Pandas pivot_table force列结构？
Pandas是一种基于Python的数据分析工具，它提供了丰富的功能来处理和分析结构化数据。在Pandas中，pivot_table函数用于对数据进行透视操作，可以将数据按照指定的行和列进行聚合，生成一个新的数据表格。
force列结构是指在使用pivot_table函数时，为了确保生成的透视表中包含所有指定的行和列，即使某些行或列的值在原始数据中不存在，也可以通过指定force列结构来实现这一目的。force列结构是一个布尔值，默认为False，当设置为True时，将会自动填充缺失的行和列，并将其值设为0。
使用force列结构可以确保透视表的列结构完整，保证了数据的完整性和准确性。它适用于需要生成完整的透视表并进行后续数据分析和处理的场景。
推荐的腾讯云产品： 腾讯云提供了一系列数据处理和分析的云服务产品，其中与Pandas相关的产品是TencentDB for MySQL和TencentDB for PostgreSQL。这两个产品是腾讯云提供的关系型数据库服务，支持在云端快速部署、管理和扩展数据库。您可以将数据导入到TencentDB中，然后使用Pandas的pivot_table函数进行透视操作。
TencentDB for MySQL产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cdb TencentDB for PostgreSQL产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/pg
请注意，以上只是一些建议的腾讯云产品，您可以根据具体的业务需求和场景选择适合的产品和服务。
相关·内容
1回答
我正在尝试用python从一个Numpy数组创建一个数据透视表。我做了很多研究，但我找不到一个直接的解决方案。我知道你可以用Pandas来做，但我在安装它时遇到了问题--但肯定有一种方法可以在没有Pandas的情况下完成。我的Numpy数组是
[[ 4057 8 1374]
[ 4057 9 759]
[ 4057 11 96]
...,
[89205 16 146]
[89205 17 154]
[89205 18 244]]
我需要一个透视表，其中行是第一列，列是第二列，值是第三列。请帮帮我！
谢谢
浏览 1提问于2013-06-11得票数 6
回答已采纳
下面的代码创建一个包含两列date和category的pd.DataFrame。date列被设置为使用datetime64[ns]类型。 >>> df = pd.DataFrame(data={'date': pd.Series(['2021-01-01', '2021-01-02',
'2021-01-03'], dtype='datetime64[ns]'), 'category': ['A', 'B
浏览 41提问于2021-08-12得票数 1
我是Python的新手，正在和Pandas打交道。更具体地说，我在数据框中有一列(感觉分数)，它由多个单词组成，如下所示： *Treatment* *Sensory scores*
A soft, short
B soft, tender
C short, tender 现在我想在数据框中添加额外的列“soft”、“short”和“tender”，这样就可以像这样提取和量化各个分数： *Treatment* *Sensory scores* *soft* *short* *tender*
A
浏览 19提问于2021-02-09得票数 1
我有一个包含很多列的CSV表(列名是很长的问题)。我正在为每一列中的每个问题(“是”和“否”的编号)编写value.counts()代码。我的代码是：
import pandas as pd
df = pd.read_csv("fixed_site.csv", encoding= 'unicode_escape')
q1 = df['Any shortage of supplies? (Vaccines/Syringes)'].value_counts()
你可以看到列名，即“供应短缺吗？(疫苗/注射器)”。与此相比，还有许多其他非常长的问题。
浏览 6提问于2022-02-20得票数 1
回答已采纳
1回答
多索引数据帧，熊猫
、、、
我正在尝试操作excel文件中的数据，但是它合并了列的标题，我设法将它们转换为pandas。请参考下面的原始数据示例。
所以我转换成了这种格式。
