[Python知识库] Python实现数据透视表

开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库人工智能区块链大数据移动开发嵌入式开发工具数据结构与算法开发测试游戏开发网络协议系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑笔记本显卡显示器固态硬盘硬盘耳机手机 iphone vivo oppo 小米华为单反装机图拉丁

-> Python知识库 -> Python实现数据透视表 -> 正文阅读

[Python知识库]Python实现数据透视表

用Python里的Pandas可以实现，虽然感觉Excel更方便

1.groupby + agg

不够直观，不好看
对贷款年份，贷款种类创建数据透视

train_data.groupby(['year_of_loan', 'class']).agg(d_roat =('isDefault', 'mean'))

在这里插入图片描述

2. crosstab

pandas.crosstab(index, columns,values, rownames=None, colnames, 
				aggfunc, margins, margins_name, dropna, normalize)

主要用到的参数：
index：选哪个变量做数据透视表的行
columns：选哪个变量做数据透视表的列
values：要聚合的值
aggfunc：使用的聚合函数
margins：是否添加汇总列/行
margins_name：汇总行/列的名字

例子

对贷款年份，贷款种类创建数据透视

pd.crosstab(train_data['year_of_loan'], train_data['class'], train_data['loan_id'], aggfunc='count',margins = True, margins_name = '合计')

在这里插入图片描述
可以直接看出交叉组合之后违约比例

pd.crosstab(train_data['year_of_loan'], train_data['class'], train_data['isDefault'], aggfunc='mean')

在这里插入图片描述

3.groupby + pivot

train_data.groupby(['year_of_loan', 'class'], as_index = False)['isDefault'].mean().pivot('year_of_loan', 'class', 'isDefault')

在这里插入图片描述

pivot_table

pandas.pivot_table(data, values, index, columns, aggfunc, fill_value, 
					margins, dropna, margins_name, observed, sort)

常用参数与crosstab一致

例子

实现同样的数据透视表

pd.pivot_table(train_data[['year_of_loan', 'class', 'isDefault']],
			  values='isDefault', index=['year_of_loan'], columns=['class'], 
			  aggfunc='count',  margins = True, margins_name = '合计')

在这里插入图片描述

pd.pivot_table(train_data[['year_of_loan', 'class', 'isDefault']],
			   values='isDefault', index=['year_of_loan'], columns=['class'], 
			   aggfunc='mean')