Панди pivot_table() використовується для обчислення, агрегування та узагальнення ваших даних. Його визначають як потужний інструмент, який збирає дані з обчисленнями, наприклад Сума, підрахунок, середнє, макс. і Хв .

Це також дозволяє користувачеві сортувати та фільтрувати ваші дані після створення зведеної таблиці.

Параметри:

дані:DataFrame.значення:Це ан необов'язковий параметр і посилає стовпець на агрегат.індекс:Він відноситься до стовпця, Grouper і масиву.

Якщо ми передаємо масив, він повинен мати таку саму довжину, що й дані.

функція прототипу c++

стовпці:Посилається на стовпець, Grouper і масив

Якщо ми передаємо масив, він повинен мати таку саму довжину, що й дані.

aggfunc:функція, список функцій, dict, за замовчуванням numpy.mean
Якщо ми передаємо список функцій, результуюча зведена таблиця матиме ієрархічні стовпці, верхнім рівнем яких є імена функцій.
Якщо ми передаємо dict, ключ називається стовпцем для агрегування, а значення – функцією або списком функцій.fill_value[скаляр, за замовчуванням немає]:Він замінює відсутні значення на значення.margins[boolean, default False]:Він додає всі рядки/стовпці (наприклад, для проміжних/загальних підсумків)dropna[boolean, за замовчуванням True] :Він видаляє стовпці, усі записи яких є NaN.margins_name[рядок, за замовчуванням 'Усі'] :Це стосується назви рядка/стовпця, який міститиме підсумки, коли поля мають значення True.

Повернення:

Він повертає DataFrame як результат.

приклад:

 # importing pandas as pd import pandas as pd import numpy as np # create dataframe info = pd.DataFrame({'P': ['Smith', 'John', 'William', 'Parker'], 'Q': ['Python', 'C', 'C++', 'Java'], 'R': [19, 24, 22, 25]}) info table = pd.pivot_table(info, index =['P', 'Q']) table 

Вихід

java для типів циклів

 P Q R John C 24 Parker Java 25 Smith Python 19 William C 22