我的最终目标是获得下面的格式，并绘制一段时间内的品牌商品及其销售数量和价格，但是我不知道如何访问多索引数据框架中的信息。你能给我提个建议吗？谢谢。
我的代码：
import pandas as pd
df = pd.read_excel('path.xls', sheet_name = 'data', header = [0,1])
a = df.columns.get_level_values(
浏览 4提问于2021-03-10得票数 0
3回答
pandas.crosstab和Pandas数据透视表似乎提供了完全相同的功能。有什么不同吗？
浏览 1提问于2016-03-29得票数 23
2回答
我的目标是通过“标签”来绘制“分数”，我不关心“日期”和"Cusip“。我想使用'pivot‘来重塑数据，这样每个标签都在一列中，我可以对其进行箱图绘制。
date Cusip Label Score
663182 2015-07-31 00846UAG AAA 138.15
663183 2015-07-31 00846UAH AAA 171.93
663184 2015-07-31 00846UAJ AAA 175.67
663185 2015-07-31 023767AA BB 187.92
浏览 74提问于2016-07-30得票数 6
回答已采纳
我可能完全疯了，但我在读“潘达斯”中的 pivot_table，甚至
实际上，用我自己的数据使用文档中的示例：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum)
产生一个错误：
pivot_table(df，value=‘D’，index='A'，'B'，列=‘C’，aggfunc
浏览 3提问于2015-06-08得票数 3
回答已采纳
2回答
将3列数据帧转换为矩阵
、、、
我有一个dataframe df，例如： A = [["John", "Sunday", 6], ["John", "Monday", 3], ["John", "Tuesday", 2], ["Mary", "Sunday", 6], ["Mary", "Monday", 4], ["Mary", "Tuesday", 7]]
df = pandas.DataFrame(A, columns=[&#
浏览 22提问于2019-01-05得票数 6
回答已采纳
我试图使用Panda库的'loc‘函数在dataset中的一个列中计算缺少的值，但是代码没有成功执行。代码行如下所示。
# Impute missing data by mean weight of each sub-category in 'Item_Weight' column
data.loc[miss_bool,'Item_Weight'] = data.loc[miss_bool,'Item_Identifier'].apply(lambda x: item_avg_weight[x])
正在生成的错误如下，
data.loc
浏览 0提问于2018-08-01得票数 1
1回答
我有如下图所示的数据框。我需要创建一个Origin-Destination矩阵，其中行轴i将日期作为列，并且在列轴I上将具有“至市政代码”的值，并且填充矩阵的值将是列"count“的值。如何从pandas数据帧中获取矩阵？ result_final.head()
ODMatrix= pd.DataFrame(0, index=list(range(0,202708)), columns = list(range(0,202708))
).add(df.pivot_table(values='count', index="from
浏览 57提问于2020-10-22得票数 0
回答已采纳
我有一个CSV文件，其中的tweet有4列(user_Id、status、tweet_Id、tweet_text)，超过50,000行。第一列user_id有4个唯一的Id，它们在整个列中重复。第二列状态是二进制分类，每个tweet具有0或1。第三列是tweet Id，第四列是tweet的文本。对于第一列。 输入文件已经根据两列进行了排序，首先是tweet_id，然后是user_id.The文件，如下所示： Sr#, user_id, status, tweet_id, tweet_text
1, 37
浏览 21提问于2020-01-28得票数 0
回答已采纳
1回答
两天来，我一直在尝试重塑一只熊猫的数据。我想把我的多索引数据转换成多列形式，但是使用pd.stack()、pd.unstack()、pd.melt()、.
