1 基本使用方法

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

2 主要參數(shù)

3 使用方法

3.0 導(dǎo)入數(shù)據(jù)

import pandas as pd
# Visual Python: Data Analysis > File
vp_df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/visualpython/visualpython/main/visualpython/data/sample_csv/tips.csv')

import seaborn as sns
import numpy as np
vp_df.head()

3.1 基本使用

vp_df.pivot_table(index='day',
                 columns='time',
                 values='total_bill')

?

?3.2 index

• aggfunc默認(rèn)按平均值聚合，values默認(rèn)只顯示可以按平均值聚合的數(shù)據(jù)

index為一列名字的效果如3.1所示，多列的話，效果如下

vp_df.pivot_table(index=['day','size'],
                 columns='time',
                 values='total_bill')

?順序不同，效果也不同

?3.3 values

篩選需要顯示的列

values 中一個(gè)元素的結(jié)果和3.1一樣，如果是多個(gè)元素，那就是一個(gè)value的透視表之后接另一個(gè)：

vp_df.pivot_table(index='day',
                 columns='time',
                 values=['total_bill','size'])

?3.4 columns

列索引

columns中一個(gè)元素的結(jié)果和3.1一樣，如果是多個(gè)元素，那就是

vp_df.pivot_table(index='day',
                 columns=['time','size'],
                 values='total_bill')

3.5 aggfunc

聚合方式，默認(rèn)為求平均

vp_df.pivot_table(index='day',
                 columns='time',
                 values='total_bill',
                 aggfunc=sum)

3.5.1 不同的列不同的聚合方式

vp_df.pivot_table(index='day',
                 columns='time',
                 values=['total_bill','size'],
                  aggfunc={'total_bill':sum,'size':min},
                 margins=True)

?3.5 fill_value

vp_df.pivot_table(index='day',
                 columns='time',
                 values='total_bill',
                 fill_value='Not a Num')

?3.6 margins

vp_df.pivot_table(index='day',
                 columns='time',
                 values='total_bill',
                  aggfunc=sum,
                 margins=True)

4 pivot

不同于pivot_table，pivot不會(huì)進(jìn)行聚合操作，換言之，如果index中有重復(fù)值，那么pivot會(huì)報(bào)錯(cuò)

vp_df.pivot_table(index='day',
            columns='time',
           values='total_bill')

?文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-584739.html

vp_df.pivot(index='day',
            columns='time',
           values='total_bill')

#ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape

vp_df.pivot_table(index='tip',
            columns='time',
           values='total_bill')

?

到了這里，關(guān)于pandas 筆記：pivot_table 數(shù)據(jù)透視表的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！