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pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法
站长资源 2024/11/26 佚名
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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。

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这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

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