margins是什麼意思gins在線翻譯讀音例句

pythonpivot_table功能详解与应⽤--实现Excel的透视表功能

1.背景描述

透视表是⼀种能对多维数据进⾏分析统计的⼯具，具有筛选处理、分类汇总，优化显⽰等仿写句子 强⼤的功能，是Excel中最好⽤的数据分析⼯具之

⼀。

在⾃动化办公中，使⽤python的pivot_table()，搭配合适的聚合函数，就能有效地实现透视表的强⼤功能，并且能更快速便捷地完成数据

统计分析过程。

2.关键参数

pivot_table()共有9个参数，分别为：,,s,c,_value,s,,8.

margins_name,ed。其中的常⽤的有6个：

3.应⽤⽰例代码

#建⽴数据表

importnumpyasnp

importpandasaspd

df=ame({\"名称\":[\"A\",\"B\",\"A\",\"A\",\"B\",\"A\"],

\"颜⾊\":[\"红⾊\",\"蓝⾊\",\"红⾊\",\"蓝⾊\",\"蓝⾊\",\"红⾊\"],

\"尺⼨\":[\"⼤\",\"⼤\",\"⼩\",\"⼩\",\"⼤\",\"⼤\"],

\"数量\":[10,20,15,30,10,20]})

df

1.简单的分组分类统计

#1.单层统计--根据名称分组统计不同颜⾊的数量总和

table=_table(df,values=\"数量\",index=\"名称\",columns=\"颜⾊\"，aggfunc=)

table

_value参数：设定fill_value=0:缺失值充填为0；

marigins参数：设定margins=True:对⾏和列的数据进⾏统计输出

#2.单层统计--根据名称分组统计不同颜⾊的数量平均值

table=_table(df,values=\"数量\",index=\"名称\",columns=\"颜⾊\",aggfunc=\"mean\",fill_value=0,margins=True)

table

s参数：传⼊列表，相当于同时对多个特征进⾏分类统计

#3.复合统计1-根据名称分组统计不同颜⾊和尺⼨的数量总和

table=_table(df,values=\"数量\",index=\"名称\",columns=[\"颜⾊\",\"尺管中窥豹 ⼨\"],aggfunc=\"sum\",fi寻隐者不遇拼音注音版 ll_value=0，margins=True)

table

参数：传⼊⼀个列表，就是相当于进⾏多层级的分组

#4.复合统计2-根据名称和⼤⼩分组统计不同颜⾊的数量总和

table=_table(df,values=\"数量\",index=[\"名称\",\"尺⼨\"],columns=[\"颜关于端午节的民间故事 ⾊\"],aggfunc=\"sum\",

fill_value=0,margins=True)

table

c参数:聚合函数可以是函数，函数列表，字典。如果传递的是字典，则健为要聚合的列祸兮福之所倚 ，值是函数或函数列表。聚合函数可包

括：mean(平均值),sum(求和),max(最⼤值),min(最⼩值),size(计数),va蜀之鄙有二僧原文译文 r(⽅差)，std(标准差),median(中位数)等。

#5.复合统计3-根据名称统计不同颜⾊的数量总和，以及厚度的标准差

#为⽅便演⽰，加⼊1新特征厚度值

df[\"厚度\"]=[2,5,1,2异想天开 ,4,5]

table=_table(df,values=[\"数量\",\"厚度\"],index=\"名称\",columns=[\"颜⾊\"],aggfunc={\"数量\":,\"厚度\":},fill_value=0,margins=True)

table

蓝⾊框–分组计算厚度的标准差

红⾊框–分组同步醉花荫 计算数量的总和

这种⽅法不但快速便捷，还能在同⼀个平⾯内展⽰不同指标使⽤不同的统计量计算的结果。