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用Python实现数据的透视表的方法

作者:moxigandashu

今天小编就为大家分享一篇用Python实现数据的透视表的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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。

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