程序员经验分享-hwhale

【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的pivot_table函数

2023-05-16

任何事情都是由量变到质变的过程，学习Python也不例外。只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。本文和你一起来探索Python中的pivot_table函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理工作过程中更高效。

文章目录

    • 一、pivot_table函数定义
    • 二、pivot_table函数实例
      • 1 导入库并加载数据
      • 2 实例
        • 例1：指定行索引index参数
        • 例2：指定要聚合的列
        • 例3：指定列索引columns参数
        • 例4：指定聚合的统计函数
        • 例5：设置两层索引
        • 例6：设置加入汇总列
        • 例7：指定缺失值填充

  

一、pivot_table函数定义

  
pivot_table函数是pandas库中的函数，调用首先需要加载pandas库。其功能相当于excel中的数据透视表。其基本调用语法如下：

import pandas as pd 

pd.pivot_table(data: 'DataFrame', values=None, index=None, columns=None, aggfunc: 'AggFuncType' = 'mean', fill_value=None, margins: 'bool' = False, dropna: 'bool' = True, margins_name: 'str' = 'All', observed: 'bool' = False, sort: 'bool' = True)

data：数据集。
  
values：要聚合的列，默认对所有数值型变量聚合。
  
index：设置透视表中的行索引名。
  
columns：设置透视表中的列索引名。
  
aggfunc：聚合统计函数，可以是单个函数、函数列表、字典格式，默认为均值。当该参数传入字典格式时，key为列名，value为聚合函数值，此时values参数无效。
  
fill_value：缺失值填充值，默认为NaN，即不对缺失值做处理。注意这里的缺失值是指透视后结果中可能存在的缺失值，而非透视前原表中的缺失值。
  
margins：指定是否加入汇总列，默认为False。
  
margins_name：汇总列的列名，与margins配套使用，默认为‘All’，当margins为False时，该参数无作用。
  
dropna：是否删除汇总结果中全为NaN的行或列，默认为True。

  

二、pivot_table函数实例

  

1 导入库并加载数据

  
首先导入本文需要的库并加载数据，如果你有些库还没有安装，导致运行代码时报错，可以在Anaconda Prompt中用pip方法安装。

import os 
import numpy as np
import pandas as pd 

os.chdir(r'G:\python\17_python中常用函数')
date = pd.read_excel('date.xlsx', sheet_name='ori')
date

os.chdir：设置数据存放的文件路径。
  
pd.read_excel：读取数据。
  
得到结果：
  
图片
  
以上数据集只是为了清晰地理解pivot_table函数所创造，并无实际含义。

  
  

2 实例

  

例1：指定行索引index参数

  
我们先来看下只设置一个index参数，其余参数采用默认值，会是什么效果，代码如下：

pd.pivot_table(date, index="课程")

得到结果：
  
图片
  
从结果知，当pivot_table只设置一个index参数时，相当于把index中的参数当成行，对数据表中所有数值列求平均值。类似excel中如下情形：
  
图片

  
  

例2：指定要聚合的列

  
接着来看下应用values参数选择要聚合的列进行展示，代码如下：

pd.pivot_table(date, index="课程", values=['综合成绩'])

得到结果：

**图片**
  
对比例1可以发现，values不设置时，默认对数据表中所有数值列进行聚合。如果只想对某些列进行聚合，可以在values参数中进行指定。

  
  

例3：指定列索引columns参数

  
接着来看下应用columns参数选择要聚合的列进行展示，代码如下：

pd.pivot_table(date, index=["课程"], columns=['教师'], values=['综合成绩'])

得到结果：

在这里插入图片描述

  
类似excel中的如下设置：
  
**图片**

  
  

例4：指定聚合的统计函数

  
如果aggfunc函数不指定聚合的函数，默认计算均值，接下来试下求和函数看看效果，代码如下：

pd.pivot_table(date, index="课程", values=['综合成绩'], aggfunc=np.sum)

得到结果：

图片
  
从结果知，可以根据需求自行在aggfunc函数中指定要聚合的函数。

  
  

例5：设置两层索引

  
接下来看下在index参数中设置2个变量，构造两层索引的效果，代码如下：

pd.pivot_table(date, index=["课程", '教师'], values=['综合成绩'])

得到结果：

图片

类似在excel中如下设置：
  
图片

  
  

例6：设置加入汇总列

  
接着设置加入汇总列，代码如下：

pd.pivot_table(date, index="课程", values=['综合成绩'], margins=True)

得到结果：

图片

  
  

例7：指定缺失值填充

  
最后设置缺失值填充，代码如下：

pd.pivot_table(date, index=["课程"], columns=['教师'], values=['综合成绩'], fill_value='空值')

