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这篇CFSDN的博客文章pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
如下所示:
。
date | 20170307 | 20170308 |
iphone4 | 2 | 0 |
iphone5 | 2 | 1 |
iphone6 | 0 | 1 |
。
先生成DF数据.
1
2
3
4
5
|
>>> df
=
pd.DataFrame.from_dict([[
'ip4'
,
'20170307'
,
1
],[
'ip4'
,
'20170307'
,
1
],[
'ip5'
,
'20170307'
,
1
],[
'ip5'
,
'20170307'
,
1
],[
'ip6'
,
'20170308'
,
1
],[
'ip5'
,
'20170308'
,
1
]])
>>> df.columns
=
[
'type'
,
'date'
,
'num'
]
>>>df
|
1
2
3
4
5
6
7
|
type
date num
0
ip4
20170307
1
1
ip4
20170307
1
2
ip5
20170307
1
3
ip5
20170307
1
4
ip6
20170308
1
5
ip5
20170308
1
|
1
|
>>> pd.pivot_table(df,values
=
'num'
,rows
=
[
'type'
],cols
=
[
'date'
],aggfunc
=
np.
sum
).fillna(
0
)
|
操作一下就是实现结果.
注:这个函数的参数形式在0.13.x版本里有效,其他版本请参考相应文档.
从0.14.0开始,参数形式升级成pd.pivot_table(df,values='num',index=['type'],columns=['date'],aggfunc=np.sum).fillna(0) 。
以上这篇pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我.
原文链接:https://blog.csdn.net/uvyoaa/article/details/62430400 。
最后此篇关于pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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