), int64(4), object(4) memory usage: 298.8+ KB 初体验 在pivot_table函数当中最重要的四个参数分别是index、values、columns以及aggfunc...销量”这一指标，又或者我们想要看一下净利润，代码如下 df.pivot_table(index=['region'], values=['net_profit']) output 另外我们也提到了aggfunc...='sum') output 或者我们也可以这么来写 df.pivot_table(index=['region'], values=['sales'], aggfunc={ 'sales': 'sum...' }) 当然我们要是觉得只有一个聚合函数可能还不够，我们可以多来添加几个 df.pivot_table(index=['region'], values=['sales'], aggfunc=['sum...columns参数，而是统一作为index索引的话，代码如下 df.pivot_table(index=['region', 'product_category'], values=['sales'], aggfunc
要添加这些功能，使用aggfunc和np.sum就很容易实现。...pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=np.sum) aggfunc可以包含很多函数，下面就让我们尝试一种方法...pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=[np.mean,len]) 如果我们想通过不同产品来分析销售情况，...然而，聚合函数aggfunc最后是被应用到了变量“values”中你所列举的项目上。...=0,margins=True) 一个很方便的特性是，为了对你选择的不同值执行不同的函数，你可以向aggfunc传递一个字典。
width_data 「基本用法」： Dexplot库提供了用于绘制不同图表的绘图函数，但其基本使用语法如下： dxp.plotting_func(x, y, data, aggfunc, split,...aggfunc：pandas常用聚类计算函数。 split：将数据分到不同组的的数据列名。 row：用于按行将数据拆分为不同的子图的数据列名。 col：用于按列将数据拆分为不同的子图的数据列名。...「主要绘图类型」： Dexplot绘图库主要提供聚类图和分布图两种数据类型， 聚合图采用一系列值，并使用提供给aggfunc的函数返回单个值，而分布图采用一系列值并以某种方式描述分布形状。...as plt airbnb = dxp.load_dataset('airbnb') #bar01 dxp.bar(x='neighborhood', y='price', data=airbnb, aggfunc...Example02 of dxp.bar 水平： dxp.bar(x='price', y='neighborhood', data=airbnb, aggfunc='median', figsize=
计算逻辑默认是对数值型变量做平均，通过参数aggfunc设置所要聚合计算的逻辑，比方说求和，最小值，最大值等。...代码 pd.pivot_table(df, index=['Manager', 'Rep'], values=['Price'], aggfunc=np.sum) 结果 ?...参数aggfunc可以接受一个聚合计算的列表，例如：求和与计数 代码 pd.pivot_table(df, index=['Manager', 'Rep'], values=['Price'], aggfunc...通过对参数aggfunc传递字典来实现对参数values里面指定的列执行所需的聚合计算操作。...常用的参数包括index, values, aggfunc, columns, fill_value, margins等。
先看一张图： Pivot 字面意思是支点，即上图中的 index 和 columns 指定的行和列标签，支点可想理解成数据 (values) 在哪个维度上做整合 (aggfunc)，再吧 NaN 值用...=np.sum，通用语法为 pd.pivot_table(df, index=label_list, values=label_list, aggfunc=func) pd.pivot_table( df..., index=["Counterparty","Trader"], values=["Value"], aggfunc...=np.sum ) aggfunc 参数可以被设置为多个函数，用列表储存，通用语法为 pd.pivot_table(df, index=label_list, values=label_list, aggfunc...语法如下： aggfunc = {col_1:func_1, col_2:func_list, ... col_n:func_n} 假设第二列传入一个函数列表。
pivot_table使用方法： pandas.pivot_table(*data*, *values=None*, *index=None*, *columns=None*, *aggfunc='mean...需要汇总计算的列，可多选 index：行分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的行索引 columns：列分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的列索引 aggfunc...= np.sum) result1.head() 计算每个洲每个城市每单平均销售量 result2 = pd.pivot_table(data,index=['洲','城市'],aggfunc=np.mean...,values=['数量']) result2.head(20) 计算每个洲的总销量和每单平均销量 result3 = pd.pivot_table(data,index=['洲'],aggfunc...result3.head() 看每个城市（行）每类商品（列）的总销售量，并汇总计算 result4 = pd.pivot_table(data,index=['城市'],columns=['商品类别'],aggfunc
用pivot_table()做数据透视表 1）语法格式 pd.pivot_table(data,index=None,columns=None, values=None,aggfunc...data 相当于Excel中的"选中数据源"； index 相当于上述"数据透视表字段"中的行； columns 相当于上述"数据透视表字段"中的列； values 相当于上述"数据透视表字段"中的值； aggfunc...(df.sample(5)) df1 = pd.pivot_table(df,index="品牌",columns="月份", values="销售数量",aggfunc...df.sample(5)) df1 = pd.pivot_table(df,index="品牌",columns=["销售区域","月份"], values="销售数量",aggfunc...pd.pivot_table(df,index="品牌",columns="月份", values=["销售数量","货号"], aggfunc
目标5：实现对Price的求和 1.Pandas实现 pd.pivot_table(df, index=['Manager', 'Rep'], values=['Price'], aggfunc=np.sum...(Excel貌似不可以设置） pd.pivot_table(df, index=['Manager', 'Rep'], columns=['Product'], values=['Price'], aggfunc...pd.pivot_table(df, index=['Manager', 'Rep'], columns=['Product'], values=['Price', 'Quantity'], aggfunc...pd.pivot_table(df, index=['Manager', 'Rep'], columns=['Product'], values=['Quantity', 'Price'], aggfunc...小结与备忘： index-对应透视表的“行”，columns对应透视表的列，values对应透视表的‘值’，aggfunc对应值的汇总方式。用图形表示如下： ?
