在pandas pivot_table函数中重新排序数据
在pandas中，pivot_table函数用于重新排序数据。它可以根据指定的行和列索引对数据进行重塑和汇总。
具体而言，pivot_table函数可以实现以下功能：
- 重新排列数据：将原始数据按照指定的行和列索引进行重新排列，以创建一个新的数据表。
- 汇总数据：根据指定的聚合函数对数据进行汇总，例如计算平均值、求和等。
- 处理缺失值：可以通过设置参数来处理缺失值，例如使用特定的填充值或忽略缺失值。
- 多级分组：可以通过设置多个行和列索引来实现多级分组，以便更细致地对数据进行汇总和分析。
pivot_table函数的语法如下：
pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All')参数说明：
- data：要进行重塑和汇总的原始数据。
- values：需要汇总的列名或列名列表。
- index：用于行索引的列名或列名列表。
- columns：用于列索引的列名或列名列表。
- aggfunc：用于汇总数据的聚合函数，默认为'mean'（平均值）。
- fill_value：用于填充缺失值的值。
- margins：是否添加行和列的汇总，默认为False。
- dropna：是否忽略缺失值，默认为True。
- margins_name：汇总行和列的名称，默认为'All'。
应用场景： pivot_table函数在数据分析和报表生成中非常常用。它可以帮助我们对数据进行重塑和汇总，以便更好地理解数据的特征和趋势。例如，可以使用pivot_table函数对销售数据进行分析，以了解不同产品在不同地区的销售情况。
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- 云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 数据仓库 TencentDB for TDSQL：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
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- 数据湖分析服务 DLA：https://cloud.tencent.com/product/dla
请注意，以上推荐的产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。
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1回答
日期轴海温图
、、、
我要创建一个热图，它的年跨越x轴，月份跨越y轴。在热图中将是%返回。这就是我想要的。
因此，我有一些数据，并将它们转换为pct_change()系列。
import pandas_datareader.data as web
import pandas as pd
from datetime import datetime as dt
import numpy as np
import seaborn as sns
start = dt(year = 2000, month = 1, day = 1)
df = web.DataReader('GDP', '
浏览 0提问于2018-03-01得票数 3
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我有(举个例子)这个DataFrame： COLUMN1 COLUMN2 VALUE
0 0102 1020 1
1 0102 1220 8
2 0102 1210 2
3 0103 1020 1
4 0103 1210 3
5 0103 1222 8
6 0104 1020 3
7 0104 1120 2 (实际上，它有大约9000行长。) 在此基础上，我创建了数据透视表，其中的索引是COLUMN1，列是COLU
浏览 72提问于2020-03-21得票数 3
回答已采纳
3回答
pandas.crosstab和Pandas数据透视表似乎提供了完全相同的功能。有什么不同吗？
浏览 1提问于2016-03-29得票数 23
我遇到了Pandas pivot函数的麻烦。我正在尝试按月和年调整销售数据。数据集如下：
Customer - Sales - Month Name - Year
a - 100 - january - 2013
a - 120 - january - 2014
b - 220 - january - 2013
为了正确地对月份名称进行排序，我添加了一个将月份名称作为分类数据的列。
dataset['Month'] = dataset['Month Name'].astype
浏览 1提问于2014-11-05得票数 2
1回答
我有一只熊猫DataFrame (名为"df1")，它的结构如下(尽管我有很多个月的每日数据)：
date WeightedReturn
0 15/07/2015 0.005128
1 15/07/2015 0.002844
2 15/07/2015 0.003055
3 15/07/2015 -0.001481
4 15/07/2015 -0.000741
5 15/07/2015 -0.000741
6 16/07/2015
浏览 2提问于2015-10-11得票数 1
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1回答
多索引数据帧，熊猫
、、、
我正在尝试操作excel文件中的数据，但是它合并了列的标题，我设法将它们转换为pandas。请参考下面的原始数据示例。
所以我转换成了这种格式。
我的最终目标是获得下面的格式，并绘制一段时间内的品牌商品及其销售数量和价格，但是我不知道如何访问多索引数据框架中的信息。你能给我提个建议吗？谢谢。
我的代码：
import pandas as pd
df = pd.read_excel('path.xls', sheet_name = 'data', header = [0,1])
a = df.columns.get_level_values(
浏览 4提问于2021-03-10得票数 0
1回答
两天来，我一直在尝试重塑一只熊猫的数据。我想把我的多索引数据转换成多列形式，但是使用pd.stack()、pd.unstack()、pd.melt()、.
