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数据科学小技巧3:数据透视表

这是我的第78篇原创文章,关于Python语言和数据科学。

阅读完本文,你可以知道:

1 使用Python语言实现数据透视表功能

“正是问题激发我们去学习,去实践,去观察。”

数据透视表是Excel里面常用的分析方法和工具,通过行选择,指定需要分组指标;通过列选择,指定需要计算指标,最后在指定需要聚合计算类型,比方说是计数,还是求均值,还是累加和等等。

第三个数据科学小技巧:数据透视表。前面的数据科学小技巧,可以点击下面链接进入。

  • 数据科学小技巧系列

1数据科学小技巧1:pandas库apply函数

2数据科学小技巧2:数据画像分析

我们用Python语言和pandas库轻松实现数据透视表功能。

参考代码如下(notebook版本)。

第一步:导入Python库

第二步:导入数据集

第三步:数据检视

第四步:数据透视表

我们使用pandas库的pivot_table函数,重要参数设置:

  1. index参数:指定分组指标
  2. values参数:指定计算的指标
  3. aggfunc参数:指定聚合计算的方式,比方说求平均,累加和

数据透视表结果

思考题

1 请查阅pivot_table函数的文档,了解各个参数的使用方法。

本文分享自微信公众号 - 数据科学与人工智能(DS_AI_shujuren)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-03-18

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