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在Python中使用Pivot_Table的问题:有没有办法保持数据的原始顺序而不使用多索引?

在Python中使用Pivot_Table时,可以通过使用aggfunc参数来保持数据的原始顺序而不使用多索引。aggfunc参数用于指定聚合函数,默认情况下,aggfunc参数的值为np.mean,即使用平均值进行聚合。如果想要保持原始顺序,可以将aggfunc参数的值设置为list,这样会将每个分组的值以列表的形式返回,从而保持原始顺序。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
data = {
    'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'D': [7, 8, 9, 10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用Pivot_Table并保持原始顺序
pivot_table = pd.pivot_table(df, values=['C', 'D'], index='A', columns='B', aggfunc=list)

print(pivot_table)

输出结果如下:

代码语言:txt
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         C             D
B      one    two    one    two
A
bar  [5, 6]  [4]  [11, 12]  [10]
foo  [1, 2]  [3]   [7, 8]   [9]

在这个示例中,我们使用了pivot_table函数来创建一个数据透视表,并将aggfunc参数的值设置为list,从而保持了原始顺序。最终的输出结果中,每个分组的值都以列表的形式呈现。

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