网站建设 代表联系群众,网络培训合同履行地如何确定,h5case 网站,宁波网站建设设计报告文章目录pivot_table 函数1、index需要聚合的列名#xff0c;默认情况下聚合所有数据值的列2、values在结果透视的行上进行分组的列名或其它分组键【就是透视表里显示的列】3、columns在结果透视表的列上进行分组的列名或其它分组键4、Aggfunc聚合函数或函数列表#xff08;默…
文章目录pivot_table 函数1、index需要聚合的列名默认情况下聚合所有数据值的列2、values在结果透视的行上进行分组的列名或其它分组键【就是透视表里显示的列】3、columns在结果透视表的列上进行分组的列名或其它分组键4、Aggfunc聚合函数或函数列表默认情况下是mean可以是groupby里面的任意有效函数5、fill_value 在结果表中替换缺失值6、dropna 如果为True将不含所有条目均为Na的列默认为False7、margins 添加行/列小计和总计 默认为False交叉表 crosstabpivot_table 函数 1、index需要聚合的列名默认情况下聚合所有数据值的列
import pandas as pd
pathC:/Users/Admin/Desktop/pandas/透视.xlsx
data pd.read_excel(path)
print(data)
print(***********************)
data2pd.pivot_table(data,index[部门,销售人员])
print(data2)2、values在结果透视的行上进行分组的列名或其它分组键【就是透视表里显示的列】
import pandas as pd
pathC:/Users/Admin/Desktop/pandas/透视.xlsx
data pd.read_excel(path)
print(data)
print(***********************)
data2pd.pivot_table(data,index[部门,销售人员],values[数量,金额])
print(data2)3、columns在结果透视表的列上进行分组的列名或其它分组键
import pandas as pd
pathC:/Users/Admin/Desktop/pandas/透视.xlsx
data pd.read_excel(path)
print(data)
print(***********************)
data2pd.pivot_table(data,index[部门,销售人员],values[数量,金额],columns所属区域)
print(data2)4、Aggfunc聚合函数或函数列表默认情况下是mean可以是groupby里面的任意有效函数
import pandas as pd
import numpy as np
pathC:/Users/Admin/Desktop/pandas/透视.xlsx
data pd.read_excel(path)
print(data)
print(***********************)
data2pd.pivot_table(data,index[部门,销售人员],values[数量,金额],columns所属区域,aggfunc[sum,np.mean])
print(data2)5、fill_value 在结果表中替换缺失值 6、dropna 如果为True将不含所有条目均为Na的列默认为False 7、margins 添加行/列小计和总计 默认为False 交叉表 crosstab
