pandas pivot_table() 按日期分多列數(shù)據(jù)的方法
更新時(shí)間：2018年11月16日 09:11:08 作者：徐三少北
今天小編就為大家分享一篇pandas pivot_table() 按日期分多列數(shù)據(jù)的方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
如下所示：
| date | 20170307 | 20170308 |
| iphone4 | 2 | 0 |
| iphone5 | 2 | 1 |
| iphone6 | 0 | 1 |
先生成DF數(shù)據(jù)。
>>> df = pd.DataFrame.from_dict([['ip4','20170307',1],['ip4','20170307',1],['ip5','20170307',1],['ip5','20170307',1],['ip6','20170308',1],['ip5','20170308',1]]) >>> df.columns=['type','date','num'] >>>df
type date num 0 ip4 20170307 1 1 ip4 20170307 1 2 ip5 20170307 1 3 ip5 20170307 1 4 ip6 20170308 1 5 ip5 20170308 1
>>> pd.pivot_table(df,values='num',rows=['type'],cols=['date'],aggfunc=np.sum).fillna(0)
操作一下就是實(shí)現(xiàn)結(jié)果。
注：這個(gè)函數(shù)的參數(shù)形式在0.13.x版本里有效，其他版本請(qǐng)參考相應(yīng)文檔。
從0.14.0開(kāi)始，參數(shù)形式升級(jí)成pd.pivot_table(df,values='num',index=['type'],columns=['date'],aggfunc=np.sum).fillna(0)
以上這篇pandas pivot_table() 按日期分多列數(shù)據(jù)的方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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