pandas里的pivot_table，values有何要求？

最新推荐文章于 2025-07-26 10:07:56 发布
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#jupyter #ide #python

在Jupyter Notebook中遇到pivot_table错误？values参数要求可能是数据类型不匹配或缺失值导致。确保values字段是数值类型，且数据完整。检查数据源，尝试将非数值列转换，并填充缺失值。同时，正确设置其他参数如index、columns和aggfunc，以创建所需的透视表。

我用Jupyter notebook做透视表。想知道pivot_table中的values到底有什么要求啊？为什么我一直报错....

急急急！！ 

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Pandas进行pivot_table数据透视
Mr数据杨
05-14 846
Pandas中的功能为数据透视和分析提供了极大的灵活性。无论是基础的数据汇总，还是多维度的高级分析，都能在数据处理中发挥重要作用。在实际应用中，它广泛用于销售分析、财务报表等领域，通过快速整理和汇总大数据集，帮助决策者作出明智的判断。掌握这一功能，将大大提高数据处理和分析的效率，使复杂数据的呈现更加直观明了。
【Pandas】pandas DataFrame pivot_table
weixin_39648905的博客
06-15 1098
`pandas.DataFrame.pivot_table()` 是一个用于**创建透视表（pivot table）**的函数，它允许你根据指定的行和列对数据进行分组，并应用聚合函数（如 `mean`, `sum`, `count` 等）来汇总数据。与 `pivot()` 不同的是，`pivot_table()` 支持对重复项进行聚合操作。
Pandas的pivot_table函数（数据透视表）
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qq_55342245的博客
12-02 6万+
Pandas的pivot_table函数（数据透视表）index指定单索引指定多索引valuesaggfunccolumnsfill_value数据透视表过滤 pivot_table() 的特点就是默认显示指定索引列和所有数值列。 索引显示的是唯一值，所以会把对应的数值处理成均值。其他str类型的列都会自动忽略。 当然，使用pivot_table() 时，可以通过添加参数进行计数或求和 示例中账号是int类型，如果是str类型，那么运行结果不会显示[‘账号’]这一列的内容。 import numpy as
python数据分析透视表，定制你的分析计算需求
梦在硅谷的博客
09-24 1076
columns属性主要用来显示字符类型的字段的，若是字段对应的所在行没有值时则可以使用fill_value函数来填充默认值使数据变得完整，一般来说columns和fill_value是搭配使用的。上面我们只指定了一个索引’名称’字段，从结果可以看出pivot_table函数自动将名称为’Python 集中营’的值汇总了一下，并且将其他的数字属性的字段全部计算得到了均值。values属性即在使用时将指定的字段显示出来，因为有的情况下并不需要将所有的字段都展示出来往往可能用到的是其中的几个字段的值来参与运算。
Pandas: 交叉表(crosstab)和透视表(pivot_table)的用法
读万卷书 行万里路
05-30 4098
Pandas中的交叉表和透视表的作用相似。其计算过程都是先将整个数据集依照index和columns参数指定的数据进行分组，然后使用aggfunc方法运用到values参数指定的数据，最后将结果转化为DataFrame。crosstab只能使用pd.crosstab()的形式，而pivot_table可以同时使用DataFrame.pivot_table()和pd.pivot_table()的形式。使用pd.pivot_table()的时候，需要使用data参数指定数据集。
pandas 笔记：pivot_table 数据透视表\pivot
qq_40206371的博客
07-18 1840
columns中一个元素的结果和3.1一样，如果是多个元素，那就是。index为一列名字的效果如3.1所示，多列的话，效果如下。顺序不同，效果也不同。聚合方式，默认为求平均。
python pivot函数筛选_python中pivot()函数基础知识点
weixin_42494902的博客
02-19 486
不同于以往为大家介绍的函数使用，我们利用pivot函数可以实现的方式，就是用来重塑数据使用的，在python的使用上并不常见，但是如果需要利用这种功能，基本上能够被我们选择调用的函数，pivot函数一定是榜上有名，下面我们就围绕着该函数，给大家做详细的内容讲解，一起来看下吧。函数语法：pivot()参数：Index、columns需要注意的是前者是可选参数，后者是必选参数。使用实例：import ...
Python pandas.pivot_table函数解析与实战教程
最新发布
皓月照山川的博客
07-26 1090
从杂乱数据到清晰洞见，只需一行代码——pandas.pivot_table 让你像顶级分析师一样重塑和汇总数据。
pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法
09-19
### pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法 #### 一、引言 在数据分析领域，`pandas`库作为Python中最强大的数据分析工具之一，提供了多种灵活且高效的数据处理功能。其中，`pivot_table()`函数是进行数据...
pandas中的数据聚合函数：`pivot_table` 和 `groupby`有啥不同？
坚持输出，记录成长。
05-09 574
和groupby是 pandas 中两种常用的方法，它们都能实现数据分组和汇总，但在使用方式和输出结构上有显著区别。SeriesDataFrameDataFrame示例数据groupby复杂的链式操作apply行列交叉groupby原生支持多维交叉分析，通过index和columns。
pandas pivot_table 自定义values顺序
Melody的博客
07-19 2617
pandas pivot_table values
Pandas透视表（pivot_table）详解
Thinking
11-30 5万+
介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历，其实Pandas也提供了一个类似的功能，名为pivot_table。虽然pivot_table非常有用，但是我发现为了格式化输出我所需要的内容，经常需要记住它的使用语法。所以，本文将重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。 如果你对这个概念不熟悉，wikipedia上对它做了详细的解
Excel PivotTable 使用心得手顺分享（一）
CallmeZhe的博客
07-03 3万+
假设共显示3类数据，先选择两类数据  选择完数据域后，选择2-D Line 里的折线图  初步形成的Chart是这样的 然后，鼠标悬停在折线图中，右键，选择 Select Data 选项  在弹出的对话框中选择  Add 选项 点击之后，新弹出个对话框，Series name栏 只是选择Title, Series values栏则是数据域的选择  两项都选完后，点击ok  此时，Legend En...
python中的数据透视表pivot_table参数详解
qq_32403227的博客
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官方文档参考:Jupyter Notebook Viewer 其他文档参考:Pandas_聚合数据_pivot_table()_Python_学习笔记-优快云博客 pd.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=...
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利用python/pandas/numpy做数据分析（三）-透视表pivot_table
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11-04 3万+
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Python-pivot_table,merge解析
Zstarling的博客
01-12 1823
pivot_table
Python中pandas透视表pivot_table功能详解
Michaelyu的博客
04-26 2240
原文链接 一文看懂pandas的透视表pivot_table 一、概述 1.1 什么是透视表？ 透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。或许大多数人都在Excel使用过数据透视表，也体会到它的强大功能，而在pandas中它被称作pivot_table。 1.2 为什么要使用pivot_table？ 灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据 操作性强，报表神器 二、...
pandas的pivot_table
09-26
例如，如果我们有一个包含销售数据的DataFrame，其中包含销售人员、产品、销售额和销售数量等信息，则可以使用pivot_table来生成一个新的表格，其中行为销售人员，列为产品，值为销售额或销售数量，以便更好地了解...
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