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...DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法淺析_python_腳...

這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法的相關(guān)資料,pandas中這三種方法都是用來(lái)對(duì)表格進(jìn)行重排的,其中stack()是unstack()的逆操作,需要的朋友可以參考下+ 目錄1.stack()stack()用于將列索引轉(zhuǎn)換為最內(nèi)層的行索引,這樣敘述比較抽象,看示例就容易理解啦
www.dbjr.com.cn/article/2434...htm 2025-6-5

Pandas實(shí)現(xiàn)(pivot_table函數(shù))數(shù)據(jù)透視表方式_python_腳本之家

pandas的pivot_table()函數(shù)非常強(qiáng)大,主要用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表,重要參數(shù)包括index、values、columns和aggfunc,index用于設(shè)置行索引,類似于SQL中的group by,values用于進(jìn)行聚合計(jì)算的數(shù)據(jù)選擇,columns參數(shù)可設(shè)置列層次,非必須 + 目錄 Pandas (pivot_table函數(shù))數(shù)據(jù)透視表 使用pandas中的pivot_table()實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透視表。 語(yǔ)法格...
www.dbjr.com.cn/python/327200m...htm 2025-6-6

Pandas 重塑(stack)和軸向旋轉(zhuǎn)(pivot)的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家

水果 蘋果 梨 草莓 二、軸向旋轉(zhuǎn)(pivot) pivot(index,columns,values):將index指定為行索引,columns是列索引,values則是DataFrame中的值 1 2 3 4 df=DataFrame({'水果種類':['蘋果','蘋果','梨','梨','草莓','草莓'], '信息':['價(jià)格','數(shù)量','價(jià)格','數(shù)量','價(jià)格','數(shù)量'], '值':[4,3,5...
www.dbjr.com.cn/article/1659...htm 2025-5-19

不要再用透視表! wps的超級(jí)匯總函數(shù)PivotBy更好用_金山WPS_辦公軟件...

注:用vstack把多個(gè)表格的數(shù)據(jù)合并起來(lái),就可以用pivotby透視了。 3、對(duì)文本進(jìn)行合并 如下圖所示,要求把左側(cè)一維值班表轉(zhuǎn)換為右側(cè)值班表 =PIVOTBY(A2:A8,B2:B8,C2:C8,ARRAYTOTEXT,,0,,0) 注:ARRAYTOTEXT可以用逗號(hào)連接多個(gè)文本 pivotby函數(shù)相對(duì)比透視表,它可以把處理后的數(shù)組作為它的數(shù)據(jù)源,這樣就非常靈活了。
www.dbjr.com.cn/office/wps/9648...html 2025-6-8

SQLServer行列互轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)思路(聚合函數(shù))_MsSql_腳本之家

pivot(聚合函數(shù)(value_column) pivot_column for (columnlist)) 稍微解釋一下: table_source:是我們要進(jìn)行轉(zhuǎn)換的表。pivot_column:就是要進(jìn)行行轉(zhuǎn)列的列名。value_column:是轉(zhuǎn)換后列的值。columnlist 是要生成的列。 同樣是上面的例子,使用pivot 可以這樣寫得到同樣的結(jié)果: ...
www.dbjr.com.cn/article/810...htm 2025-5-26

python Pandas高級(jí)功能之?dāng)?shù)據(jù)透視表和字符串操作_python_腳本之家

Pandas的pivot_table()函數(shù)可以輕松地創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表。我們需要指定以下參數(shù):values(要聚合的列名),index(在透視表的行中要分組的列名),columns(在透視表的列中要分組的列名),aggfunc(用于聚合的函數(shù))。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 importpandas as pd ...
www.dbjr.com.cn/python/291762r...htm 2025-6-5

Python Pivot table透視表使用方法解析_python_腳本之家

Pivot和Pivot_table函數(shù)都是對(duì)數(shù)據(jù)做透視表而使用的。其中的區(qū)別在于Pivot_table可以支持重復(fù)元素的聚合操作,而Pivot函數(shù)只能對(duì)不重復(fù)的元素進(jìn)行聚合操作。 在一般的日常業(yè)務(wù)中,因?yàn)镻ivot_table的功能更為強(qiáng)大,Pivot能做的不能做的Pivot_table都可做。所以只需要記住Pivot_table函數(shù)用法就好了。
www.dbjr.com.cn/article/1954...htm 2025-5-28

wps函數(shù)PIVOTBY參數(shù)居然有10個(gè)! 高效數(shù)據(jù)透視分析指南_金山WPS_辦公...

公式:=PIVOTBY(B1:B10,A1:A10,D1:D10,SUM) 第一參數(shù):商品名稱列 第二參數(shù):采購(gòu)方式列 第三參數(shù):采購(gòu)的數(shù)量列 第四參數(shù):SUM統(tǒng)計(jì)方式,求和 這個(gè)函數(shù)它其實(shí)就是透視表的函數(shù)版,第一參數(shù)可以看做行區(qū)域,第二參數(shù)看做列區(qū)域,第三參數(shù)看做值區(qū)域,第四參數(shù)是統(tǒng)計(jì)的方式。
www.dbjr.com.cn/office/wps/9647...html 2025-6-4

一文搞懂Python中pandas透視表pivot_table功能_python_腳本之家

pivot_table有四個(gè)最重要的參數(shù)index、values、columns、aggfunc,本文以這四個(gè)參數(shù)為中心講解pivot操作是如何進(jìn)行。 2.1 讀取數(shù)據(jù) import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('h:/James_Harden.csv',encoding='utf8') df.tail()
www.dbjr.com.cn/article/2301...htm 2025-5-23

快速排序的算法思想及Python版快速排序的實(shí)現(xiàn)示例_python_腳本之家

R[low..pivotpos-1].keys≤R[pivotpos].key≤R[pivotpos+1..high].keys 其中l(wèi)ow≤pivotpos≤high。 (2)求解: 通過(guò)遞歸調(diào)用快速排序?qū)ψ?、右子區(qū)間R[low..pivotpos-1]和R[pivotpos+1..high]快速排序。 (3)組合: 因?yàn)楫?dāng)"求解"步驟中的兩個(gè)遞歸調(diào)用結(jié)束時(shí),其左、右兩個(gè)子區(qū)間已有序。對(duì)快速排序而言...
www.dbjr.com.cn/article/878...htm 2025-5-25