pandas中pivot_table()如何按日期分多列数据-创新互联
小编给大家分享一下pandas中pivot_table()如何按日期分多列数据，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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)
以上是“pandas中pivot_table()如何按日期分多列数据”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
分享名称：pandas中pivot_table()如何按日期分多列数据-创新互联
当前地址：http://cdiso.cn/article/cohoos.html
