Pandas透視表與交叉表的使用
透視表
透視表是各種電子表格程序和其他數(shù)據(jù)分析軟件中一種常見的數(shù)據(jù)匯總工具。它根據(jù)一個(gè)或多個(gè)鍵對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，并根據(jù)行和列上得分組建將數(shù)據(jù)分配到各個(gè)矩形區(qū)域中。在 pandas 中，可以通過 pivot_table 函數(shù)創(chuàng)建透視表。
pivot_talbe 函數(shù)的參數(shù)：
DataFrame.pivot_table(self, values=None, index=None, columns=None,ggfunc='mean', fill_value=None, .margins=False,dropna=True, margins_name='All')
代碼操作示例：
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 2, 4],
'B': [2014, 2015, 2014, 2014, 2015, 2017],
'C': ["a", "b", "c", "d", "e", "f"],
'D': [0.5, 0.9, 2.1, 1.5, 0.5, 0.1]
}
df = pd.DataFrame(data)
df.pivot_table(index=["B"], columns=["C"], values=["A"], aggfunc=sum, margins=True)
Output：
A
C a b c d e f All
B
2014 1.0 NaN 2.0 3.0 NaN NaN 6
2015 NaN 2.0 NaN NaN 2.0 NaN 4
2017 NaN NaN NaN NaN NaN 4.0 4
All 1.0 2.0 2.0 3.0 2.0 4.0 14
交叉表
交叉表是一種用于計(jì)算分組頻率的特殊透視表。通常使用 crosstab 函數(shù)來創(chuàng)建交叉表。
crosstab 的參數(shù)
pd.crosstab(index,columns,values=None,rownames=None colnames=None,aggfunc=None,margins=False,dropna=True,normalize=False)
其中 rownames 可以設(shè)置行名，colnames 可以設(shè)置列名，而且前兩個(gè)參數(shù)可以是數(shù)組、Series 或數(shù)組列表。
代碼示例：
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 2, 4],
'B': [2014, 2015, 2014, 2014, 2015, 2017],
'C': ["a", "b", "c", "d", "e", "f"],
'D': [0.5, 0.9, 2.1, 1.5, 0.5, 0.1]
}
df = pd.DataFrame(data)
pd.crosstab(index=[df["B"],df["A"]], columns=df["C"], values=df["A"], aggfunc=sum, margins=True)
Output：
C a b c d e f All
B A
2014 1 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN 1
2 NaN NaN 2.0 NaN NaN NaN 2
3 NaN NaN NaN 3.0 NaN NaN 3
2015 2 NaN 2.0 NaN NaN 2.0 NaN 4
2017 4 NaN NaN NaN NaN NaN 4.0 4
All 1.0 2.0 2.0 3.0 2.0 4.0 14到此這篇關(guān)于Pandas透視表與交叉表的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas透視表與交叉表內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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