我有一个通用的多索引数据，如下所示：
import pandas
df = pandas.DataFrame({'Scenario' : ['Scen1', 'Scen1', 'Scen1', 'Scen1',
'Scen1', 'Scen1',
浏览 1提问于2019-02-06得票数 4
回答已采纳
2回答
下面的代码生成一个虚拟数据文件：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
'user_id': [1,2,3,1,1],
'account_type': ['google','facebook','apple','facebook','google'],
'activated': ['y','pending','n',&#
浏览 6提问于2021-05-28得票数 0
回答已采纳
2回答
在不提供分组的情况下，使用pandas.pivot_table计算整个表上的聚合函数的最佳方法是什么？
例如，如果我想将A、B、C的和计算成一个有一行的表，而不按任何列进行分组：
>>> x = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[8,7,6],'C':[0,3,2]})
>>> x
A B C
0 1 8 0
1 2 7 3
2 3 6 2
>>> x.pivot_table(values=['A','B'
浏览 10提问于2015-07-01得票数 2
回答已采纳
1回答
Pandas中的透视表-无序类型
、、、、
我有一个pandas dataframe (df)，它基本上看起来像下面这样
TestDate Manager Score
0 2015-06-05 00:00:00 Jane Smith 5.000000
1 2015-06-05 00:00:00 John Doe 4.875000
2 2015-06-05 00:00:00 Jane Doe 4.428571
3 2015-06-05 00:00:00 John Doe 4.000000
4 2015-06-07 00:00:00 Josh Smith 3.5
浏览 1提问于2015-06-30得票数 2
我不明白为什么每个单元格中的pandas数据框中的值显示两次。
最初，我将数据从MySQL下载到pandas dataframe，并将数字格式化为“monthly_perf”列中的百分比：
data_frame = pd.read_sql(query, con=engine)
data_frame['monthly_perf']=data_frame['monthly_perf'].astype(float).map('{:,.2%}'.format)
结果对我来说很好(下面是部分数据)：
start_date end_date
浏览 9提问于2020-05-18得票数 0
1回答
我有数据
import pandas as pd
pd.DataFrame({'Date': ["2022-01-01","2022-01-02","2022-01-03"],
'customer_type': ['A','A','B'],
'process_A': [2,4,5],
'process_B': [3,9,6]})
op
Date cu
浏览 1提问于2022-04-12得票数 1
回答已采纳
1回答
我已经创建了以下pandas数据帧： +------+-------+------------+
|userID|movieID|timesWatched|
+------+-------+------------+
|u1 |mv1 |5 |
|u1 |mv2 |2 |
|u2 |mv1 |1 |
|u3 |mv4 |30 |
+------+-------+------------+ 我也有一个列表，上面有6部这样的电影： movies =['mv0&
浏览 10提问于2021-09-23得票数 0
回答已采纳
我有三个数据帧(来自.mean())，如下所示：
A 533.9
B 691.9
C 611.5
D 557.8
我想把它们连到像这样的三列
all X Y
A 533.9 558.0 509.8
B 691.9 613.2 770.6
C 611.5 618.4 604.6
D 557.8 591.0 524.6
我下面的MWE是有用的。但我想知道我是否可以使用.crosstab()或其他更容易的熊猫功能。
初步数据框架：
group A B C D
0 X 844 908
浏览 16提问于2022-07-29得票数 1
回答已采纳
我想按下面的方式来分析一个dataframe df，其中Id作为索引，Value作为值，以及自定义的[x0, x1, x2]列。
df
Id Date Value
9129 10 2021-01-01 00:00:00 10
9130 10 2021-01-01 00:01:00 15
9131 10 2021-01-01 00:02:00 20
1972 13 2021-01-01 00:00:00 125.0
1973 13 2021-01-01
浏览 3提问于2021-11-17得票数 2
回答已采纳
2回答
所以我在pandas中遇到了一个格式化问题。有什么想法吗？如果之前有人问过这个问题，请让我知道，并告诉我在哪里！返回类型对我来说无关紧要，只要它的格式与我在那里的内容一致即可。我有以下内容，其中数字是本例中的索引，New是我的列。
New
3 A
2 A
4 B
5 C
8 C
我想要
A
3 2
B
4
C
5 8
浏览 2提问于2020-02-06得票数 0
1回答