我有一个通用的多索引数据，如下所示：
import pandas
df = pandas.DataFrame({'Scenario' : ['Scen1', 'Scen1', 'Scen1', 'Scen1',
'Scen1', 'Scen1',
浏览 1提问于2019-02-06得票数 4
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1回答
我正在尝试用python从一个Numpy数组创建一个数据透视表。我做了很多研究，但我找不到一个直接的解决方案。我知道你可以用Pandas来做，但我在安装它时遇到了问题--但肯定有一种方法可以在没有Pandas的情况下完成。我的Numpy数组是
[[ 4057 8 1374]
[ 4057 9 759]
[ 4057 11 96]
...,
[89205 16 146]
[89205 17 154]
[89205 18 244]]
我需要一个透视表，其中行是第一列，列是第二列，值是第三列。请帮帮我！
谢谢
浏览 1提问于2013-06-11得票数 6
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我可能完全疯了，但我在读“潘达斯”中的 pivot_table，甚至
实际上，用我自己的数据使用文档中的示例：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum)
产生一个错误：
pivot_table(df，value=‘D’，index='A'，'B'，列=‘C’，aggfunc
浏览 3提问于2015-06-08得票数 3
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下面的代码创建一个包含两列date和category的pd.DataFrame。date列被设置为使用datetime64[ns]类型。 >>> df = pd.DataFrame(data={'date': pd.Series(['2021-01-01', '2021-01-02',
'2021-01-03'], dtype='datetime64[ns]'), 'category': ['A', 'B
浏览 41提问于2021-08-12得票数 1
我有一个大约8700万行的数据帧，所以我使用Dask。我正在尝试做一些如下的事情： df2 = df.groupby(['A','B'])['B'].count().unstack('A')
df2.plot(kind = 'bar', stacked = True) 这就是我在Pandas中要做的，但是Dask没有'unstack‘和'plot’。我可以尝试使用.compute()将Dask DF返回给Pandas，但我会冒着内存问题的风险。你知道我如何(或者是否)可以完成上面的两行吗？
浏览 10提问于2020-04-21得票数 0
如果我在Pandas中有一个多索引DataFrame，如果我通读了pivot和pivot_table的文档，我似乎找不到pivot在这个例子中不能工作的原因。显然，我遗漏了一些东西，但它采用了相同的参数，似乎表明它会起作用。这里我漏掉了什么？为什么pivot抛出一个错误，而pivot_table却完美地工作。谢谢。
# standard imports
import pandas as pd
# create a random multiindex dataframe
outside = ['G1','G1','G1','G2'
浏览 2提问于2019-08-12得票数 0
1回答
我已经创建了以下pandas数据帧： +------+-------+------------+
|userID|movieID|timesWatched|
+------+-------+------------+
|u1 |mv1 |5 |
|u1 |mv2 |2 |
|u2 |mv1 |1 |
|u3 |mv4 |30 |
+------+-------+------------+ 我也有一个列表，上面有6部这样的电影： movies =['mv0&
浏览 10提问于2021-09-23得票数 0
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2回答
如何在熊猫中计数？
、、、
经过几天的研究，我被困住了。我是Python/Pandas的新手。尝试将数据分析从多个excel表转换为python解决方案。
我在计算新员工在特殊技能方面的学习曲线。为此，我有以下数据集：
COMM_ID -每个通信的唯一数字标识符
技能-交流的范畴-文本
登录-为个人-文本登录
提供-是一份调查，1还是0？
答复-对调查是否有答复，1或0
NOs -反应为阴性，为1或0
在下面，我构建了按SKill、Login和COMM_ID排序的数据，COMM_ID将其按时间顺序排列。然后我以技巧和登录为基础。
我将如何获取数据并将数据切割成两个数据流？一个用于响应，另一
浏览 3提问于2014-12-24得票数 0
回答已采纳
有没有一种简单的方法从matlab的table中制作数据透视表？像Excel一样，还是Python中的pandas.pivot_table？我在文件交换上找到了，但它不适用于tables。
下面是一个示例，假设我有一个表t
name value
_____ _____
'Foo' 0
'Bar' -1
'Bar' 5
'Foo' 1
我想使用@sum函数在name列上进行聚合，以获得：
name sum_of_value
