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当两个值在同一个groupby列pandas中时,如何创建矩阵?

在Pandas中,可以使用pivot_table函数来创建矩阵,该函数可以根据指定的列进行分组,并对指定的值进行聚合操作,生成一个新的数据表。

下面是创建矩阵的步骤:

  1. 导入Pandas库:import pandas as pd
  2. 创建一个DataFrame对象,包含需要进行分组和聚合的数据。
  3. 使用pivot_table函数进行分组和聚合操作,指定index参数为分组列,columns参数为矩阵的列,values参数为需要聚合的值,aggfunc参数为聚合函数。
  4. 可选地,使用fillna函数填充缺失值。
  5. 打印或使用矩阵数据。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'value1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'value2': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table函数创建矩阵
matrix = pd.pivot_table(df, index='group', columns='value1', values='value2', aggfunc='sum')

# 填充缺失值
matrix = matrix.fillna(0)

# 打印矩阵数据
print(matrix)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
value1  1    2    3    4    5
group
A       6.0  7.0  0.0  0.0  0.0
B       0.0  0.0  8.0  9.0  10.0

在这个示例中,我们根据group列进行分组,以value1列作为矩阵的列,对value2列进行求和操作。最后得到了一个矩阵,其中每个单元格表示对应分组和列的聚合值。

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