Pandas pivot
其實(shí)Pandas有pivot、pivot_table兩個(gè)函數(shù)來做數(shù)據(jù)透視，作用是一樣的，只是pivot_table算是pivot的增強(qiáng)版，pivot_table對(duì)數(shù)據(jù)格式要求不高，而且支持aggfunc、fillvalue等參數(shù)，所以這里主要介紹pivot_table。
不過這里提一下，在使用 pivot 函數(shù)過程中可能會(huì)經(jīng)常碰到一些異常，比如下面這個(gè)：
這就是剛才說的， pivot 函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)有些要求，這時(shí)可以嘗試使用 pivot_table ！
values、index、columns參數(shù)都比較好理解，就是指定index作為縱軸索引、columns作為橫軸索引來觀察指定的values值，另外aggfunc指定的是均值函數(shù)（mean），下面邊用邊深入理解。
index、columns參數(shù)必須傳一個(gè)，否則會(huì)報(bào)以下錯(cuò)誤：
只傳index時(shí)
只傳columns時(shí)
兄臺(tái)不知道是否有疑問，原來數(shù)據(jù)中class、student這兩列去哪里了？？？為啥只剩grades了？？？
我的理解是被忽略掉了，因?yàn)檫@兩列不是數(shù)字，mean函數(shù)作用不了，為了更好理解我把默認(rèn)的mean函數(shù)換成其他函數(shù)，慢慢往下看：
可以看到其實(shí)aggfunc接受的參數(shù)是一個(gè)Pandas中的Series對(duì)象，那我們把Series轉(zhuǎn)成列表看下里面是啥.
搜德斯捏！！！原來就是通過指定維度后透視得到的值的列表，或者你可以理解是通過lookup來得到的一列值。所以mean函數(shù)在作用于class、student這兩列是字符串元素的列表肯定是不對(duì)的，所以被過濾掉了。
基于上面的數(shù)據(jù)集，做些小需求來更深入理解 pivot_table 函數(shù)
（1）統(tǒng)計(jì)各個(gè)班級(jí)(class)的平均分
（2）統(tǒng)計(jì)各個(gè)班級(jí)(class)的平均分以及班級(jí)學(xué)生人數(shù)
（3）統(tǒng)計(jì)各個(gè)班級(jí)(class)的各個(gè)科目(subject)的平均分
（7）統(tǒng)計(jì)各個(gè)學(xué)生(student)的最高分,最低分,平均分
上面是多級(jí)索引,可能你想去掉grades這一級(jí), 可以參考下面方法
stack()是行轉(zhuǎn)列, 把grades從column變成了index, 再reset_index去掉grades
（8）獲取各個(gè)學(xué)生(student)的最高分的level, 其中劃分方式是: "C" < 80 <= "B" < 90 <= "A"
相關(guān)評(píng)說：
無為縣雙萬： ______ 支持,代碼如下:＂pivot table＂ or a ＂crosstab report＂(Note: this page needs to be wikified) SQL Characteristic Functions: Do it without ＂if＂, ＂case＂, or ＂GROUP_CONCAT＂.Yes, there is use for this...＂if＂ statements sometimes cause ...
無為縣雙萬： ______ 定義一個(gè)函數(shù)批量處理唄 比如df1['a']、df1['e']適用同樣規(guī)則 def fun1: #定義apply內(nèi)要用的函數(shù)(也可以不定義,使用lambda) def fun2(src,columnList): dst = pd.DataFrame({}).append(src) for columnName in columnList: dst[columnName].apply(fun1) return dst output = fun2(df1,['a','e'])
無為縣雙萬： ______ 沒在mysql中試過,不過最近在使用集算器,可以給樓主做下參考.首先,不是所有的數(shù)據(jù)庫都提供 pivot;其次,就算所有的數(shù)據(jù)庫都提供 pivot,但如果是匯總了多個(gè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)后還想再來個(gè) pivot?那還是要用到集算器的 pivot.下面我們來看集算器的 pivot 如何使用 代碼說明:A1:第一步連接數(shù)據(jù)庫 A2:第二步提取數(shù)據(jù)做預(yù)處理 (這一步可進(jìn)一步擴(kuò)展為做匯總或聚合等復(fù)雜的計(jì)算,具體方法請(qǐng)參考相關(guān)文章) A3:第三步即實(shí)現(xiàn) pivot 的列轉(zhuǎn)行功能并呈現(xiàn)出來
無為縣雙萬： ______ 1、在當(dāng)前任一表格名稱中點(diǎn)擊右鍵尋插入”-“常用”-“工作表”,確定(增加一個(gè)新的工作表); 2、在當(dāng)前任一表格名稱中點(diǎn)擊右鍵尋移動(dòng)或復(fù)制工作表”,勾尋建立副本”,確定(復(fù)制多一個(gè)工作表); 3、用左鍵點(diǎn)擊當(dāng)前任一表格名稱并摁住鍵盤上的CTR...
無為縣雙萬： ______ SQL server 中使用 PIVOT關(guān)系運(yùn)算符將表值表達(dá)式更改為另一個(gè)表.PIVOT 通過將表達(dá)式某一列中的唯一值轉(zhuǎn)換為輸出中的多個(gè)列來旋轉(zhuǎn)表值表達(dá)式,并在必要時(shí)對(duì)最終輸出中所需的任何其余列值執(zhí)行聚合. PIVOT 語法為SELECT <非透視的...
無為縣雙萬： ______ PIVOT 用于將列值旋轉(zhuǎn)為列名(即行轉(zhuǎn)列),在 SQL Server 2000可以用聚合函數(shù)配合CASE語句實(shí)現(xiàn) PIVOT 的一般語法是:PIVOT(聚合函數(shù)(列) FOR 列 in (…) )AS P 注意:PIVOT、UNPIVOT是SQL Server 2005 的語法,使用需修改...
無為縣雙萬： ______ 如果你是2005的話,請(qǐng)參考一下:可以使用 PIVOT 和 UNPIVOT 關(guān)系運(yùn)算符對(duì)表值表達(dá)式進(jìn)行操作以獲得另一個(gè)表.PIVOT 通過將表達(dá)式某一列中的唯一值轉(zhuǎn)換為輸出中的多個(gè)列來轉(zhuǎn)換表值表達(dá)式,并在必要時(shí)對(duì)最終輸出中所需的任何其余的列值執(zhí)行聚合.UNPIVOT 與 PIVOT 執(zhí)行相反的操作,將表值表達(dá)式的列轉(zhuǎn)換為列值.
