2013-11-22

1. 地址运算符&只能应用于内存中的对象,即变量与数组元素,它不能作用于表达式、常量以及register类型的变量;

2.  指针 

int x = 1;

int *ip;

ip = &x;   /*ip现在指向x*/

*ip = 0;   /*x的值现在为0*/

`pd.pivot_table` 是 Pandas 库中用于创建数据透视表的函数,其作用是对数据进行重塑聚合,使数据更加直观易于分析,类似于 Excel 中的数据透视表功能。以下是对 `pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'])` 原理结果的详细解释: ### 原理 - **参数解释**: - `df`:这是要进行数据透视操作的源 DataFrame。 - `values`:指定要进行聚合操作的列,这里是 `'D'`,意味着会对 `D` 列的数据进行聚合。 - `index`:指定作为行索引的列,这里是 `['A', 'B']`,表示会根据 `A` 列 `B` 列的值来确定行的分组。 - `columns`:指定作为列索引的列,这里是 `['C']`,表示会根据 `C` 列的值来确定列的分组。 - **操作过程**: 1. 函数会根据 `index` `columns` 中指定的列对源 DataFrame 进行分组。 2. 对于每个分组,会提取 `values` 列中的数据。 3. 默认情况下,会对提取的数据进行平均值的聚合操作(可以通过 `aggfunc` 参数指定其他聚合函数)。 4. 最后将聚合结果填充到以 `index` 为行索引、`columns` 为列索引的新 DataFrame 中。 ### 示例代码及结果 假设我们有以下示例 DataFrame: ```python import pandas as pd import numpy as np data = { 'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'], 'C': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y'], 'D': [1, 2, 3, 4, 5, 6] } df = pd.DataFrame(data) result = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C']) print(result) ``` ### 结果分析 - 生成的结果是一个新的 DataFrame,其行索引由 `A` 列 `B` 列的值组合而成,列索引由 `C` 列的值组成。 - 表格中的每个单元格是对应分组下 `D` 列数据的平均值。例如,对于 `A` 为 `foo`、`B` 为 `one`、`C` 为 `x` 的分组,`D` 列只有一个值 `1`,所以该单元格的值为 `1`;对于 `A` 为 `bar`、`B` 为 `one`、`C` 为 `y` 的分组,`D` 列的值为 `6`,所以该单元格的值为 `6`。
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