Python中怎么使用 pivot_table()實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透視功能

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pivot_table

pivot()函數(shù)沒(méi)有數(shù)據(jù)聚合功能，要想實(shí)現(xiàn)此功能，需要調(diào)用Pandas包中的第三個(gè)頂層函數(shù)：pivot_table()，在pandas中的工程位置如下所示：

pandas

  |

pivot_table()

如下，構(gòu)造一個(gè)df實(shí)例：

調(diào)用如下操作：

參數(shù)index指明A和B為行索引，columns指明C列取值為列，聚合函數(shù)為求和，values是在兩個(gè)軸(index和columns)確定后的取值用D列。得到結(jié)果如下:

其中聚合函數(shù)可以更加豐富的擴(kuò)展，使用多個(gè)。如下所示，兩個(gè)軸的交叉值選用D和E，聚合在D列使用np.mean(), 對(duì)E列使用np.sum, np.mean, np.max, np.min

得到結(jié)果如下所示：

函數(shù)原型

fill_value: 空值的填充值；

dropna: 如果某列元素都為np.nan, 是否丟棄；

margins: 匯總列， margins_name: 匯總名稱

margins參數(shù)默認(rèn)為False，如果設(shè)置為True，會(huì)得到每列的匯總，如下df實(shí)例

設(shè)置margins為True，匯總行索引為名稱自定義為self_name:

注意

margins設(shè)置為True后，目前pandas 0.22.3版本只支持聚合函數(shù)為單個(gè)元素，不支持為list的情況，如下：

會(huì)報(bào)出異常：

透過(guò)pivot_table聚合功能源碼（如下所示），我們發(fā)現(xiàn)它本身是通過(guò)調(diào)用groupby()及其agg()實(shí)現(xiàn)的。

grouped = data.groupby(keys, observed=False)agged = grouped.agg(aggfunc)

以上就是Python中怎么使用 pivot_table()實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透視功能，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見(jiàn)到或用到的。希望你能通過(guò)這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。