Pandas: 피벗 테이블에 필터를 추가하는 방법


다음 기본 구문을 사용하여 Pandas 피벗 테이블에 필터 조건을 추가할 수 있습니다.

 df[df. col1 == ' A ']. pivot_table (index=' col1 ', values=[' col2 ', ' col3 '], aggfunc=' sum ')

이 특정 예에서는 col2col3 값의 합계를 col1 로 그룹화하여 표시하는 피벗 테이블을 만듭니다.

ivot_table() 함수 앞의 필터는 원본 DataFrame의 col1 값이 “A”인 행만 포함하도록 지정합니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas 피벗 테이블에 필터를 추가하는 방법

다양한 농구 선수에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B',
                            'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C'],
                   ' points ': [4, 4, 2, 8, 9, 5, 5, 7, 8, 8, 4, 3],
                   ' assists ': [2, 2, 5, 5, 4, 7, 5, 3, 9, 8, 4, 4]})

#view DataFrame
print (df)

   team points assists
0 to 4 2
1 to 4 2
2 to 2 5
3 to 8 5
4 B 9 4
5 B 5 7
6 B 5 5
7 B 7 3
8 C 8 9
9 C 8 8
10 C 4 4
11 C 3 4

다음 코드를 사용하여 원본 DataFrame의 점수 열에 값이 있는 행에 대해서만 팀별 로 그룹화된 포인트지원 열의 값 합계를 표시하는 피벗 테이블을 pandas에 만들 수 있습니다 . “A”와 같은 :

 #create pivot table for rows where team is equal to 'A'
df[df. team == ' A ']. pivot_table (index=' team ', values=[' points ', ' assists '],
                                 aggfunc=' sum ')

        assist points
team		
At 14 18

피벗 테이블에는 팀이 “A”인 행의 포인트지원 열 값만 요약됩니다.

연산자 &|를 사용할 수도 있습니다. “AND” 또는 “OR” 논리를 사용하는 필터를 적용합니다.

예를 들어 다음 구문을 사용하여 원본 DataFrame의 열 값이 “A” 또는 “B”인 행을 필터링하는 피벗 테이블을 만들 수 있습니다.

 #create pivot table for rows where team is equal to 'A' or 'B'
df[( df.team == ' A ') | (df. team == ' B ')]. pivot_table (index=' team ',
                                                    values=[' points ', ' assists '],
                                                    aggfunc=' sum ')

	assist points
team		
At 14 18
B 19 26

피벗 테이블은 팀이 “A” 또는 “B”인 행에 대한 포인트지원 열의 값만 요약합니다.

참고 : 여기에서 pandasivot_table() 함수에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: 열의 값을 기준으로 피벗 테이블을 정렬하는 방법
Pandas: 값의 합계가 포함된 피벗 테이블을 만드는 방법
Pandas: 피벗 테이블에 소계를 추가하는 방법
Pandas: 피벗 테이블에서 열 이름을 변경하는 방법

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