Pandos suvestinės lentelės() naudojamas jūsų duomenims apskaičiuoti, apibendrinti ir apibendrinti. Jis apibrėžiamas kaip galingas įrankis, kuris kaupia duomenis su tokiais skaičiavimais kaip Suma, skaičius, vidurkis, maks. ir Min .

Tai taip pat leidžia vartotojui rūšiuoti ir filtruoti duomenis, kai sukuriama suvestinė lentelė.

Parametrai:

duomenys: Duomenų rėmelis. vertės: Tai yra neprivaloma parametrą ir nukreipia stulpelį į agregatą. indeksas: Tai reiškia stulpelį, grupavimo priemonę ir masyvą.

Jei perduodame masyvą, jis turi būti tokio pat ilgio kaip ir duomenys.

stulpeliai: Nurodo stulpelį, grupavimo priemonę ir masyvą

Jei perduodame masyvą, jis turi būti tokio pat ilgio kaip ir duomenys.

aggfunc: funkcija, funkcijų sąrašas, diktas, numatytasis numpy.mean
Jei perduodame funkcijų sąrašą, gautoje suvestinės lentelėje bus hierarchiniai stulpeliai, kurių aukščiausias lygis yra funkcijų pavadinimai.
Jei perduodame diktatą, raktas vadinamas stulpeliu, kurį reikia kaupti, o reikšmė yra funkcija arba funkcijų sąrašas. fill_value[skaliarinis, numatytasis Nėra]: Jis pakeičia trūkstamas reikšmes reikšme. paraštės [loginė vertė, numatytoji klaidinga]: Ji prideda visas eilutes / stulpelius (pvz., tarpinę sumą / bendrąsias sumas) dropna[bulio, numatytasis True] : Jis pašalina stulpelius, kurių visi įrašai yra NaN. margins_name[eilutė, numatytoji 'Visi'] : Tai nurodo eilutės / stulpelio, kuriame bus sumos sumos, kai paraštės yra teisingos, pavadinimą.

Grąžinimai:

Jis grąžina DataFrame kaip išvestį.

Pavyzdys:

 # importing pandas as pd import pandas as pd import numpy as np # create dataframe info = pd.DataFrame({'P': ['Smith', 'John', 'William', 'Parker'], 'Q': ['Python', 'C', 'C++', 'Java'], 'R': [19, 24, 22, 25]}) info table = pd.pivot_table(info, index =['P', 'Q']) table  

Išvestis

 P Q R John C 24 Parker Java 25 Smith Python 19 William C 22