pandas.pivot_table(*data*, *values=None*, *index=None*, *columns=None*, *aggfunc='mean'*, *fill_value...参数aggfunc对应excel透视表中的值汇总方式，但比excel的聚合方式更丰富： ? 如何使用pivot_table? 下面拿数据练一练，示例数据表如下： ?...计算每个洲每个城市每单平均销售量 result2 = pd.pivot_table(data,index=['洲','城市'],aggfunc=np.mean,values=['数量']) result2...计算每个洲的总销量和每单平均销量 result3 = pd.pivot_table(data,index=['洲'],aggfunc=[np.sum,np.mean],values=['数量']) result3...看每个城市（行）每类商品（列）的总销售量，并汇总计算 result4 = pd.pivot_table(data,index=['城市'],columns=['商品类别'],aggfunc=[np.sum
pivot_table函数简介 pivot_table函数的基本语法如下: pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc...15, 12, 16] }) # 使用pivot_table result = pd.pivot_table(df, values='销量', index='日期', columns='产品', aggfunc...index='日期', columns='产品', aggfunc...index=['日期', '城市'], columns='产品', aggfunc...index='日期', columns='产品', aggfunc
num-of-doors', columns='fuel-type', aggfunc...columns=['fuel-type', 'fuel-system'], aggfunc...make'], columns=['num-of-doors'], aggfunc...'horsepower'], index=['make'], aggfunc...'horsepower'], index=['make'], aggfunc
只支持长数据)，下面通过两幅图展示一下什么是长数据和宽数据： Dexplot库提供了用于绘制不同图表的绘图函数，但其基本使用语法如下： dxp.plotting_func(x, y, data, aggfunc...aggfunc：pandas常用聚类计算函数。 split：将数据分到不同组的的数据列名。 row：用于按行将数据拆分为不同的子图的数据列名。 col：用于按列将数据拆分为不同的子图的数据列名。...Dexplot绘图库主要提供聚类图和分布图两种数据类型， 聚合图采用一系列值，并使用提供给aggfunc的函数返回单个值，而分布图采用一系列值并以某种方式描述分布形状。...airbnb = dxp.load_dataset('airbnb') #bar01 dxp.bar(x='neighborhood', y='price', data=airbnb, aggfunc...wx_fmt=png) 水平： ```python dxp.bar(x='price', y='neighborhood', data=airbnb, aggfunc='median', figsize
pivot_table方法的调用形式如下： DataFrame.pivot(index, columns, values, aggfunc) 其实index参数对应行字段，columns参数对应列字段，...aggfunc的默认值是numpy.mean，也就是计算平均值。...图6 统计结果 这个数据透视表可以对利润和销售额进行不同的汇总计算，这时候aggfunc是字典类型，例如对销售额计算平均值，对利润计算总和，可以这样： pt5 = df.pivot_table(...index=['品牌', '商品'], values=['销售额', '利润'], aggfunc={ '销售额':'mean', '利润':'sum'}) sheet.range("L15"...图7 统计结果 对于同一个指标可以设定多个汇总函数，例如： pt6 = df.pivot_table(index=['品牌', '商品'], values=['销售额', '利润'], aggfunc
product_category'], margins = True, normalize = True ).style.format('{:.2%}') output 进一步衍生 最后还有values以及aggfunc...两参数，其中aggfunc参数具体指的是指定聚合函数，例如平均数、求和以及中位数等统计方法，对value参数指定的连续性变量的列进行计算， df.info() output <class 'pandas.core.frame.DataFrame...pd.crosstab( index = df['region'], columns = df['product_category'], values = df['cost'], aggfunc...pd.crosstab( index = df['region'], columns = df['product_category'], values = df['cost'], aggfunc...pd.crosstab( index = df['region'], columns = df['product_category'], values = df['cost'], aggfunc
交叉计数函数： pivot_table(values,index,columns,aggfunc,fill_value) 参数说明： values：数据透视表中的值 index：数据透视表中的行...columns：数据透视表中的列 aggfunc：统计函数 fill_value：NA值的同一替换 #相当于excel中的数据透视表功能 import numpy import pandas data...labels ) ptResult = data.pivot_table( values=['年龄'], index=['年龄分层'], columns=['性别'], aggfunc
data.value_counts(subset=['消费频次'],sort=True,ascending=True) 数据统计 数据透视表 data pd.pivot_table(data,index=['性别'],aggfunc...='count') pd.pivot_table(data,index=['性别'],values=['姓名'],aggfunc='count') pd.pivot_table(data,index=[...'性别'], columns=['消费频次'], values=['姓名'], aggfunc='count',...(data,index=['性别'], columns=['消费频次'], values=['消费金额'], aggfunc...index=['性别'], columns=['消费频次'], values=['最近一次消费距今间隔天数'], aggfunc
交叉表是一种特殊的透视表，往往用来统计频次，也可以使用参数aggfunc指定聚合函数实现其他功能。...()函数用来生成交叉表，返回新的DataFrame，其语法为： crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc...=None, margins=False, dropna=True, normalize=False) 其中，参数aggfunc用来指定聚合函数，默认为统计次数。
默认聚合所有数值列 index 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的行 columns 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的列 aggfunc 聚合函数或函数列表，默认为'mean'...driver_gender', 'stop_duration'], columns='driver_race') 自定义聚合函数 aggfunc...data.pivot_table(index='driver_gender', columns='driver_race', aggfunc...其实在我们通过字典为 aggfunc 指定映射关系的时候，待透视的数值就已经确定了。 margin 的标签可以通过 margins_name 参数进行自定义， 默认值是 "All"。...values：指定了要聚合的值（由行列共同影响），需要指定aggfunc参数。 rownames：指定了行名称。 colnames：指定了列名称。 aggfunc：指定聚合函数。
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