Python Pivot table 투시 표 사용 방법 분석
Pivot 와 Pivottable 함 수 는 모두 데이터 에 대해 투시 표를 해서 사용 합 니 다.그 차이 점 은 Pivottable 은 중복 요소 의 취 합 작업 을 지원 할 수 있 으 며,Pivot 함 수 는 중복 되 지 않 는 요소 만 취 합 작업 을 할 수 있 습 니 다.
일반적인 일상 업무 에서 Pivot 때문에table 의 기능 이 더 강해,Pivot 가 할 수 있 는 건 할 수 없 는 Pivot테이블 다 할 수 있어 요.그 러 니 Pivot 만 기억 하 세 요.table 함수 용법 이면 됩 니 다.
Pivot 함수 사용 데모
#%%
import pandas as pd
df01 = pd.DataFrame(
{
" ":[2019,2019,2019,2020,2020,2020],
" ":[" "," "," "," "," "," "],
" ":[100,200,300,400,500,600]
}
)
df01
#%%
pd.pivot(df01,
index = " ",
columns = " ",
values = " ")
#%%
Pivot_table 함수 사용 데모
설명:index 는 index 로 표시 할 요 소 를 지정 합 니 다.columns 는 열 을 지정 하고 values 는 통계 의 값 을 지정 합 니 다.일반 values 는 int 후자 float 형식의 값 입 니 다.aggfnc 는 취 합 함수 로 지정 할 수 있 습 니 다(mean,sum,Min,Max 등 통계 연산 등 함수 입 니 다.기본 값 을 mean 평균치 로 지정 하지 않 으 면)
df02 = pd.DataFrame(
{
" ":[2019,2019,2019,2019,2020,2020,2020,2020],
" ":[" "," "," "," "," "," "," "," "],
" ":[100,200,300,400,500,600,700,800]
}
)
df02
#%%
#pivot_table . . pivot
pd.pivot_table(df02,
index=" ",
columns=" ",
values=" ",
aggfunc=sum # . ， , . mean
)
#%%
비교 결과:여기 서 강조해 야 할 것 은 2020 년 플랫폼 이 많이 맞 추기 위 한 데이터 가 2 번 나 왔 고 2 번 의 값 이 다르다 는 것 이다.pivot 함수 에 서 는 이러한 중복 플랫폼 의 데 이 터 를 취 합 할 수 없 지만 Pivottable 은 가능 합 니 다.
또한 취 합 함수 aggfunc 를 통 해 sum 구 화 를 지정 하여 2 번 의 값 을 누적 통계 할 수 있 습 니 다.
Pivot_table 함수 실제 사례 데모
1.표 데이터 읽 기
#%%
df = pd.read_excel("./datas/result_datas.xlsx",
).convert_dtypes() # type
df.dtypes
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df.head(3)
#%%
2.피 봇 을 통 해table 함수 투시 통합 데이터 및 금액 및 수량 통계
민감 한 정보 가 걸 려 있어 서비스 카드 번호 등 민감 한 정 보 는 부분적으로 가 려 져 보이 지 않 는 다.하지만 일부 결 과 를 통 해 번호 에 따라 오름차 순 으로 정렬 된 것 으로 나 타 났 다.
# index,columns,values
result = pd.pivot_table(df,
index = [" "," "," "," "],
values = [" （ ）"," "],
aggfunc=sum
)
result = result.sort_values(" ") # values
result
#%%
#
result.to_excel("./datas/output_datas.xlsx")
print("Done!!!")
이상 이 바로 본 고의 모든 내용 입 니 다.여러분 의 학습 에 도움 이 되 고 저 희 를 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.
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