_____ _______
浏览 0提问于2016-02-19得票数 6
我正在使用带有aggfunc=lambda x: len(x.unique())和margins=True的pandas pivot_table。但我得到了一个非常令人惊讶的结果:列'All‘没有显示为行值的总和！列'All‘中的结果系统地小于总和。
这怎么可能呢？
浏览 3提问于2017-02-01得票数 1
将数字替换到pandas数据透视表中的好方法是什么？ 我使用了这段代码，但语法总是无效的。语法应该是什么？用于替换pivot中的数字。 ? 我希望当表中的数字大于或等于2.5时返回1，如果小于2.5则返回0。 pivot_table.fillna(-1).apply(lambda x: 1 if x > 2.5 else 0) 请给我建议。
浏览 6提问于2020-06-30得票数 0
我不明白为什么每个单元格中的pandas数据框中的值显示两次。
最初，我将数据从MySQL下载到pandas dataframe，并将数字格式化为“monthly_perf”列中的百分比：
data_frame = pd.read_sql(query, con=engine)
data_frame['monthly_perf']=data_frame['monthly_perf'].astype(float).map('{:,.2%}'.format)
结果对我来说很好(下面是部分数据)：
start_date end_date
浏览 9提问于2020-05-18得票数 0
3回答
我创建了一个比较每杯大小咖啡饮料价格的小数据集。
当我旋转数据集时，输出会自动按字母顺序重新排序索引(“大小”列)。
是否有一种方法可以指定不同大小的数字级别(例如，小= 0，中等= 1，大= 2)，并以这种方式重新排序行？
我知道这可以在R中使用forcat库(例如使用fct_relevel )来完成，但我不知道如何在python中这样做。我更愿意保留这个解决办法，而不是使用矮胖和熊猫。
data = {'Item': np.repeat(['Latte', 'Americano', 'Cappuccino'], 3),
浏览 7提问于2021-11-30得票数 4
回答已采纳
我从pandas中的一个数据透视表创建了一个数据帧，表。
df = pd.DataFrame({'v1':[5,5,6,6,1,5], 'v2':['c','a','b','a','a','b']})
table=pd.pivot_table(df,index=["v2"],values=["v1"],aggfunc=max)
table.sort_values(by='v1', ascending=True)
1)我还
浏览 2提问于2016-12-29得票数 0
1回答
我一直在试图弄清楚如何向pandas数据透视表中添加行和。谁能帮我指一下正确的方向？
下面是我的代码。
x.pivot_table(index = ["am","spot_or_contract"],
columns = "status",
values = "shipment_id",
aggfunc = "count").fillna('')
非常感谢你提前
浏览 0提问于2018-04-06得票数 7
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2回答
我有这样的数据：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4], 'ent':['A','B']})
| |a |b |ent
|---|---|----|----
|0 |1 |3 |A
|1 |2 |4 |B
我想要像：这样的数据格式
|ent |A |B
-------------
|a |1 |2
|b |3 |4
我可以应用df.T或df.transpose，但是
浏览 0提问于2018-03-22得票数 3
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1回答
长到宽格式的多索引熊猫
、、、
我有一个像这样的数据文件：
data.head()
Out[2]:
Area Area Id Variable Name Variable Id Year \
0 Argentina 9 Conservation agriculture area 4454 1982
1 Argentina 9 Conservation agriculture area 4454 1987
2 Argentina 9 Conservation agriculture
浏览 2提问于2017-11-08得票数 4
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我是Python的新手，正在和Pandas打交道。更具体地说，我在数据框中有一列(感觉分数)，它由多个单词组成，如下所示： *Treatment* *Sensory scores*
A soft, short
B soft, tender
C short, tender 现在我想在数据框中添加额外的列“soft”、“short”和“tender”，这样就可以像这样提取和量化各个分数： *Treatment* *Sensory scores* *soft* *short* *tender*
A
浏览 19提问于2021-02-09得票数 1
2回答
我正在用json数据中的Pandas构建一个数据透视表。我想在发送到to_string()之前格式化列名。
