{"id":2386,"date":"2023-07-22T12:10:44","date_gmt":"2023-07-22T12:10:44","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/numero-de-tabelas-dinamicas-do-pandas\/"},"modified":"2023-07-22T12:10:44","modified_gmt":"2023-07-22T12:10:44","slug":"numero-de-tabelas-dinamicas-do-pandas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/numero-de-tabelas-dinamicas-do-pandas\/","title":{"rendered":"Pandas: como criar uma tabela din\u00e2mica com n\u00famero de valores"},"content":{"rendered":"

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Voc\u00ea pode usar qualquer um dos seguintes m\u00e9todos para criar uma tabela din\u00e2mica no pandas que exibe o n\u00famero de valores em determinadas colunas:<\/span><\/p>\n

M\u00e9todo 1: tabela din\u00e2mica com n\u00fameros<\/strong><\/span><\/p>\n

 p.d. pivot_table<\/span> (df, values=' col1<\/span> ', index=' col2<\/span> ', columns=' col3<\/span> ',\n               aggfunc=' count<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n
 M\u00e9todo 2: tabela din\u00e2mica com n\u00fameros exclusivos<\/strong><\/span><\/p>\n
 p.d. pivot_table<\/span> (df, values=' col1<\/span> ', index=' col2<\/span> ', columns=' col3<\/span> ',\n               aggfunc=pd. Series<\/span> . nunique<\/span> )<\/strong><\/pre>\n
 Os exemplos a seguir mostram como usar cada m\u00e9todo com o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n                   ' position<\/span> ': ['G', 'G', 'F', 'C', 'G', 'F', 'F', 'F'],\n                   ' points<\/span> ': [4, 4, 6, 8, 9, 5, 5, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam position points\n0 A G 4\n1 A G 4\n2 A F 6\n3 A C 8\n4 B G 9\n5 B F 5\n6 B F 5\n7 B F 12<\/strong><\/pre>\n
 M\u00e9todo 1: criar uma tabela din\u00e2mica do Pandas com contagens<\/strong><\/span><\/h3>\n
 O c\u00f3digo a seguir mostra como criar uma tabela din\u00e2mica no pandas que exibe o n\u00famero total de valores de \u201cpontos\u201d para cada \u201cequipe\u201d e \u201cposi\u00e7\u00e3o\u201d no DataFrame:<\/span><\/p>\n
 #create pivot table\n<\/span>df_pivot = pd. pivot_table<\/span> (df, values=' points<\/span> ', index=' team<\/span> ', columns=' position<\/span> ',\n                          aggfunc=' count<\/span> ')\n\n#view pivot table\n<\/span>df_pivot\n\nposition C F G\nteam\t\t\t\n   A 1.0 1.0 2.0\n   B NaN 3.0 1.0<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Pelo resultado podemos ver:<\/span><\/p>\n