Pandas: 値の合計を含むピボット テーブルを作成する方法
次の基本構文を使用して、特定の列の値の合計を表示するピボット テーブルをパンダで作成できます。
p.d. pivot_table (df, values=' col1 ', index=' col2 ', columns=' col3 ', aggfunc=' sum ')
次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。
例: 値の合計を含む Pandas ピボットテーブルを作成する
さまざまなバスケットボール選手に関する情報を含む次のパンダ データフレームがあるとします。
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'], ' position ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'F', 'F', 'F'], ' points ': [4, 4, 6, 8, 9, 5, 5, 12]}) #view DataFrame print (df) team position points 0 AG 4 1 GA 4 2 AF 6 3AF 8 4 BG 9 5 BF 5 6 BF 5 7 BF 12
次のコードは、DataFrame 内の各「チーム」と「ポジション」の「ポイント」値の合計を表示するピボット テーブルをパンダで作成する方法を示しています。
#create pivot table
df_pivot = pd. pivot_table (df, values=' points ', index=' team ', columns=' position ',
aggfunc=' sum ')
#view pivot table
print (df_pivot)
FG position
team
At 14 8
B 22 9
結果から次のことがわかります。
- チーム A のポジション F の選手は合計14得点を獲得しました。
- チームAのポジションGの選手は合計8得点を獲得した。
- チーム B のポジション F の選手は合計22得点を獲得しました。
- チーム B のポジション G の選手は合計9ポイントを獲得しました。
margins引数を使用して、ピボット テーブルにマージンの合計を表示することもできることに注意してください。
#create pivot table with margins
df_pivot = pd. pivot_table (df, values=' points ', index=' team ', columns=' position ',
aggfunc=' sum ', margins= True , margins_name=' Sum ')
#view pivot table
print (df_pivot)
position FG Sum
team
A 14 8 22
B 22 9 31
Total 36 17 53
ピボットテーブルに行と列の合計が表示されるようになりました。
注: pandas pivot_table()関数の完全なドキュメントはここで見つけることができます。
追加リソース
次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。
パンダ: DataFrame を長いものから広いものに再形成する方法
パンダ: DataFrame を幅広から長さに変更する方法
パンダ: 複数の列をグループ化して集計する方法