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pandas中pivot_table()如何按日期分多列數(shù)據(jù)

發(fā)布時(shí)間：2021-08-13 09:30:50 來(lái)源：億速云 閱讀：137 作者：小新 欄目：開(kāi)發(fā)技術(shù)

小編給大家分享一下pandas中pivot_table()如何按日期分多列數(shù)據(jù)，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

如下所示：

date2017030720170308
iphone420
iphone521
iphone601

先生成DF數(shù)據(jù)。

>>> df = pd.DataFrame.from_dict([['ip4','20170307',1],['ip4','20170307',1],['ip5','20170307',1],['ip5','20170307',1],['ip6','20170308',1],['ip5','20170308',1]])

>>> df.columns=['type','date','num']

>>>df
 type   date num
0 ip4 20170307  1
1 ip4 20170307  1
2 ip5 20170307  1
3 ip5 20170307  1
4 ip6 20170308  1
5 ip5 20170308  1
>>> pd.pivot_table(df,values='num',rows=['type'],cols=['date'],aggfunc=np.sum).fillna(0)

操作一下就是實(shí)現(xiàn)結(jié)果。

注：這個(gè)函數(shù)的參數(shù)形式在0.13.x版本里有效，其他版本請(qǐng)參考相應(yīng)文檔。

從0.14.0開(kāi)始，參數(shù)形式升級(jí)成pd.pivot_table(df,values='num',index=['type'],columns=['date'],aggfunc=np.sum).fillna(0)

以上是“pandas中pivot_table()如何按日期分多列數(shù)據(jù)”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！

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