习惯了Excel里面的透视表拖拽方式,在Python中的pandas怎么能方便使用透视函数呢,有时可能会感到困惑,但是Excel中的透视表功能,pandas基本都能实现,下面进行详细介绍
生成透视表函数
pd.pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False,dropna=True,margins_name='All')
详细介绍每个参数:
data
:为了生成透视表需要用到的数据框,对应Excel里面的需要用到的区域
values
:对那个字段进行值计算,对应Excel里面需要把字段拖拽到值的地方
index
:根据字段进行汇总,生成每行一个分类,对应Excel里面需要把字段拖拽到行的地方
columns
:根据字段进行汇总,生成每列一个分类,对应Excel里面需要把字段拖拽到列的地方
aggfunc
:对值字段进行那种计算,计数、求和、平均,对应Excel里面对值字段设置里面的值汇总方式选择
fill_value
:行分类与列分类交叉值为空的地方用什么值填充
margins
:是否对行列显示汇总,对应Excel里面透视表下面设计选型卡,总计是否对行和列启用
dropna
:是否包括原始引用数据里面都为NAN的列
margins_name
:可以给总计的列起别名


示例
- 导入数据
import pandas as pd
data=pd.read_excel('111.xlsx',sheet_name='python')
data

- 创建数据透视表
pd.pivot_table(data,values =['数值1','数值2'],index=['字段1','字段2','字段3'],aggfunc='sum')

-
查看生成的数据透视表是什么
可以看到生成的数据透视表还是dataframe数据框,那么数据框能用的一切方法同样适用于生成的这个透视表
data_result=pd.pivot_table(data,values =['数值1','数值2'],
index=['字段1','字段2','字段3'],
aggfunc='sum')
type(data_result)

- 添加行列总计
#添加margins参数
pd.pivot_table(data,values =['数值1','数值2'],
index=['字段1','字段2'],
columns=['字段3'],
aggfunc='sum',
margins=True)

-
转换成正常的数据框
重置索引转换成正常的数据框样式
data_result=pd.pivot_table(data,values =['数值1','数值2'],
index=['字段1','字段2','字段3'],
aggfunc='sum').reset_index()

- 生成带列分类的透视表
pd.pivot_table(data,values =['数值1','数值2'],
index=['字段1','字段2'],
columns=['字段3'],
aggfunc='sum')

-
不同层级之间的调换
比如上面生成带列字段分类的透视表,需要把字段3(f、t)的一行和上面数值1、数值2的一行进行调换
#先进行一下赋值
data_result=pd.pivot_table(data,values =['数值1','数值2'],
index=['字段1','字段2'],
columns=['字段3'],
aggfunc='sum')
#修改列的名称
data_result.columns.names=['一','二']
#进行调换
data_result.swaplevel('二','一',axis=1)
#为了对相同内容放到一块,进行排序
data_result.swaplevel('二','一',axis=1).sort_index(level=0,axis=1)

- 根据一列进行排序
#赋值操作
data_result=data_result.swaplevel('二','一',axis=1).sort_index(level=0,axis=1)
#进行排序
data_result.sort_values(by=[('f','数值2')],axis=0)

以上是自己实践中遇到的一些点,分享出来供大家参考学习,欢迎关注本简书号
网友评论