使用pandas中的pivot_table()实现数据透视表。
语法格式如下:
pd.pivot_table()有四个最重要的参数index、values、columns、aggfunc。
index:
- 相当于SQL里的group by用于分组的字段,相当于行索引。
- index也是层次字段,要通过透视表获取什么信息就按照相应的顺序设置字段。
values:
- 相当于SQL里对列进行聚合计算
- 对需要的计算数据进行筛选
columns:
aggfunc:
- aggfunc参数可以设置对数据聚合时进行的函数操作。
- 对于aggfunc参数,操作的是values后面的值,而不是columns后面的值。
- 分别对values参数中的每一列都进行求和与求平均值。
fill_value:当数据为空时,填充的指定值。fill_value=0
注意:
- aggfunc也可以使用dict类型,这样可以指定values中每一列的聚合函数。
- 如果dict中的内容与values不匹配时,以dict中为准。
结果就是’计算列名2’求min,max和mean,'计算列名1’求mean,而’计算列名3’没有显示。
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。
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