2022年 11月 9日

python透视表画图_用Python实现数据的透视表的方法

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:

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:

#定义一个最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

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脚本之家。