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pandas的pivot_table函数是一个非常有用的工具#xff0c;用于创建一个数据透视表#xff0c;这是一种用于数据总结和分析的表格形式。
以下是pivot_table的基本语法#xff1a;
pandas.pivot_table(data, valuesNone, indexNone, columnsNone, aggfuncmean,…pivot_table
pandas的pivot_table函数是一个非常有用的工具用于创建一个数据透视表这是一种用于数据总结和分析的表格形式。
以下是pivot_table的基本语法
pandas.pivot_table(data, valuesNone, indexNone, columnsNone, aggfuncmean, fill_valueNone, marginsFalse, dropnaTrue, margins_nameAll)函数参数解释
data: 需要创建透视表的 DataFrame。values: 需要进行聚合的列名。index: 透视表的行标签。columns: 透视表的列标签。aggfunc: 聚合函数或函数列表。默认是 ‘mean’。可以是 ‘sum’, ‘count’, ‘min’, ‘max’, ‘median’, ‘var’, ‘std’ 等或者是使用 numpy 的函数例如 np.sum。fill_value: 替换结果表中的缺失值的值。margins: 添加行/列边际小计和总计。dropna: 不包括具有空值的列。margins_name: 边际列的名称默认为 ‘All’。
运用场景
【需求场景描述】将多行的数据转换为多列 当aggfunc不设置参数时默认使用mean对数据进行聚合。 也就是说对于index和columns是能够唯一标识数据的话我们就可以利用pivot_table对数据转置。 以下是我遇到的一个场景实例 将一个列分类变量比如stock_id对应多个stock。 但是当我们想用所有的stock在同一时刻的数据来预测整体index指数数据。 就需要将长面板数据转换为宽面板数据。从而能够用一个市场整体的数据来预测一个指标走势。
下图是需求示意图 实现代码
columns_list [i for i in df.columns if id not in i and i ! seconds_in_bucket]
df_pitvot pd.pivot_table(df,index[date_id,seconds_in_bucket], columns[stock_id],valuescolumns_list)转换前的数据
df.head(50)转换后的数据
