Pandas: so erstellen sie eine pivot-tabelle mit der anzahl der werte

Sie können eine der folgenden Methoden verwenden, um in Pandas eine Pivot-Tabelle zu erstellen, die die Anzahl der Werte in bestimmten Spalten anzeigt:

Methode 1: Pivot-Tabelle mit Zahlen

 p.d. pivot_table (df, values=' col1 ', index=' col2 ', columns=' col3 ',
               aggfunc=' count ')

Methode 2: PivotTable mit eindeutigen Zahlen

 p.d. pivot_table (df, values=' col1 ', index=' col2 ', columns=' col3 ',
               aggfunc=pd. Series . nunique )

Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'F', 'C', 'G', 'F', 'F', 'F'],
                   ' points ': [4, 4, 6, 8, 9, 5, 5, 12]})

#view DataFrame
df

	team position points
0 A G 4
1 A G 4
2 A F 6
3 A C 8
4 B G 9
5 B F 5
6 B F 5
7 B F 12

Methode 1: Erstellen Sie eine Pandas-PivotTable mit Anzahlen

Der folgende Code zeigt, wie man in Pandas eine Pivot-Tabelle erstellt, die die Gesamtzahl der „Punkt“-Werte für jedes „Team“ und jede „Position“ im DataFrame anzeigt:

 #create pivot table
df_pivot = pd. pivot_table (df, values=' points ', index=' team ', columns=' position ',
                          aggfunc=' count ')

#view pivot table
df_pivot

position C F G
team			
   A 1.0 1.0 2.0
   B NaN 3.0 1.0

Aus dem Ergebnis können wir sehen:

• In der Spalte „Punkte“ gibt es 1 Wert für Team A auf Position C.
• In der Spalte „Punkte“ gibt es 1 Wert für Team A auf Position F.
• Für Team A auf Position G stehen in der Spalte „Punkte“ 2 Werte.

Und so weiter.

Methode 2: Erstellen Sie eine Pandas-PivotTable mit eindeutigen Zählungen

Der folgende Code zeigt, wie man in Pandas eine Pivot-Tabelle erstellt, die die eindeutige Gesamtzahl der „Punkt“-Werte für jedes „Team“ und jede „Position“ im DataFrame anzeigt:

 #create pivot table
df_pivot = pd. pivot_table (df, values=' points ', index=' team ', columns=' position ',
                          aggfunc=pd. Series . nunique )

#view pivot table
df_pivot

position C F G
team			
   A 1.0 1.0 1.0
   B NaN 2.0 1.0

Aus dem Ergebnis können wir sehen:

• Es gibt 1 eindeutigen Wert in der Spalte „Punkte“ für Team A auf Position C.
• Es gibt 1 eindeutigen Wert in der Spalte „Punkte“ für Team A auf Position F.
• Es gibt 1 eindeutigen Wert in der Spalte „Punkte“ für Team A auf Position G.

Und so weiter.

Hinweis : Die vollständige Dokumentation der Pandas- Pivot_table() -Funktion finden Sie hier .

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere gängige Vorgänge in Pandas ausgeführt werden:

Pandas: So formen Sie den DataFrame von lang zu breit um
Pandas: So formen Sie den DataFrame von breit nach lang um
Pandas: So gruppieren und aggregieren Sie über mehrere Spalten hinweg