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用Python實現(xiàn)數(shù)據(jù)的透視表的方法

更新時間：2018年11月16日 09:19:03 作者：moxigandashu

今天小編就為大家分享一篇用Python實現(xiàn)數(shù)據(jù)的透視表的方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

在處理數(shù)據(jù)時，經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)分組計算均值或者計數(shù)，在Microsoft Excel中，可以通過透視表輕易實現(xiàn)簡單的分組運算。而對于更加復雜的分組運算，Python中pandas包可以幫助我們實現(xiàn)。

1 數(shù)據(jù)

首先引入幾個重要的包：

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame,Series

通過代碼構造數(shù)據(jù)集：

data=DataFrame({'key1':['a','b','c','a','c','a','b','a','c','a','b','c'],'key2':['one','two','three','two','one','one','three','one','two','three','one','two'],'num1':np.random.rand(12),'num2':np.random.randn(12)})

得到數(shù)據(jù)集如下：

data
 key1 key2  num1  num2
0 a one 0.268705 0.084091
1 b two 0.876707 0.217794
2 c three 0.229999 0.574402
3 a two 0.707990 -1.444415
4 c one 0.786064 0.343244
5 a one 0.587273 1.212391
6 b three 0.927396 1.505372
7 a one 0.295271 -0.497633
8 c two 0.292721 0.098814
9 a three 0.369788 -1.157426

2 交叉表—分類計數(shù)

按照不同類進行計數(shù)統(tǒng)計是最常見透視功能，可以通

（1）crosstab

#函數(shù)：
crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, dropna=True, normalize=False)

crosstab的index和columns是必須要指定復制的參數(shù)：

pd.crosstab(data.key1,data.key2)

結果如下：

key2 one three two
key1     
a  3  1 1
b  0  1 1
c  1  1 1

想要在邊框處增加匯總項可以指定margin的值為True：

pd.crosstab(data.key1,data.key2,margins=True)

結果：

key2 one three two All
key1      
a  3  1 1 5
b  1  1 1 3
c  1  1 2 4
All  5  3 4 12

（2）pivot_table

函數(shù)：

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

使用pivot_table函數(shù)同樣可以實現(xiàn)，運算函數(shù)默認值aggfunc='mean',指定為aggfunc='count'即可：

data.pivot_table('num1',index='key1',columns='key2',aggfunc='count')

結果相同：

key2 one three two
key1     
a  3  1 1
b  1  1 1
c  1  1 2

（3）groupby

通過groupby相對來說會更加復雜，首先需要對data按照key1和key2進行聚類，然后進行count運算，再將key2的index重塑為columns：

data.groupby(['key1','key2'])['num1'].count().unstack()

結果：

key2 one three two
key1     
a  3  1 1
b  1  1 1
c  1  1 2

3 其它透視表運算

（1）pivot_table

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

要進行何種運算，只需要指定aggfunc即可。

默認計算均值：

data.pivot_table(index='key1',columns='key2')

out：

   num1       num2     
key2  one  three  two  one  three  two
key1               
a  0.193332 0.705657 0.203155 -0.165749 2.398164 -1.293595
b  0.167947 0.204545 0.661460 0.555850 -0.522528 0.143530
c  0.496993 0.033673 0.206028 -0.115093 0.024650 0.077726

分類匯總呢并求和：

data.pivot_table(index='key1',columns='key2',aggfunc='sum')

結果：

   num1       num2     
key2  one  three  two  one  three  two
key1               
a  0.579996 0.705657 0.203155 -0.497246 2.398164 -1.293595
b  0.167947 0.204545 0.661460 0.555850 -0.522528 0.143530
c  0.496993 0.033673 0.412055 -0.115093 0.024650 0.155452

也可以使用其它自定義函數(shù)：

#定義一個最大值減最小值的函數(shù)
def max_min (group):
 return group.max()-group.min()

data.pivot_table(index='key1',columns='key2',aggfunc=max_min)

結果：

   num1     num2    
key2  one three two  one three  two
key1             
a  0.179266 0.0 0.000 3.109405 0.0 0.000000
b  0.000000 0.0 0.000 0.000000 0.0 0.000000
c  0.000000 0.0 0.177 0.000000 0.0 1.609466

（2）通過groupby

普通的函數(shù)如mean，sum可以直接應用：

data.groupby(['key1','key2']).mean().unstack()

返回結果：

   num1       num2     
key2  one  three  two  one  three  two
key1               
a  0.193332 0.705657 0.203155 -0.165749 2.398164 -1.293595
b  0.167947 0.204545 0.661460 0.555850 -0.522528 0.143530
c  0.496993 0.033673 0.206028 -0.115093 0.024650 0.077726

以上這篇用Python實現(xiàn)數(shù)據(jù)的透視表的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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