pandas怎么做数据透视,以后不用excel了

  1. pandas透视是一种数据重塑和依据特定字段对数据进行汇总的常用操作。
    例如,如果我们有一个销售数据的DataFrame,包含字段如下:日期、产品类别、地区、销售额。我们可以使用透视功能按产品类别和地区对销售额进行汇总。
  2. 透视功能的主要方法是pivot_table(),该方法的参数包括indexcolumnsvalues,分别指定透视表的行、列和值。
    例如,我们可以使用以下代码对销售数据进行透视:
pivot_table(data, index='产品类别', columns='地区', values='销售额')
  1. 可以使用aggfunc参数指定透视表中值的聚合函数,默认是均值。
    例如,如果我们想计算不同地区的销售额总和,可以使用以下代码:
pivot_table(data, index='产品类别', columns='地区', values='销售额', aggfunc='sum')
  1. 如果想在透视表中显示多个值,可以使用aggfunc参数指定多个聚合函数。
    例如,我们可以使用以下代码计算不同地区的销售额总和和平均值:
pivot_table(data, index='产品类别', columns='地区', values='销售额', aggfunc=['sum','mean'])
  1. 可以使用margins参数添加总计行和列,默认为False。
    例如,我们可以使用以下代码在透视表中添加总计行和列:
pivot_table(data, index='产品类别', columns='地区', values='销售额', margins=True)
  1. 可以使用fill_value参数填充透视表中的缺失值,默认为None。
    例如,我们可以使用以下代码将透视表中的缺失值填充为0:
pivot_table(data, index='产品类别', columns='地区', values='销售额', fill_value=0)
  1. 可以使用dropna参数控制是否在透视表中包含缺失值,默认为True。
    例如,我们可以使用以下代码在透视表中排除缺失值所在的行和列:
pivot_table(data, index='产品类别', columns='地区', values='销售额', dropna=False)
  1. 透视表可以根据多个字段进行分组。
    例如,我们可以使用以下代码根据产品类别和地区对销售数据进行透视:
pivot_table(data, index=['产品类别', '地区'], values='销售额')
  1. 透视表还可以通过添加columns参数对透视表进行多级分组。
    例如,我们可以使用以下代码对销售数据进行两级分组,分别是产品类别和地区:
pivot_table(data, index='产品类别', columns=['地区'], values='销售额')
  1. 透视表对于分析和汇总大量数据非常有用,特别是在进行数据分析和报告编写时。
    例如,通过透视表可以快速计算和可视化不同产品类别和地区的销售额,并获得有关销售情况的洞见。

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