我想根据一列(月份)和隐藏的其他列来做一个枢轴/表摘要。这里的关键是，我不知道列名预期(月份和计算)，所以info1和info2的列名可能会改变，因此不能硬编码它们，但我可以硬编码月份和计算。投入如下：
我已经试过了枢轴表，它没有显示所有的列，也没有做我需要的事情。
import pandas as pd
from collections import OrderedDict
d = {'Month': [1, 2, 2],
'Calculated': [300, 400, 460],
'info1': ["m
浏览 0提问于2019-03-27得票数 1
回答已采纳
我有一个文本文件，其中包含以下格式的数据
101.223.129.4 918801641445^0^paus
101.223.129.4 918801641445^0^german
101.223.129.4 918801641445^0^photo
101.223.129.4 918801641445^0^polish
101.223.129.4 918801641445^0^find
101.223.129.4 918801641445^0^extra
101.223.129.4 918801641445^0^access
101.223.129.4 918801641445^0^priv
浏览 0提问于2015-10-08得票数 1
回答已采纳
这个带有dict aggfunc的pivot_table示例没有问题：
df=pandas.DataFrame([
{'JOB':'Worker','NAME':'Bob' ,'YEAR':2013,'MONTH':12,'DAYS': 3,'SALARY': 17},
{'JOB':'Employ','NAME':'Mary','YEAR':2013,'MONTH
浏览 2提问于2014-09-19得票数 0
我刚刚开始学习如何使用Pandas，我正在尝试使用一个相当大的数据集(5000行和15列)。数据具有这样的格式(给出我面临的问题的一个例子，因为我想了解如何做到这一点--实际的数据与终止无关)。
ID# Firing Date Age State Position Cause
1 2011-07-03 29 NY Salesman Layoff
2 2014-03-20 25 AK salesman layoff
3 2004-08
浏览 2提问于2018-10-07得票数 2
回答已采纳
我正在使用带有aggfunc=lambda x: len(x.unique())和margins=True的pandas pivot_table。但我得到了一个非常令人惊讶的结果:列'All‘没有显示为行值的总和！列'All‘中的结果系统地小于总和。
这怎么可能呢？
浏览 3提问于2017-02-01得票数 1
2回答
如何在熊猫中计数？
、、、
经过几天的研究，我被困住了。我是Python/Pandas的新手。尝试将数据分析从多个excel表转换为python解决方案。
我在计算新员工在特殊技能方面的学习曲线。为此，我有以下数据集：
COMM_ID -每个通信的唯一数字标识符
技能-交流的范畴-文本
登录-为个人-文本登录
提供-是一份调查，1还是0？
答复-对调查是否有答复，1或0
NOs -反应为阴性，为1或0
在下面，我构建了按SKill、Login和COMM_ID排序的数据，COMM_ID将其按时间顺序排列。然后我以技巧和登录为基础。
我将如何获取数据并将数据切割成两个数据流？一个用于响应，另一
浏览 3提问于2014-12-24得票数 0
回答已采纳
我在这个问题上真的被困住了。
我有一个数据框架，如图中所示。我有一个列值的多个ids。
我想要构建另一个数据框架，它只具有不同的id，并且数据框架在现有的数据框架中有4个不同的列"c0“。
例如，对于数字10，我们有 2 和4，2，我们将2，2，2和4, 4，4，4和2,2,2,2，2,2,2,2，2，2，2，2，2，2，2，2，2，2，2，2，2，2放在id=10前面。对于没有足够数据的情况，我们为它们放0。下面是一个全面而简单的例子：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame()
df['id'
浏览 8提问于2022-02-17得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在处理包含多个UNSPSC代码的数据，每个代码都有不同的价格。我想得到一个透视表，结合了每个UNSPSC代码的所有价格。
最终，我想通过它们的最高价格提取前5个UNSPSC。
UNSPSC= pivot_table(analysis, rows=['UNSPSC'], cols =['Extended Price'])
这肯定行不通。我不想要它提供的所有列。我只想要两个。UNSPSC，然后是与唯一代码关联的总价格。
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 78 entries,
浏览 2提问于2013-10-18得票数 2
1回答
如果您考虑Excel中的枢轴表，您可以添加其他列并将其从sum更改为min或max。是否有可能在pivot中获得Pandas中的多个值？
下面是一个工作示例(摘自熊猫文档)：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A' : ['one', 'one', 'two', 'three'] * 6,
....: 'B' : ['A', 'B', 'C']
浏览 5提问于2013-12-10得票数 1
回答已采纳
我有(举个例子)这个DataFrame： COLUMN1 COLUMN2 VALUE
0 0102 1020 1
