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Pandas透視表與交叉表的使用

更新時間：2023年11月22日 09:50:32 作者：阿松愛睡覺

Pandas中的交叉表和透視表的作用相似,本文就來介紹一下Pandas透視表與交叉表的使用,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下

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)一個或多個鍵對數(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')

在這里插入圖片描述

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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