import numpy as np
import pandas as pd
json_data = [
{"year":2019,"month":"2019-11-01","sub_category":"Van fit out","category":"Vehicle","notes":"Heavy duty hooks","gro
浏览 12提问于2020-06-02得票数 1
1回答
我是Python和pandas的新手，有一个问题我不太确定该如何解决。我有一个熊猫DataFrame，里面包含了在同一年为多支球队效力的曲棍球运动员： Player Season Team GP G A TP
Player A 2020 A 10 8 3 11
Player A 2020 B 25 10 5 15
Player A 2020
浏览 15提问于2019-12-18得票数 0
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2回答
在不提供分组的情况下，使用pandas.pivot_table计算整个表上的聚合函数的最佳方法是什么？
例如，如果我想将A、B、C的和计算成一个有一行的表，而不按任何列进行分组：
>>> x = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[8,7,6],'C':[0,3,2]})
>>> x
A B C
0 1 8 0
1 2 7 3
2 3 6 2
>>> x.pivot_table(values=['A','B'
浏览 10提问于2015-07-01得票数 2
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我有一个文本文件，其中包含以下格式的数据
101.223.129.4 918801641445^0^paus
101.223.129.4 918801641445^0^german
101.223.129.4 918801641445^0^photo
101.223.129.4 918801641445^0^polish
101.223.129.4 918801641445^0^find
101.223.129.4 918801641445^0^extra
101.223.129.4 918801641445^0^access
101.223.129.4 918801641445^0^priv
浏览 0提问于2015-10-08得票数 1
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2回答
我目前正在从一个bar chart pandas df手动创建一个df。是否有更有效的方法直接从df读取它？
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
d = ({
'A' : ['1','1','1','2','2','2','3','3','3','3'],
'B' : ['A','B&#
浏览 1提问于2018-06-28得票数 0
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1回答
大熊猫从长到宽
、、、
使用熊猫，我想把一个长的数据帧转换为wide，但是通常的pivot方法并不像我所需要的那样灵活。
以下是长期数据：
raw = {
'sample':[1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3],
'gene':['G1', 'G2', 'G3', 'G3', 'G1', 'G2', 'G2', 'G2', 'G3', 'G3'],
'type':['HIGH
浏览 2提问于2017-02-18得票数 2
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案例:我的脚本返回一个枢轴表，但它不能正确地得到最大老化天数。例如，CELOVIS应该是12天的最大老化，但我一直得到1。
代码：
import pandas as pd
from collections import Counter
data = pd.read_csv("my_problem.csv")
def pivot_table(df):
df_count = Counter(df['Supplier Name'])
courier_count = pd.DataFrame(df_count.items(), columns=[
浏览 8提问于2022-11-28得票数 0
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2回答
我的目标是通过“标签”来绘制“分数”，我不关心“日期”和"Cusip“。我想使用'pivot‘来重塑数据，这样每个标签都在一列中，我可以对其进行箱图绘制。
date Cusip Label Score
663182 2015-07-31 00846UAG AAA 138.15
663183 2015-07-31 00846UAH AAA 171.93
663184 2015-07-31 00846UAJ AAA 175.67
663185 2015-07-31 023767AA BB 187.92
浏览 74提问于2016-07-30得票数 6
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2回答
+-----+-------+--------+
| | Buyer | Sex |
