一文搞懂Python中pandas透视表pivot_table功能

一文看懂pandas的透视表pivot_table

一、概述

透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。或许大多数人都在Excel使用过数据透视表，也体会到它的强大功能，而在pandas中它被称作pivot_table。

首先读取数据，数据集是火箭队当家球星James Harden某一赛季比赛数据作为数据集进行讲解。数据地址。

先看一下官方文档中pivot_table的函数体：pandas.pivot_table - pandas 0.21.0 documentation

pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False,dropna=True,margins_name='All')

pivot_table有四个最重要的参数index、values、columns、aggfunc，本文以这四个参数为中心讲解pivot操作是如何进行。

数据格式如下：

每个pivot_table必须拥有一个index，如果想查看哈登对阵每个队伍的得分，首先我们将对手设置为index：

对手成为了第一层索引，还想看看对阵同一对手在不同主客场下的数据，试着将对手与胜负与主客场都设置为index，其实就变成为了两层索引

试着交换下它们的顺序，数据结果一样：

看完上面几个操作，Index就是层次字段，要通过透视表获取什么信息就按照相应的顺序设置字段，所以在进行pivot之前你也需要足够了解你的数据。

通过上面的操作，我们获取了james harden在对阵对手时的所有数据，而Values可以对需要的计算数据进行筛选，如果我们只需要james harden在主客场和不同胜负情况下的得分、篮板与助攻三项数据：

aggfunc参数可以设置我们对数据聚合时进行的函数操作。

当我们未设置aggfunc时，它默认aggfunc='mean'计算均值。我们还想要获得james harden在主客场和不同胜负情况下的总得分、总篮板、总助攻时：

Columns类似Index可以设置列层次字段，它不是一个必要参数，作为一种分割数据的可选方式。

#fill_value填充空值,margins=True进行汇总pd.pivot_table(df,index=[u'主客场'],columns=[u'对手'],values=[u'得分'],aggfunc=[np.sum],fill_value=0,margins=1)

现在我们已经把关键参数都介绍了一遍，下面是一个综合的例子：

结果如下：

aggfunc也可以使用dict类型，如果dict中的内容与values不匹配时，以dict中为准。

到此这篇关于一文搞懂Python中pandas透视表pivot_table功能详解的文章就介绍到这了,更多相关pandas透视表pivot_table内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！

原文链接：https://www.cnblogs.com/Yanjy-OnlyOne/p/11195621.html

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