{"id":3778,"date":"2023-07-15T14:38:19","date_gmt":"2023-07-15T14:38:19","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-mehrere-pivot-tabellen-aggfunc\/"},"modified":"2023-07-15T14:38:19","modified_gmt":"2023-07-15T14:38:19","slug":"pandas-mehrere-pivot-tabellen-aggfunc","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-mehrere-pivot-tabellen-aggfunc\/","title":{"rendered":"Pandas: erstellen sie eine pivot-tabelle mit mehreren aggfunc"},"content":{"rendered":"

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Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um eine Pivot-Tabelle in Pandas zu erstellen und dem Argument aggfunc<\/strong> mehrere Werte bereitzustellen:<\/span><\/p>\n

 df. pivot_table<\/span> (index=' col1<\/span> ', values=' col2<\/span> ', aggfunc=(' sum<\/span> ', ' mean<\/span> '))\n<\/strong><\/pre>\n
 In diesem speziellen Beispiel wird eine Pivot-Tabelle erstellt, die die Summe und den Durchschnitt der Werte in col2<\/strong> anzeigt, gruppiert nach col1<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: Erstellen Sie eine Pandas-Pivot-Tabelle mit mehreren Aggfunc<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen \u00fcber verschiedene Basketballspieler enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B',\n                            'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C'],\n                   ' points<\/span> ': [4, 4, 2, 8, 9, 5, 5, 7, 8, 8, 4, 3],\n                   ' assists<\/span> ': [2, 2, 5, 5, 4, 7, 5, 3, 9, 8, 4, 4]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   team points assists\n0 to 4 2\n1 to 4 2\n2 to 2 5\n3 to 8 5\n4 B 9 4\n5 B 5 7\n6 B 5 5\n7 B 7 3\n8 C 8 9\n9 C 8 8\n10 C 4 4\n11 C 3 4\n<\/strong><\/pre>\n
 Mit dem folgenden Code k\u00f6nnen wir eine Pivot-Tabelle erstellen, die sowohl die Summe als auch die durchschnittliche Anzahl der von jedem Team<\/strong> erzielten Punkte<\/strong> zusammenfasst:<\/span><\/p>\n
 #create pivot table to summarize sum and mean of points by team<\/span>\ndf. pivot_table<\/span> (index=' team<\/span> ', values=' points<\/span> ', aggfunc=(' sum<\/span> ', ' mean<\/span> '))\n\n\tmean sum\nteam\t\t\nAt 4.50 18\nB 6.50 26\nC 5.75 23\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Die resultierende Pivot-Tabelle fasst den Durchschnitt und die Summe der von jedem Team erzielten Punkte zusammen.<\/span><\/span><\/p>\n
 Wir k\u00f6nnen zum Beispiel sehen:<\/span><\/p>\n