DataFrame数据透视表pd.pivot_table()

本文通过实例代码介绍了Python中DataFrame的pivot_table函数,用于创建数据透视表,展示了如何使用index、values和aggfunc参数进行多维度数据聚合。同时,提供了选择题和代码运行结果,帮助理解aggfunc中len的作用及其错误选项。

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【小白从小学Python、C、Java】
【Python-计算机等级考试二级】
【Python-数据分析】
DataFrame数据透视表
pd.pivot_table()


[太阳]选择题

以下python代码说法错误的是?
import pandas as pd
import numpy as np

myData = pd.DataFrame({'国家':['中国','俄罗斯','中国','俄罗斯','中国'],'城市':['北京','莫斯科','上海','莫斯科','上海'],'出口量A':[100,50,200,30,400],'出口量B':[1000,500,2000,300,4000]})
print("【显示】myData:")
print(myData)
print("【执行】pd.pivot_table(...)方法:")
result=pd.pivot_table(data=myData,index=['国家','城市'],values=['出口量A','出口量B'],aggfunc=[np.mean,np.sum,len])
print(result)

A选项:aggfunc中len用于求目标列的长度
B选项:index参数选取字段作为新表的索引
C选项:values参数选取目标字段进行展示
D选项:aggfunc参数选取计算方式计算

正确答案是:A

图1 问题解析

图2 运行代码

 

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