得到结果：
  
图片
  
对比例3，可以理解fill_value填充缺失值，是指填充透视后结果中存在的缺失值，而非透视前原表中的缺失值。
  
至此，Python中的pivot_table函数已讲解完毕，如想了解更多Python中的函数，可以翻看公众号中“学习Python”模块相关文章。

  
你可能感兴趣:
用Python绘制皮卡丘
用Python绘制词云图
用Python绘制520永恒心动
Python人脸识别—我的眼里只有你
Python画好看的星空图（唯美的背景）
【Python】情人节表白烟花（带声音和文字）
用Python中的py2neo库操作neo4j，搭建关联图谱
Python浪漫表白源码合集（爱心、玫瑰花、照片墙、星空下的告白）

本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的pivot_table函数 的相关文章

  • 2022-08-17 私有gitlab(极狐)部署

    此处选用docker方式部署 比较简单 首先准备好了一个linux服务器 我用的是自己的虚拟机 准备开干 docker已经ok 第一步 docker镜像下载安装 96 96 96 docker pull twang2218 gitlab c

  • QT windows程序移植到Linux下一些问题以及解决方案

    1 遇到的第一个问题 cannot run compiler 39 clang 43 43 39 output 感觉主要是因为GCC下可能没有这个运行环境导致 xff0c 这个问题要三步解决 xff0c 主要是为了防止后面出现的问题 sud

  • 如何一键删除PPT的动画效果？

    其实啊 xff0c 不用这么麻烦每页的去删除全部动画 只需稍微设置一下就完美搞定 xff1a 设置幻灯片放映 辛苦制作动画效果 不仅没法展示 xff0c 如今还要再一页页删除 xff01 xff01 足足 几十页啊 xff01 xff01

  • 正版微软Office应该如何选？Office 2019与Office 365区别在哪里？

    去年9月末 xff0c 微软发布了Office 2019的正式版 xff0c 很多读者可能会有这样的疑惑 xff0c Office既有零售版本 xff0c 又有365版本 xff0c 其中 xff0c 零售版本分家庭和学生版 小型企业版和专

  • 如何让自己的网站快速被百度收录（方法一）

    首先让大家了解一下利用百度站长平台来让百度收录 需要在百度站长平台提交自己的网址 下面这个快速收录 xff0c 2020年7月份之前仅仅对部分优质站点开放 xff0c 之后基本上是不开放的 xff0c 所以我们选择普通收录 普通收录普通收录

  • CSS Backgrounds(背景)i火吧css

    CSS 背景 CSS 背景属性用于定义HTML元素的背景 CSS 属性定义背景效果 background color background image background repeat background attachment back

  • HTML 头部

    HTML 查看在线实例 定义了HTML文档的标题 使用 lt title gt 标签定义HTML文档的标题 定义了所有链接的URL 使用 定义页面中所有链接默认的链接目标地址 提供了HTML文档的meta标记 使用 元素来描述HTML文档的

  • win10自带看图工具找不到了怎么办？

    最近有很多朋友遇到win10自带看图工具找不到了 xff0c 怎么办 xff1f 有的朋友发现win10自带的看图软件没了 xff0c 有的人会去网上下载看图工具 xff0c 其实我们并不需要 xff0c 系统自带的看图工具我们是有办法调取

  • MySQL8.0设置远程访问权限，Navicat连接mysql

    今天centos7安装了mysql8 0过后远程登录数据库报错 1 首先查看防火墙状态 防火墙版本的不同命令也会有不同 0 4的命令为 systemctl status firewall service 0 5的命令为 systemctl

  • 能量景观（Energy landscape）

    文章目录 1 简介2 应用3 正式定义3 1 宏观例子 1 简介 图 世界社会经济系统的简化能量景观 xff0c 和不同细节层次的社会倾斜的动态 xff08 social tipping dynamics xff09 xff0c 突出影响转

  • 北大本科小妹妹：在北大“卷”了三年，才明白的四个道理…

    文章目录 1 比较是吃掉快乐的怪物2 什么都想要 xff0c 可能什么都得不到3 不要用精神战胜肉体4 和部分人资源共享最高效 1 比较是吃掉快乐的怪物 大一上学期的时候 xff0c 我上了一门课叫计算概论 xff0c 是教 C 语言的 x

  • 概率质量函数（Probability mass function）

    在概率和统计中 xff0c 概率质量函数 xff08 Probability mass function xff09 是给出离散随机变量恰好等于某个值的概率的函数 有时也称为离散密度函数 xff08 discrete density fun