1 0102 1220 8
2 0102 1210 2
3 0103 1020 1
4 0103 1210 3
5 0103 1222 8
6 0104 1020 3
7 0104 1120 2 (实际上，它有大约9000行长。) 在此基础上，我创建了数据透视表，其中的索引是COLUMN1，列是COLU
浏览 72提问于2020-03-21得票数 3
回答已采纳
我正在尝试将每小时索引的数据转换为以每小时值为列的每日索引数据。 示例数据hourlyvol 2010-01-02 03:00:00 0.193571
2010-01-02 04:00:00 0.262009
2010-01-02 05:00:00 0.179023
2010-01-02 06:00:00 0.132121
2010-01-02 07:00:00 0.146968 所需的输出格式(不是相同的值，因为我是从另一个可以工作的脚本粘贴的)： 0 1 2 3
浏览 62提问于2020-07-03得票数 0
我有一个大约8700万行的数据帧，所以我使用Dask。我正在尝试做一些如下的事情： df2 = df.groupby(['A','B'])['B'].count().unstack('A')
df2.plot(kind = 'bar', stacked = True) 这就是我在Pandas中要做的，但是Dask没有'unstack‘和'plot’。我可以尝试使用.compute()将Dask DF返回给Pandas，但我会冒着内存问题的风险。你知道我如何(或者是否)可以完成上面的两行吗？
浏览 10提问于2020-04-21得票数 0
3回答
我有熊猫的数据，如下所示：
我想让那些国家的PIB在2007年比2002年少一些，但我不能仅仅用方法中的Pandas来编写代码，而不使用python迭代之类的东西。我所掌握的最多的是以下几行：
df[df[df.year == 2007].PIB < df[df.year == 2002].PIB].country
但我得到了以下错误：
ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects
到目前为止，我只使用Pandas来过滤来自不同列的数据，但是我不知道如何比较来自同一列的数据，在本例中是一年。欢迎任
浏览 9提问于2020-10-01得票数 6
回答已采纳
2回答
我有一个数据集，其中包含三种动物的摄食数据，包括动物的标签I (1,2,3)，在每次“用餐”时给出的饲料类型(A，B)和数量(kg)：
Animal FeedType Amount(kg)
Animal1 A 10
Animal2 B 7
Animal3 A 4
Animal2 A 2
Animal1 B 5
Animal2 B 6
Animal3 A 2
在基R中，我可以很容易地输出下面有unique('Ani
浏览 0提问于2014-01-03得票数 7
回答已采纳
所以基本上我的数据框中有3列，如下所示： <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 158143 entries, 0 to 203270
Data columns (total 3 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 users 158143 non-null int64
浏览 12提问于2020-04-14得票数 0
回答已采纳
我已经构建了一个非常基本的数据格式，其中的列名是年份：
import pandas as pd
column_names = [x for x in range(2000,2005)]
df = pd.DataFrame(columns=column_names)
当然，这给了我一个数据格式，其中的列名是年份，而且目前没有条目。
2000 2001 2002 2003 2004
我还有一个不同的dataframe，其中一列有特定的日期，第二列有相应的年份。我将此命名为dataframe set0，因为我将继续添加更多的集，然后对它们进行编号(set1、set2等)。
d
浏览 2提问于2022-09-26得票数 0
回答已采纳
我正在尝试重新安排一个DataFrame，它是我使用Pandas自动从json读取的。我找过了，但没有成功。
我有下面的json (为了方便复制/粘贴，保存为字符串)，在'value‘标签下有一堆json对象/字典。
json_str = '''{"preferred_timestamp": "internal_timestamp",
"internal_timestamp": 3606765503.684,
"stream_name": "ctdpf_j_cspp_inst
浏览 0提问于2016-03-16得票数 14
回答已采纳
1回答
我有以下熊猫数据框架：
import pandas as pd
data = dict(store=['A', 'B', 'B'], color=['red', 'black', 'black'], size=['small', 'medium', 'small'], quantity=[2, 4, 1])
df = pd.DataFrame(data)
看起来是这样的：
store color size quantity
0 A
浏览 0提问于2019-07-30得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个名为df_test的下面的数据框，我想要修改它，并基于每个id的现有值创建4个新列。 #df_test
date event id time
