivot_table(df, index='Name', columns='Category', values='Value')
这将创建一个数据透视表,其中行是Name
列的唯一值,列是Category
列的唯一值,值是Value
列的聚合结果。在这个例子中,数据透视表如下所示:
Category Category1 Category2
Name
A 10.0 NaN
B NaN 20.0
C NaN NaN
D NaN 30.0
接下来,我们可以使用fillna
函数填充缺失值。例如,我们可以使用0来填充缺失值:
pivot_table_filled = pivot_table.fillna(0)
这将创建一个新的数据透视表pivot_table_filled
,其中缺失值被填充为0:
Category Category1 Category2
Name
A 10.0 0.0
B 0.0 20.0
C 0.0 0.0
D 0.0 30.0
最后,我们可以使用apply
函数创建一个新列,该列只包含已填充列的匹配值。例如,我们可以创建一个新列Matched
,其中只包含已填充列的匹配值:
pivot_table_filled['Matched'] = pivot_table_filled.apply(lambda row: row[row != 0].index[0], axis=1)
这将创建一个新的数据透视表pivot_table_filled
,其中包含一个新列Matched
,该列只包含已填充列的匹配值:
Category Category1 Category2 Matched
Name
A 10.0 0.0 Category1
B 0.0 20.0 Category2
C 0.0 0.0
D 0.0 30.0 Category2
这样,我们就成功地在pandas数据透视表中创建了仅包含已填充列的匹配值的新列。
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