Pandas：透视表(pivotTab)和交叉表(crossTab)

最新推荐文章于 2024-04-12 19:09:14 发布
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Pandas:透视表及交叉表(pivot table / crosstab)
weixin_44507435的博客
03-17 787
文章目录1.数据透视表(pivot_table)2.交叉表（crosstab）课后作业 之前介绍过利用groupby探索数据集内部的关联性。数据透视表（pivot_table）是一种类似的操作方法，常见于Excel和类似的表格应用中。数据透视表将每一列数据作为输入，输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。与groupby相比，数据透视表更像是一种多维的groupby累计操作（虽然感觉pi...
【python数据分析基础】—pandas透视表和交叉表
sodaloveer的博客
05-08 3639
透视表是excel和其他数据分析软件中一种常见的数据汇总工具。它是根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中。
pivot(),pivot_table(),cross_tab()之间的区别
weixin_59295776的博客
08-21 638
pivot_table()和cross_tab() pivot_table()和cross_tab()可相互替换 pivot_table()是pandas和dataframe的方法 cross_tab()是pandas的方法 pivot()和pivot_table() pivot()不能聚合 pivot_table()可以聚合
pandas的corsstab
weixin_30394981的博客
07-07 373
pandas.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, dropna=True, normalize=False) index: array-like, Series, or list of arrays/Se...
大数据论述
weixin_34296641的博客
03-06 387
1.试述大数据对思维方式的重要影响。 从我个人而看，大数据思维能够让我们跳脱出思维的框架。从统计学角度来说，样本数越多，统计出来的结果更有代表性。同时，数据在我们的生活中也扮演着很重要的角色，可以说我们的人脑就是每天接受到不同的信息数据，然后经过处理，然后形成决策。比如说我看到今天天很灰，那说明有很大的概率会下雨，然后我就会提醒自己要带伞。但是天空变灰的原因或许还会有其他原因，比如说是今天的空气...
Pandas 透视表和交叉表
05-05
### Pandas 透视表与交叉表分析 #### 一、数学原理 ##### 1.1 数据透视表分析的基本原理 透视表（Pivot Table）是一种高效的数据汇总工具，它允许用户根据一个或多个键（即分组依据）对数据进行聚合，并在行和列...
【Pandas分组聚合】进阶：透视表、交叉表（pivot_table() 、crosstab()）
weixin_45760274的博客
03-16 1866
Pandas分组聚合进阶：透视表、交叉表的使用
pandas交叉表与透视表pd.crosstab()和pd.pivot_table()函数详解
我的个人博客
12-01 7772
pandas中交叉表与透视表，什么是交叉表，什么是透视表pandas.crosstab(index,columns,values=None,rownames=None,colnames=None,aggfunc=None）DataFrame.pivot_table(values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False,dropna=True)
透视表(pivotTab)和交叉表(crossTab)
weixin_39667003的博客
01-10 1255
Pandas：透视表(pivotTab)和交叉表(crossTab) 一、透视表(pivotTab) 透视表就是将指定原有DataFrame的列分别作为行索引和列索引，然后对指定的列应用聚集函数(默认情况下式mean函数)。   import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame df =...
Pandas: 交叉表(crosstab)和透视表(pivot_table)的用法
读万卷书 行万里路
05-30 4096
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读取数据（一）
小龙龙品牌的博客
05-02 659
1、pandas需要先读取表格类型的数据，然后进行分析 数据类型 说明 Pandas读取方法 csv、tsv、txt 用逗号分隔(csv)、tab分割的纯文本文件(txt) pd.read_csv excel 微软中xls或者xlsx文件 pd.read_excel mysql 关系型数据库 pd.read_sql 2、代码实例 import pandas as pd ...
pandas基础知识（一）
weixin_42081517的博客
10-22 685
pandaspandas基本操作读取文件读取CSV读取excel索引建立索引重置索引数据的信息查看样本数据的形状数据的基础信息数据的类型行列索引的内容其他信息统计计算描述统计统计函数非统计计算整个dataframe的计算（加减乘除，矩阵运算等）Series(df的某一列）专有的函数位置计算位置差值diff（）位置移动shift（）位置序号rank（）数据选择选择列切片[]按轴标签loc pandas基本操作 读取文件 读取CSV import pandas as pd df=pd.read_csv("dat
Pandas数据透视表--pivot_table
weixin_48408800的博客
01-08 5243
pandas有两个pivot_table函数,pandas.pivot_table和pandas.DataFrame.pivot_table,pandas.pivot_table 比 pandas.DataFrame.pivot_table 多了一个参数data，data就是一个dataframe，实际上这两个函数相同。pivot_table参数中最重要的四个参数 values,index,columns,aggfunc，下面通过案例介绍pivot_tabe的使用。
python数据分析基础010 -利用pandas带你玩转excel表格（终篇）(2)
2401_84010497的博客
04-12 316
💨2.pandas读取其他文件import pandas as pdtest1 = pd.read_csv(‘./excel/test12.csv’,index_col=“ID”)df1 = pd.DataFrame(test1)print(df1)import pandas as pdtest3 = pd.read_csv(“./excel/test11.tsv”,sep=‘\t’)df3 = pd.DataFrame(test3)print(df3)import pandas as pdtest2 =
pandas列联表crosstab透视图pivot_table总结
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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...
Pandas —— 透视表pivot_table()和交叉表crosstab()
starter_____的博客
08-02 9033
透视表pivot_table() 透视表pivot_table()是一种进行分组统计的函数，参数aggfunc决定统计类型。 1、假设我想要根据sex和smoker计算分组平均数（pivot_table的默认聚合类型），并将sex和smoker放到行上：（因为day无法计算平均数，所以自动去除） # 方法一：使用groupby tips.groupby(['sex', 'smoker']...
头哥第2关：Pandas创建透视表和交叉表
最新发布
03-08
好的，用户想学习如何使用Pandas创建透视表和交叉表。首先，我需要回顾一下Pandas中这两个功能的基本用法。根据引用[1]和[2]，透视表使用pivot_table函数，而交叉表用crosstab。要确保回答结构清晰，分步骤讲解。 ...
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