  • 算法题 堆优化版本Dijkstra（Python）

    题目 xff1a 给定一个n个点m条边的有向图 xff0c 图中可能存在重边和自环 xff0c 所有边权均为非负值 请你求出1号点到n号点的最短距离 xff0c 如果无法从1号点走到n号点 xff0c 则输出 1 输入格式 第一行包含整数n

  • 自由概率（Free probability）

    文章目录 1 自由概率2 历史3 Wigner semicircle distribution3 1 一般性质3 2 与自由概率的关系 4 存在的问题 1 自由概率 自由概率是研究非交换随机变量 xff08 non commutative

  • 哥本哈根诠释（Copenhagen Interpretation）

    文章目录 1 背景2 经典物理学3 对应规则 xff08 The Correspondence Rule xff09 4 互补性 xff08 Complementarity xff09 5 经典概念的运用6 量子形式主义 xff08 the

  • 自振荡（Self-oscillation）

    文章目录 1 历史2 数学基础3 工程实例3 1 铁路和汽车车轮3 2 中央供暖恒温器3 3 自动变速箱3 4 路线修正延迟时的车辆转向3 5 SEIG xff08 自激感应发电机 xff09 3 6 自激变送器3 7 生物学中的种群周期

  • 分形（Fractal）及分形维数（Fractal dimension）

    文章目录 1 分形介绍2 分形的定义3 分形维数介绍4 历史5 缩放的作用 xff08 Role of scaling xff09 6 D 不是唯一描述符7 分形表面结构8 例子8 8 Hausdorff dimension8 8 1 直观

  • 自指（Self-reference）

    文章目录 1 在逻辑 数学和计算方面2 在生物学中3 在艺术4 在语言中5 在流行文化中6 在法律中 自我参照 xff08 Self reference xff09 是一个涉及指代自己或自己的属性 特征或行为的概念 它可以发生在语言 逻辑

  • 自组织（Self-organization），自组织临界性（Self-organized criticality）

    文章目录 1 自组织1 1 概述1 2 原则1 3 历史1 4 按领域1 4 1 物理1 4 2 化学1 4 3 生物学1 4 4 宇宙学1 4 5 计算机科学1 4 6 控制论1 4 7 社会学1 4 8 经济学1 4 9 运输1 4 1

  • 希尔伯特第 13 问题，Kolmogorov–Arnold representation theorem 和通用近似定理（Universal approximation theorem）

    文章目录 1 希尔伯特第十三问题1 1 介绍1 2 历史1 2 1 近期发展1 2 1 1 打开和关闭 xff0c 然后再打开1 2 1 2 事情的根源1 2 1 3 视觉思考1 2 1 4 迈向连接网络 1 3 列线图 xff08 Nom

随机推荐

  • 生存函数（Survival function）

    文章目录 1 定义2 生存函数的例子3 参数生存函数3 1 指数生存函数 xff08 Exponential survival function xff09 3 2 威布尔生存函数 xff08 Weibull survival functi

  • 不可分解分布（Indecomposable distribution）与无限可分性（infinite divisibility）

    文章目录 1 不可分解分布 xff08 Indecomposable distribution xff09 1 1 定义1 2 例子1 2 1 不可分解 xff08 Indecomposable xff09 1 2 2 可分解 1 3 相关

  • Integration using Feynman technique

    求解积分 xff1a 43

  • Python实现截图AI文字识字小工具

    1 获取百度识字API 由于百度提供了免费的图片识字API xff0c 而且非常好用 xff0c 所以直接使用百度的api来进行识字 首先在百度AI开放平台注册一个账号 xff0c 网址http ai baidu com xff0c 注册完

  • 用Python绘制皮卡丘

    来源 xff1a 动态图片基地 科普 xff1a 皮卡丘是日本任天堂公司开发的掌机游戏系列 口袋妖怪 中登场精灵中的一种 xff0c 为口袋妖怪里代表性的角色 随着其周边动画宠物小精灵 xff08 即神奇宝贝 xff09 动画的热播 xff

  • 用Python绘制词云图——表白为我们拼过命的白衣天使

    每天都听说医生和冠状病毒抗战的感人事迹 xff0c 有那么多的医生因为保护我们 xff0c 献出了自己的生命 希望逝者安息 xff0c 活者坚强 xff0c 所有健在的医生和我国同胞万众一心 xff0c 早日战胜病毒 静待春暖花开 xff0

  • Python画好看的星空图

    来源 xff1a 百度动图 关于星空 xff0c 有很多唯美的句子 一切都如生命一般 xff0c 在悄然地发生着变化 xff0c 就如这黑夜一样 xff0c 失去了光明 xff0c 却得到了星空的美 他在伦敦星空写下 xff1a 你是我唯一

