Pandas: como criar uma tabela dinâmica com soma de valores


Você pode usar a seguinte sintaxe básica para criar uma tabela dinâmica no pandas que exibe a soma dos valores em determinadas colunas:

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

O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na prática.

Exemplo: Crie uma tabela dinâmica Pandas com uma soma de valores

Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas que contém informações sobre vários jogadores de basquete:

 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

O código a seguir mostra como criar uma tabela dinâmica no pandas que exibe a soma dos valores de “ponto” para cada “equipe” e “posição” no DataFrame:

 #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

Pelo resultado podemos ver:

  • Os jogadores do time A na posição F marcaram um total de 14 pontos.
  • Os jogadores do time A na posição G marcaram um total de 8 pontos.
  • Os jogadores da equipe B na posição F marcaram um total de 22 pontos.
  • Os jogadores da equipe B na posição G marcaram um total de 9 pontos.

Observe que também podemos usar o argumento margins para exibir as somas das margens na tabela dinâmica:

 #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

A Tabela Dinâmica agora exibe somas de linhas e colunas.

Nota : Você pode encontrar a documentação completa da função pivot_table() do pandas aqui .

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:

Pandas: Como remodelar o DataFrame de longo para largo
Pandas: Como remodelar o DataFrame de largo para longo
Pandas: como agrupar e agregar em várias colunas

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