pandas之数据透视表

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于 2021-11-18 17:10:46 首次发布
博客主要围绕Python展开，涉及Crosstab交叉列表取值、计算IV以及Python数据透视表等内容，这些都是Python在数据处理和分析方面的常见操作。
pandas透视表常用方法
法相的博客
05-22 2573
在实际工作中，一些字段较多的数据，存储时往往以params-values的形式存储。如下所示： test = pd.DataFrame([['a','var1',1],['a','var2',2],['b','var1',1],['b','var2',2]],columns=['id','params','values']) test 一个id对应多行。然而在使用数据的过程中，往往希望一个id...
Pandas数据处理之数据透视表
初一的博客
07-01 7957
3.10 数据透视表   数据透视表(pivot table) 是一种类似GroupBy的操作方法，常见于Excel中。数据透视表将每一列数据作为输入，输出将数据不断细分为多个维度累计信息的二维数据表。 3.10.1 演示数据透视表   示例将采用泰坦尼克号的乘客信息数据库来演示，可以在Seaborn程序库获取： In [1]: import numpy as np import pandas...
Pandas 基础(13) - Crosstab 交叉列表取值
weixin_34343689的博客
03-04 465
这小节的题目看起来还挺晦涩的, crosstab 是 pandas 的一个函数, 作用还蛮强大的, 一起来看一下吧~~~ 首先还是先引入一个例子文件: import pandas as pd df = pd.read_excel('/Users/rachel/Sites/pandas/py/pandas/13_crosstab/survey.xls') df 输出:好, 下面看一下 ...
pandas 统计函数[corr，scatter_matrix]
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墨流觞的博客
09-22 2万+
DataFrame.corr(method=‘pearson’, min_periods=1) 计算列与列之间的相关系数，返回相关系数矩阵 method : {‘pearson’, ‘kendall’, ‘spearman’} * pearson : standard correlation coefficient * kendall : Kendall Tau correlation co...
pandas pivot 占比_数据处理进阶pandas入门（十八）
weixin_39626162的博客
11-27 1642
回顾 在数据处理进阶pandas入门(十七)中，我们介绍了pandas中对groupby()方法的分组数据处理的两个方法：transform()和apply()。我们需要掌握好这两个方法，对分组数据进行灵活处理。今天我们讲一下pandas中生成数据透视表和交叉表的方法。生成透视表方法pivot_table() 数据透视表就是将数据的每一列作为输入，输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。...
Pandas-数据透视表
weixin_45862390的博客
01-01 2180
数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，以便按照不同方式分析数据，也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。另外，如果原始数据发生更改，则可以更新数据透视表。在使用Excel做数据分析时，透视表是很常用的功能，Pandas也提供了透视表功能，对应的API为pivot_table。
pandas——数据透视表
D_Low的博客
03-26 1663
数据透视表 import pandas as pd example = pd.DataFrame({'Amount': [74., 235., 175., 100., 115., 245., 180., 90., 88., 129., 273., 300.], 'Category': ['Transportation', 'Grocery', 'Household', 'Entertainment', 'Transport
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对比excel，学习pandas数据透视表
01-06
1、excel中做数据透视表 ...2、pandas中使用pivot_table()做数据透视表 1）语法格式 pd.pivot_table(data,index=None,columns=None, values=None,aggfunc='mean', margins=False,margins_name='All',
精选资源
学习pandas数据透视表
01-20
2、pandas中使用pivot_table()做数据透视表 1）语法格式 pd.pivot_table(data,index=None,columns=None, values=None,aggfunc=‘mean’, margins=False,margins_name=‘All’, dropna=True,fill_value=None) 1 2 3 4...
pandas数据透视表（附参考数据）
08-23
本文将重点介绍如何使用Python中的pandas库来创建数据透视表，并提供了相应的参考数据以供实际操作参考。数据透视表是一种交互式的表，可以用来对数据源进行重新组织、统计和比较，它通过选择不同维度的数据和聚合...
Pandas 可视化图表之crosstab 交叉表
andyqingliu的博客
05-07 3589
前言 接上一篇，pandas.pivot_table是生成透视图，可以对数据进行行列的任意分组转置等操作，很方便。而crosstab则是一种特殊的透视表。 pandas.crosstab介绍 ***crosstab***是交叉表，默认是计算分组频率的特殊透视表（默认的聚合函数是统计行列组合出现的次数）。如果指定了聚合函数则按聚合函数来统计，但是要指定values的值，指明需要聚合的数据。 函数原型...
pandas列联表crosstab透视图pivot_table总结
changzoe的博客
07-31 1万+
pandas.pivot_table 透视表 导入数据 pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc=’mean’, fill_value=None, margins=False, dropna=True) 参数： data : DataFrame values : co...
推荐 | JoyAgent-JDGenie：开箱即用的端到端多智能体产品
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如果你在寻找一款真正可落地的多智能体产品，用来“搜索-分析-生成报告”、“数据问答与诊断”、“代码解释与图表生成”，同时希望易部署、易扩展、易二次开发——JoyAgent-JDGenie 是非常值得试用与推荐的选择。只需填好少量配置，即可获得端到端的流式体验与交付能力。
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本文分析了Python的http.server模块在单线程和多线程模式下的性能表现。通过测试发现，单线程模式下（Python<3.7）并发请求会被阻塞，后发请求需要等待前一个请求完成；而多线程模式下（Python≥3.7）可以同时处理多个请求。作者通过slow_server.py脚本模拟耗时操作，使用time curl命令测试响应时间，验证了线程模型的差异。文章还指出Python 3.7是一个重要分水岭，官方将默认命令行服务器升级为多线程以提升用户体验。技术细节参考了CPython源码，并提供了Git
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
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本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
零基础学JAVA--Day41(IO文件流+IO流原理+InputStream+OutputStream)
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文件在程序中是以流的形式来操作的流：数据在数据源（文件）和程序（内存）之间经历的路径输入流：数据从数据源（文件）到程序（内存）的路径输出流：数据从程序（内存）到数据源（文件）的路径。
【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原
w987333120的博客
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本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。
【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用
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使用 DeepSeek 提升工作效率
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pandas 输出数据透视表
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Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了丰富的功能来处理和分析数据。其中之一就是数据透视表（Pivot Table）的功能。 数据透视表是一种用于对数据进行汇总和分析的技术，它可以根据一个或多个字段对数据进行分组，并计算其他字段的统计指标（如求和、平均值等）。在Pandas中，可以使用`pivot_table()`函数来创建数据透视表。 下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用Pandas创建数据透视表： ```python import pandas as pd # 创建一个示例数据集 data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'New York', 'London', 'Paris'], 'Sales': [100, 200, 150, 300, 250, 200] } df = pd.DataFrame(data) # 创建数据透视表 pivot_table = df.pivot_table(values='Sales', index='Name', columns='City', aggfunc='sum') # 打印数据透视表 print(pivot_table) ``` 在上述代码中，我们首先创建了一个包含姓名、城市和销售额的示例数据集。然后，使用`pivot_table()`函数创建了一个数据透视表，其中`values`参数指定了要计算统计指标的字段（这里是销售额），`index`参数指定了分组的字段（这里是姓名），`columns`参数指定了列的字段（这里是城市），`aggfunc`参数指定了要计算的统计指标（这里是求和）。 最后，通过打印数据透视表，我们可以看到按照姓名和城市进行分组后的销售额统计结果。
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