+-----+-------+--------+
| 0 | 1 | Male |
| 1 | 1 | Female |
| 2 | 0 | Male |
| 3 | 1 | Female |
| ... | ... | ... |
+-----+-------+--------+
我想将上面的数据帧相加并分组到下面的数据帧(表)中。pandas有没有内置的函数可以做到这一点，或者我必须手动迭代、求和和分组？
+---+-----
浏览 4提问于2015-11-26得票数 1
我试图使用Panda库的'loc‘函数在dataset中的一个列中计算缺少的值，但是代码没有成功执行。代码行如下所示。
# Impute missing data by mean weight of each sub-category in 'Item_Weight' column
data.loc[miss_bool,'Item_Weight'] = data.loc[miss_bool,'Item_Identifier'].apply(lambda x: item_avg_weight[x])
正在生成的错误如下，
data.loc
浏览 0提问于2018-08-01得票数 1
我正在尝试将每小时索引的数据转换为以每小时值为列的每日索引数据。 示例数据hourlyvol 2010-01-02 03:00:00 0.193571
2010-01-02 04:00:00 0.262009
2010-01-02 05:00:00 0.179023
2010-01-02 06:00:00 0.132121
2010-01-02 07:00:00 0.146968 所需的输出格式(不是相同的值，因为我是从另一个可以工作的脚本粘贴的)： 0 1 2 3
浏览 62提问于2020-07-03得票数 0
1回答
我有如下图所示的数据框。我需要创建一个Origin-Destination矩阵，其中行轴i将日期作为列，并且在列轴I上将具有“至市政代码”的值，并且填充矩阵的值将是列"count“的值。如何从pandas数据帧中获取矩阵？ result_final.head()
ODMatrix= pd.DataFrame(0, index=list(range(0,202708)), columns = list(range(0,202708))
).add(df.pivot_table(values='count', index="from
浏览 57提问于2020-10-22得票数 0
回答已采纳
这个带有dict aggfunc的pivot_table示例没有问题：
df=pandas.DataFrame([
{'JOB':'Worker','NAME':'Bob' ,'YEAR':2013,'MONTH':12,'DAYS': 3,'SALARY': 17},
{'JOB':'Employ','NAME':'Mary','YEAR':2013,'MONTH
浏览 2提问于2014-09-19得票数 0
除非我错过了很明显的事情。一些模拟数据：
import pandas as pd
data = {'epoch':['a','b','c','a','b','c'],'duration':[1,2,3,4,5,6]}
df = pd.DataFrame(data)
df.pivot(df.index,'epoch')
在本例中，我得到了一个具有多个索引的漂亮的旋转数据框架。但是，正如文档中所说的那样，通过传递第三个参数“值”，我应该得到一个只有一个级别
浏览 1提问于2015-12-02得票数 2
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2回答
假设我有以下数据，其中Y和Z在ID中都是常量
ID TYPE X Y Z
0 1 A 1 foo 10
1 1 B 2 foo 10
2 2 A 3 bar 20
3 2 B 4 bar 20
4 3 A 5 baz 30
5 3 B 6 baz 30
我想将数据从“长”格式改为“宽”格式：
ID XA XB Y Z
0 1 1 2 foo 10
1 2 3 4 bar 20
2 3 5 6 baz 30
但是，如
浏览 4提问于2018-07-09得票数 2
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我仍然是Pandas的新手，我不知道我最好使用哪个函数来得到我的答案。我看过pivot，pivot_table，group_by和aggregate，但我似乎无法让它做我需要的事情。很可能是用户错误，我为此道歉！
我有这样的数据：
创建df的代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
['1', '1', 'A', 3, 7],
['1', '1', 'B', 2, 9],
['1', '1'
浏览 18提问于2019-07-10得票数 0
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我有一个融化的，长格式的数据，像这样：
name = ["A", "A", "B", "B"]
varA = [1, 2, 1, 2]
varB = [200, 250, 200, 250]
val = [4, 8, 1, 0]
df = pd.DataFrame(
data=zip(name, varA, varB, val), columns=["name", "varA", "varB", "val"]
)
我怎么能这样重塑它呢？
