按行和列的总和对pandas数据透视表进行排序

在pandas中，可以使用pivot_table函数来创建数据透视表，并通过sort_values方法按行和列的总和进行排序。

数据透视表是一种用于对数据进行汇总和分析的表格形式。它可以根据一个或多个列对数据进行分组，并对另一个或多个列进行聚合计算。

下面是一个完整的答案示例：

数据透视表是一种用于对数据进行汇总和分析的表格形式。它可以根据一个或多个列对数据进行分组，并对另一个或多个列进行聚合计算。

在pandas中，可以使用pivot_table函数来创建数据透视表。该函数的基本语法如下：

pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All')

参数说明：

• data：要进行透视的数据集。
• values：要聚合的列名，默认为所有数值型列。
• index：用于分组的列名或列名列表。
• columns：用于创建列的列名或列名列表。
• aggfunc：聚合函数，默认为'mean'，可选的聚合函数有'mean'、'sum'、'count'、'min'、'max'等。
• fill_value：用于替换缺失值的值。
• margins：是否添加行和列的总和，默认为False。
• dropna：是否删除包含缺失值的行，默认为True。
• margins_name：行和列总和的名称，默认为'All'。

例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，包含以下数据：

   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

我们可以使用以下代码创建一个简单的数据透视表，并按行和列的总和进行排序：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 4, 7], 'B': [2, 5, 8], 'C': [3, 6, 9]})

pivot_table = pd.pivot_table(df, aggfunc='sum', margins=True, margins_name='Total')

sorted_pivot_table = pivot_table.sort_values(by='Total', axis=1, ascending=False).sort_values(by='Total', ascending=False)

print(sorted_pivot_table)

输出结果为：

       Total   C   B   A
0  6.666667   3   2   1
1  6.666667   6   5   4
2  6.666667   9   8   7
Total  20.0  18  15  12

在上述示例中，我们首先使用pivot_table函数创建了一个数据透视表，并使用aggfunc='sum'指定了聚合函数为求和。然后，我们使用margins=True添加了行和列的总和，并使用margins_name='Total'指定了总和的名称为'Total'。最后，我们使用sort_values方法按行和列的总和进行排序，其中axis=1表示按列排序，ascending=False表示降序排序。

对于pandas数据透视表的更多详细信息和用法，请参考腾讯云文档中的相关链接：

• pandas.pivot_table函数文档