pandas pivot_table() 按日期分多列数据

阳光穿透心脏的1/2处 2022-09-29 15:48 174阅读 0赞

<table style="width:523px;"> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>date</td> 
   <td>20170307</td> 
   <td>20170308</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>iphone4</td> 
   <td>2</td> 
   <td>0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>iphone5</td> 
   <td>2</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>iphone6</td> 
   <td>0</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

先生成DF数据。

>>> 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

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

>>> 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)

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