浏览 4提问于2021-12-03得票数 1
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我是Pandas的新手(这周开始)，我的脚本已经到了最后一步，我被卡住了。我需要在维护密钥的同时将我融化成单独的值的数据汇总在一起。
我有一个数据框，目前看起来如下所示：
Index,ID#,Start Page, End Page
0, 1, Page 1, Page5
1, 2, Page 10, Page 20
2, 2, Page 25, Page 30
索引是默认的数据帧索引。ID#是我的钥匙。
我试着得到这样的结果：
ID#,Start Page, End Page
1, Page 1, Page 5
2, Page 10; Page 25, Page 20; Page 30
我尝
浏览 0提问于2020-04-23得票数 1
我刚刚开始学习如何使用Pandas，我正在尝试使用一个相当大的数据集(5000行和15列)。数据具有这样的格式(给出我面临的问题的一个例子，因为我想了解如何做到这一点--实际的数据与终止无关)。
ID# Firing Date Age State Position Cause
1 2011-07-03 29 NY Salesman Layoff
2 2014-03-20 25 AK salesman layoff
3 2004-08
浏览 2提问于2018-10-07得票数 2
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2回答
所以我在pandas中遇到了一个格式化问题。有什么想法吗？如果之前有人问过这个问题，请让我知道，并告诉我在哪里！返回类型对我来说无关紧要，只要它的格式与我在那里的内容一致即可。我有以下内容，其中数字是本例中的索引，New是我的列。
New
3 A
2 A
4 B
5 C
8 C
我想要
A
3 2
B
4
C
5 8
浏览 2提问于2020-02-06得票数 0
我有三个数据帧(来自.mean())，如下所示：
A 533.9
B 691.9
C 611.5
D 557.8
我想把它们连到像这样的三列
all X Y
A 533.9 558.0 509.8
B 691.9 613.2 770.6
C 611.5 618.4 604.6
D 557.8 591.0 524.6
我下面的MWE是有用的。但我想知道我是否可以使用.crosstab()或其他更容易的熊猫功能。
初步数据框架：
group A B C D
0 X 844 908
浏览 16提问于2022-07-29得票数 1
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1回答
使用Plotly go.Table()函数和Pandas，我尝试创建一个表来总结一些数据。我的数据如下：
import pandas as pd
test_df = pd.DataFrame({'Manufacturer':['BMW', 'Chrysler', 'Chrysler', 'Chrysler', 'Brokertec', 'DWAS', 'Ford', 'Buick'],
'M
浏览 2提问于2020-06-18得票数 1
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假设我有以下DataFrame：
>>> cols = ['model', 'parameter', 'condition', 'value']
>>> df = pd.DataFrame([['BMW', '0-60', 'rain', '7'], ['BMW', '0-60', 'sun', '7'],
['BMW
浏览 3提问于2015-03-12得票数 0
2回答
我有一个这样的数据集
CookieID ItemID
0 ERG-278-REDD 5651
1 NaN 2377
2 STQ-134-DDVH 1217
3 NaN 1798
4 XYZ-541-EFFG 1234
5 NaN 2378
我想在Pandas中将它转换为这个
CookieID Item1 Item2
ERG-278-RREDD 5651 2377
STQ-134-DDVH 1217 1798
XYZ-541-
浏览 0提问于2017-02-05得票数 1
1回答
我有数据
import pandas as pd
pd.DataFrame({'Date': ["2022-01-01","2022-01-02","2022-01-03"],
'customer_type': ['A','A','B'],
'process_A': [2,4,5],
'process_B': [3,9,6]})
op
Date cu
浏览 1提问于2022-04-12得票数 1
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2回答
下面的代码生成一个虚拟数据文件：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
'user_id': [1,2,3,1,1],
'account_type': ['google','facebook','apple','facebook','google'],
'activated': ['y','pending','n',&#
浏览 6提问于2021-05-28得票数 0
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