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pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法

2018年11月30日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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如下所示：

date 20170307 20170308
iphone4 2 0
iphone5 2 1
iphone6 0 1

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)

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移动技术网。

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