怎么用Python实现数据的透视表-创新互联
这篇文章给大家分享的是有关怎么用Python实现数据的透视表的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
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1 数据
首先引入几个重要的包:
import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame,Series
通过代码构造数据集:
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:
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
#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:
pd.crosstab(data.key1,data.key2)
结果如下:
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:
pd.crosstab(data.key1,data.key2,margins=True)
结果:
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:
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:
data.pivot_table('num1',index='key1',columns='key2',aggfunc='count')
结果相同:
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:
data.groupby(['key1','key2'])['num1'].count().unstack()
结果:
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
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:
data.pivot_table(index='key1',columns='key2')
out:
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:
data.pivot_table(index='key1',columns='key2',aggfunc='sum')
结果:
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:
#定义一个大值减最小值的函数 def max_min (group): return group.max()-group.min()
data.pivot_table(index='key1',columns='key2',aggfunc=max_min)
结果:
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:
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
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