17/01/2020 1 596471930 10:18:37
17/01/2020 2 596471930 10:32:48
17/01/2020 3 596471930 12:42:01
17/01/2020 4 596471930 12:44:03 在本例中，我想修改df_test，以便以这种方式显示所有事件的值。 dat
浏览 6提问于2020-09-28得票数 0
我有一份数据
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({
'Foo': ['John','John','John','Steve','Steve','Ted'],
'Score': [4.1,6,5,7,6,0],
'Picotee':[0,1,0,1,0,0]
})
df = df.set_index('Foo', append=True)
print(df)
印在：
>>>
浏览 0提问于2016-04-13得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个dataframe，它的列如下
ID Time Price
1002 1998-01-02 34
2001 1998-02-03 45
1002 1998-04-05 23
2003 1998-02-03
浏览 7提问于2018-08-12得票数 0
回答已采纳
2回答
我是pandas的新手，试图在dateframe上做一些转换，但我达到了封闭的路径。 我的数据帧是： entity_name request_status dcount
0 entity1 0 1
1 entity1 1 6
2 entity1 2 13
3 entity2 1 4
4 entity2 2 7 我需要这个数据帧如下所示： index 0 1 2
浏览 29提问于2019-12-14得票数 3
回答已采纳
如果我在Pandas中有一个多索引DataFrame，如果我通读了pivot和pivot_table的文档，我似乎找不到pivot在这个例子中不能工作的原因。显然，我遗漏了一些东西，但它采用了相同的参数，似乎表明它会起作用。这里我漏掉了什么？为什么pivot抛出一个错误，而pivot_table却完美地工作。谢谢。
# standard imports
import pandas as pd
# create a random multiindex dataframe
outside = ['G1','G1','G1','G2'
浏览 2提问于2019-08-12得票数 0
1回答
如何解决计算“均值”的差异
、、、、
当以两种不同的方式计算一个mean时(在一个dataframe上和在同一个旋转的dataframe上)，我希望结果是相同的。然而，它们似乎有所不同。我是不是遗漏了什么？
以下是数据集：
import pandas as pd # pandas version is 1.3.4
df = pd.read_csv(
'https://data.rivm.nl/covid-19/COVID-19_aantallen_gemeente_per_dag.csv',
usecols = ['Date_of_publication', 'Munic
浏览 4提问于2021-11-30得票数 2
回答已采纳
我有一个用于ID集合的键值对的Pandas DataFrame。DataFrame中的列是(ID、Key、Value)。
data = {
"ID":{0:1,1:1,2:1,3:2,4:2,5:2,6:3,7:3,8:3,9:4,10:4,11:4},
"Key":{0:"A",1:"B",2:"B",3:"A",4:"B",5:"B",6:"A",7:"B",8:"B",9:"A",1
浏览 2提问于2019-09-05得票数 0
回答已采纳
我有一个dataframe，需要将Custom列行转换为第二个dataframe中的列。这部分我已经做好了，而且效果很好。
问题是，我需要将id列的相应值添加到第二个dataframe的相应列中。
下面是一个示例：
这是第一个dataframe：
这是第二个dataframe，已经转换了列。
但是，我想将第一个dataframe的id列对应的值添加到第二个dataframe：
附件是密码：
import pandas as pd
Data = {
"Custom Field": ["CF1", "CF2", "
浏览 1提问于2022-07-13得票数 1
回答已采纳
1回答
我有以下数据框架。 ? 我需要一个如下格式的数据透视表： Category Jul-18 Aug-18 Sep-18 Oct-18 Nov-18 Dec-18 Jan-19 Feb-19 Mar-19
Batter 55000 80000 5500 92000 20000 . . . .
Home Food 80000 92000 55000 80000 5500 . . . . 我通过使用pandas的数据透视表函数实现了这一点： pd.pivot_tabl
浏览 11提问于2021-02-03得票数 0
回答已采纳
我有一个叫DataFrame的raw_df
columns = ['force0', 'distance0', 'force1', 'distance1']
raw_data = [{'force0': 1.2, 'distance0': 0.0, 'force1': 0.5, 'distance1': 0.0},
{'force0': 1.3, 'distance0': 0.1, 'force1
浏览 6提问于2016-01-02得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
