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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章用Python实现数据的透视表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.
在处理数据时，经常需要对数据分组计算均值或者计数，在Microsoft Excel中，可以通过透视表轻易实现简单的分组运算。而对于更加复杂的分组运算，Python中pandas包可以帮助我们实现.
1 数据 。
首先引入几个重要的包:
|
1
2
3
|
import
pandas as pd
import
numpy as np
from
pandas
import
DataFrame,Series
|
通过代码构造数据集:
|
1
|
data
=
DataFrame({
'key1'
:[
'a'
,
'b'
,
'c'
,
'a'
,
'c'
,
'a'
,
'b'
,
'a'
,
'c'
,
'a'
,
'b'
,
'c'
],
'key2'
:[
'one'
,
'two'
,
'three'
,
'two'
,
'one'
,
'one'
,
'three'
,
'one'
,
'two'
,
'three'
,
'one'
,
'two'
],
'num1'
:np.random.rand(
12
),
'num2'
:np.random.randn(
12
)})
|
得到数据集如下:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
data
key1 key2 num1 num2
0
a one
0.268705
0.084091
1
b two
0.876707
0.217794
2
c three
0.229999
0.574402
3
a two
0.707990
-
1.444415
4
c one
0.786064
0.343244
5
a one
0.587273
1.212391
6
b three
0.927396
1.505372
7
a one
0.295271
-
0.497633
8
c two
0.292721
0.098814
9
a three
0.369788
-
1.157426
|
2 交叉表—分类计数 。
按照不同类进行计数统计是最常见透视功能，可以通 。
（1）crosstab 。
|
1
2
|
#函数：
crosstab(index, columns, values
=
None
, rownames
=
None
, colnames
=
None
, aggfunc
=
None
, margins
=
False
, dropna
=
True
, normalize
=
False
)
|
crosstab的index和columns是必须要指定复制的参数:
|
1
|
pd.crosstab(data.key1,data.key2)
|
结果如下:
|
1
2
3
4
5
|
key2 one three two
key1
a
3
1
1
b
0
1
1
c
1
1
1
|
想要在边框处增加汇总项可以指定margin的值为True:
|
1
|
pd.crosstab(data.key1,data.key2,margins
=
True
)
|
结果:
|
1
2
3
4
5
6
|
key2 one three two
All
key1
a
3
1
1
5
b
1
1
1
3
c
1
1
2
4
All
5
3
4
12
|
（2）pivot_table 。
函数:
|
1
|
pivot_table(data, values
=
None
, index
=
None
, columns
=
None
, aggfunc
=
'mean'
, fill_value
=
None
, margins
=
False
, dropna
=
True
, margins_name
=
'All'
)
|
使用pivot_table函数同样可以实现，运算函数默认值aggfunc='mean',指定为aggfunc='count'即可:
|
1
|
data.pivot_table(
'num1'
,index
=
'key1'
,columns
=
'key2'
,aggfunc
=
'count'
)
|
结果相同:
|
1
2
3
4
5
|
key2 one three two
key1
a
3
1
1
b
1
1
1
c
1
1
2
|
（3）groupby 。
通过groupby相对来说会更加复杂，首先需要对data按照key1和key2进行聚类，然后进行count运算，再将key2的index重塑为columns:
|
1
|
data.groupby([
'key1'
,
'key2'
])[
'num1'
].count().unstack()
|
结果:
|
1
2
3
4
5
|
key2 one three two
key1
a
3
1
1
b
1
1
1
c
1
1
2
|
3 其它透视表运算 。
（1）pivot_table 。
|
1
|
pivot_table(data, values
=
None
, index
=
None
, columns
=
None
, aggfunc
=
'mean'
, fill_value
=
None
, margins
=
False
, dropna
=
True
, margins_name
=
'All'
)
|
要进行何种运算，只需要指定aggfunc即可.
默认计算均值:
|
1
|
data.pivot_table(index
=
'key1'
,columns
=
'key2'
)
|
out:
|
1
2
3
4
5
6
|
num1 num2
key2 one three two one three two
key1
a
0.193332
0.705657
0.203155
-
0.165749
2.398164
-
1.293595
b
0.167947
0.204545
0.661460
0.555850
-
0.522528
0.143530
c
0.496993
0.033673
0.206028
-
0.115093
0.024650
0.077726
|
分类汇总呢并求和:
|
1
|
data.pivot_table(index
=
'key1'
,columns
=
'key2'
,aggfunc
=
'sum'
)
|
结果:
|
1
2
3
4
5
6
|
num1 num2
key2 one three two one three two
key1
a
0.579996
0.705657
0.203155
-
0.497246
2.398164
-
1.293595
b
0.167947
0.204545
0.661460
0.555850
-
0.522528
0.143530
c
0.496993
0.033673
0.412055
-
0.115093
0.024650
0.155452
|
也可以使用其它自定义函数:
|
1
2
3
|
#定义一个最大值减最小值的函数
def
max_min (group):
return
group.
max
()
-
group.
min
()
|
|
1
|
data.pivot_table(index
=
'key1'
,columns
=
'key2'
,aggfunc
=
max_min)
|
结果:
|
1
2
3
4
5
6
|
num1 num2
key2 one three two one three two
key1
a
0.179266
0.0
0.000
3.109405
0.0
0.000000
b
0.000000
0.0
0.000
0.000000
0.0
0.000000
c
0.000000
0.0
0.177
0.000000
0.0
1.609466
|
（2）通过groupby 。
普通的函数如mean，sum可以直接应用:
data.groupby(['key1','key2']).mean().unstack() 。
返回结果:
|
1
2
3
4
5
6
|
num1 num2
key2 one three two one three two
key1
a
0.193332
0.705657
0.203155
-
0.165749
2.398164
-
1.293595
b
0.167947
0.204545
0.661460
0.555850
-
0.522528
0.143530
c
0.496993
0.033673
0.206028
-
0.115093
0.024650
0.077726
|
以上这篇用Python实现数据的透视表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/moxigandashu/article/details/69486269#3-其它透视表运算 。
最后此篇关于用Python实现数据的透视表的方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于用Python实现数据的透视表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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