0. DataFrame 的 index、columns、values
>> df = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(3, 2), index=['one', 'two', 'three'], columns=['a', 'b'])
>> df
a b
one 0 1
two 2 3
three 4
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2017-12-21 00:24:00
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see https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/intro_tutorials/07_reshape_table_layout.html 可以发现pivot_table 可以完成复杂的数据聚合、分类、透视功能 Wide to long forma ...
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2021-08-24 08:52:00
338阅读
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pandaspivot_tableaggfunc计数lenpandas.size'size'
原创
2024-08-21 10:14:05
69阅读
(文章目录)
前言
透视表（Pivot Table）用于在数据分析和处理过程中进行数据重塑和汇总。
什么是透视表？
透视表是一种数据汇总工具，它可以将原始数据按照用户定义的方式重新排列，以便更容易进行分析和可视化。通常，透视表的目标是对数据进行聚合、汇总和交叉分析，以获得有关数据集的洞察。
使用步骤
1. 引入必要的库
import pandas as pd
import matplotlib.p
原创
2024-02-09 09:30:36
237阅读
pandas的pivot_table相当于excel表格中数据透视表，下面以实例来进行讲解。import numpy as np
import pandas as pd
# pivot_table相当于excel表格中
df = pd.DataFrame({
'账号':[123456,123456,123456,123457,123458,123459,123460,123461,123
pandas.pivot_table
原创
2021-06-29 11:09:41
253阅读
pivot_table函数pivot_table(
data= 表格,
index= 行,
columns= 列,
values= 值,
aggfunc= 计数函数,
margins= True # 汇总统计
)aggfunc调用函数, 不带括号不带括号时, 调用的是这个函数本身, 是一个函数对象
带括号时, 调用的是函数的执行结果透视表中的行,列,
原创
2023-04-08 13:22:22
2561阅读
Pandas使用pivot_table()方法和crosstab()方法实现透视表。
原创
2023-12-01 11:38:57
179阅读
Pivot 及 Pivot_table函数用法Pivot和Pivot_table函数都是对数据做透视表而使用的。其中的区别在于Pivot_table可以支持重复元素的聚合操作，而Pivot函数只能对不重复的元素进行聚合操作。在一般的日常业务中，因为Pivot_table的功能更为强大,Pivot能做的不能做的Pivot_table都可做。所以只需要记住Pivot_table函数用法就好了。Pivo
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2023-10-19 22:55:26
234阅读
Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和
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2022-06-02 07:34:53
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在学习pandas的时候，发现了一个统计数据的神奇pivot_table，数据透视表，所以根据知乎上的一篇文章在这里整理一下pivot_table如何使用？分为下面几个问题:什么是透视表？详见百科
透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。或许大多数人都在Excel使用过数据透视表（如下图），也体会到它的强大功能，而在pandas中它被称作pivot_table。 2. 为什么要使用透
DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None)功能：重塑数据（产生
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2023-02-06 18:06:32
43阅读
结果： date key values0 2017-05-01 a 2.5621571 2017-05-02 b 9.6048232 2017-05-03 c 4.7709683 2017-05-01 d 0.6548784 2017-05-02 a 8.8392815 2017-05-03 b 1
原创
2022-01-11 16:53:17
134阅读
透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。pivot_table是pandas中数据透视表的函数。官方文档关于pivot_table函数体的介绍：pandas.pivot_table — pandas 1.5.1 documentationpivot_table的官方定义如下所示：pandas.pivot_table(data, values=None, index
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2023-11-30 23:22:07
239阅读
0.背景实际工作当中遇到这样一个问题，数据如下，但是我想通过SQL将数据转换成按列展示的形式，即常用的pivot透视操作。# 原始数据
id item value
1 a 10
2 b 21
1 b 15
2 a 20
# 次级目标格式（SQL）
id itemValue
1 a-10,b-15
2 a-20,b-21
# 目标格式
id item_a i
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2023-05-22 14:24:39
331阅读
目标：给定一查询SQL. 1. 如果隐私字段出现在最终的查询结果中，不论中间经过多少次别名变换，仍然能够识别。 2. 如果隐私字段出现在最终的查询结果中，中间经过的所有处理函数，都记录下来。 3. 如果隐私字段仅出现在中间查询中，或者仅用隐私字段作为关联条件（如用手机号判断两个商城的重合度），则允许。 一句话：出现在最终结果的查询字段，如果是隐私字段，则判断处理函数是否允许，如果没有处理函
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2023-12-14 10:11:55
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在工作中经常要用到excel来画透视表，那么在python中应该怎么画透视表呢？下面简单分享一下。导入需要的库：import numpy as np #用于基础数值计算
import pandas as pd #处理面板数据常用
import seaborn as sns #画图用，也能通过它获取一下练手用的数据读取数据：titanic = sns.load_dataset('titanic')
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2023-11-24 01:42:34
48阅读
# Python中的Pivot Table汇总功能详解
在数据分析中，Pivot Table（透视表）是一种强大的工具，可以帮助我们整理、汇总和分析大量数据。尤其在Python中，我们可以利用pandas库方便地实现Pivot Table。对于刚入行的小白来说，理解和掌握Pivot Table的用法至关重要。
## 1. 总体流程
下面是实现Pivot Table的基本流程：
| 步骤
# incoding=gbk
"""
函数range(起始值，终止值，步长)以步长为间隔输出从起始值（含）到终止值（不含）之间的数
函数range(起始值，终止值)默认步长为1
函数range(终止值)默认起始值为0，步长为1
注意：步长可为负，此时起始值比终止值要大
函数list()将range()的结果直接转换为列表
列表名[起始索引：终止索引：步长]以步长为间隔，返回从起始索引（含）到终止
c = fun(1, 2, 3) ``` ``` Traceback (most recent call last): File "test.py", line 5, in <module c = fun(1, 2, 3) TypeError: fun() takes 2 positional arguments but 3 were given ``` 上面的代码中， fun 函数定义了两