  • Python画好看的星空图（唯美的背景）

    来源 xff1a 百度动图 关于星空 xff0c 有很多唯美的句子 一切都如生命一般 xff0c 在悄然地发生着变化 xff0c 就如这黑夜一样 xff0c 失去了光明 xff0c 却得到了星空的美 他在伦敦星空写下 xff1a 你是我唯一

  • Python浪漫表白源码合集（爱心、玫瑰花、照片墙、星空下的告白）

    来源 xff1a 百度动图 我发现网上有很多写得很好的Python表白代码 xff0c 感觉绘出来的图很漂亮 我整理了一下 xff0c 挑了一些我觉得不错的代码和部分自认不错的原创分享给大家 xff08 这些我都测试过 xff0c 确实可以

  • 用Python中的py2neo库操作neo4j，搭建简单关联图谱—基于家有儿女中的人物关系

    我第一次建立关联图谱用的是R语言 xff0c 通过写代码帮公安挖掘团伙犯罪 xff0c 并用图形展示团伙之间的关联关系 如有需要请关注 阿黎逸阳的代码 公众号的后续文章 xff0c 会手把手教大家用R搭建关联图谱 xff0c 做成app x

  • 模型效果评价—混淆矩阵（原理及Python实现）

    对于分类模型 xff0c 在建立好模型后 xff0c 我们想对模型进行评价 xff0c 常见的指标有混淆矩阵 KS曲线 ROC曲线 AUC面积等 也可以自己定义函数 xff0c 把模型结果分割成n 100 份 xff0c 计算top1的准确

  • Python人脸识别—我的眼里只有你

    人脸识别总感觉特别高深 xff0c 但是因为Python中已经有很多前辈写好了一些库 xff0c 可以直接调用 xff0c 大大降低了人脸识别的难度 之前在网上看到陈晓眼里只有陈妍希的照片 xff0c 特别喜欢 xff0c 想自己用pyth

  • 最全Python绘制饼形图（饼状图）

    饼状图 xff08 pie chart xff09 一般用于描述分类型数据的相对频数或百分数频数分布 xff0c 呈现部分与总体的关系 一 导入绘图数据 首先导入绘图所需的数据 span class token keyword import

  • 最全Python绘制条形图（柱状图）

    条形图 xff08 bar chart xff09 也称为柱状图 xff0c 是一种以长方形的长度为变量的统计图表 xff0c 长方形的长度与它所对应的数值呈一定比例 一 导入绘图数据 首先导入绘图所需的数据 span class toke

  • 算法题 股票买卖IV（Python）

    题目 https leetcode cn com problems best time to buy and sell stock iv 给定一个长度为 N 的数组 xff0c 数组中的第 i 个数字表示一个给定股票在第 i 天的价格 设计

  • 【Python】情人节表白烟花（带声音和文字）

    今天就是情人节了 xff0c 有想好送什么给亲爱的他 她吗 xff1f 去年5月20日的时候整理了Python浪漫表白源码合集 xff08 爱心 玫瑰花 照片墙 星空下的告白 xff09 xff0c 今天向大家介绍表白烟花 xff0c 祝单

  • 【Python】用pyecharts绘制我国人口分布和迁移地图

    一直很好奇我国人口分布和迁移情况 xff0c 所以想用Python分析一下 由于我国省份较多 xff0c 把数据放在地图上展示会更加清晰 xff0c 故本文用Python中的pyecharts库进行人口分布和迁移绘图展示 pyecharts

  • 模型评价指标—ROC曲线

    对于分类模型 xff0c 在建立好模型后 xff0c 我们想对模型进行评价 xff0c 常见的指标有混淆矩阵 F1值 KS曲线 ROC曲线 AUC面积等 也可以自己定义函数 xff0c 把模型结果分割成n 100 份 xff0c 计算top

  • 模型评价指标—F1值

    最近空余时间在参加数字中国创新大赛 xff0c 比赛规则是根据模型的F1值对参赛者进行排名 为了更深刻地理解这个指标 xff0c 我最近对它做了一些梳理 xff0c 现在把它分享给更多有需要的人图片 最近在参赛时也发现了一个问题 xff0c

  • 【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的pivot_table函数

    任何事情都是由量变到质变的过程 xff0c 学习Python也不例外 只有把一个语言中的常用函数了如指掌了 xff0c 才能在处理问题的过程中得心应手 xff0c 快速地找到最优方案 本文和你一起来探索Python中的pivot table

热门标签