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 col2 및 col3 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 포인트 및 지원 열의 값 합계를 표시하는 피벗 테이블을 pandas에 만들 수 있습니다 . “A”와 같은 팀 :
#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 포인트 및 지원 열 값만 요약됩니다.
연산자 & 및 |를 사용할 수도 있습니다. “AND” 또는 “OR” 논리를 사용하는 필터를 적용합니다.
예를 들어 다음 구문을 사용하여 원본 DataFrame의 팀 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 포인트 및 지원 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