python pandas 画数据透视图(「Python数据分析」在Python中如何做数据透视表)
Pandas下有个pivot_table方法,可以对DataFrame进行数据透视,类似于Excel中的数据透视表,下面介绍其用法。
读取数据import pandas as pd pivot_data=pd.read_excel("../data/pivot_table.xlsx") pivot_data.head()
统计各学习中心的学费总额
,import numpy as np pivot_data.pivot_table(index=["学习中心"],values=["已缴纳学费"],aggfunc=np.sum)
统计各学习中心的招生人数pivot_data.pivot_table(index=["学习中心"],values=["身份证号码"],aggfunc=np.count_nonzero)
统计各学习中心的学费总额、招生人数pivot_data.pivot_table(index=["学习中心"],values=["已缴纳学费","身份证号码"],aggfunc={"已缴纳学费":np.sum,"身份证号码":np.count_nonzero})
总结- pivot_table是Pandas中的一个方法,可以对DataFrame这种数据结构可以进行数据透视,类似于Excel中的数据透视表。
- 参数index指定按哪些字段,对数据进行分行显示,可以指定一个字段,也可以指定多个字段,类似于Excel数据透视表中行区域。
- 参数values指定要进行统计的字段,可以是数字型,也可以是分类型,类似于Excel数据透视表中的值区域。
- 参数aggfunc指定对values中的字段进行统计的函数,可以进行求和、计数等,类似于Excel数据透视表中对值区域的字段设置成求和还是计数或者其他等。
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