python – 为数据透视表中的行创建不同列的小计
内容导读
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![python – 为数据透视表中的行创建不同列的小计](/upload/InfoBanner/zyjiaocheng/696/fd23bfb7abfc438197916df0d91c6f9a.jpg)
我正在创建一个带有Pandas的数据透视表,但是卡在不同列中的行的小计(在相同的值下)一段时间,我已经对堆栈溢出进行了一些研究,例如Pandas Pivot tables row subtotals和这个Subtotals for Pandas pivot table index and column(实际上这个接近于但是有些东西也和我的情况有所不同)但是没有找到适合我的情况的正确提示,所以请为这个主题,谢谢.
在这里,我将提供一个简化的DataFrame(原始的太大,无法显示在这里,因此它们的值无关紧要,格式是我正在寻找的)我的案例和我写的代码来获取我的数据透视表.
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
{
'Co':['NN']*6,
'Op':['A','B']*3,
'Stk':[1.1,1.2,1.3]*2,
'Tm':['07-01-2018','08-01-2018','09-01-2018']*2,
'Qt':[100,200,300]*2
}
)
df
df输出如下:
Co Op Qt Stk Tm
0 NN A 100 1.1 07-01-2018
1 NN B 200 1.2 08-01-2018
2 NN A 300 1.3 09-01-2018
3 NN B 100 1.1 07-01-2018
4 NN A 200 1.2 08-01-2018
5 NN B 300 1.3 09-01-2018
然后我将以上df转换为我的数据透视表:
df['Qt'] = df['Qt'].apply(pd.to_numeric)
df['Stk']=df['Stk'].apply(pd.to_numeric)
df['Co'] = df['Co'].astype(str)
tb=pd.pivot_table(df,index=["Tm"],columns=["Co","Op","Stk"],aggfunc=np.sum,values=['Qt'], fill_value=0, margins=True, margins_name='All')
tb
生成的数据透视表如下所示:
Qt
Co NN All
Op A B
Stk 1.1 1.2 1.3 1.1 1.2 1.3
Tm
07-01-2018 100 0 0 100 0 0 200
08-01-2018 0 200 0 0 200 0 400
09-01-2018 0 0 300 0 0 300 600
All 100 200 300 100 200 300 1200
我真正期望的格式是:
Qt
Co NN All
Op A ATotal B BTotal
Stk 1.1 1.2 1.3 1.1 1.2 1.3
Tm
07-01-2018 100 0 0 100 100 0 0 100 200
08-01-2018 0 200 0 200 0 200 0 200 400
09-01-2018 0 0 300 300 0 0 300 300 600
All 100 200 300 600 100 200 300 600 1200
我试图创建这种完全相同的格式一段时间仍然无法获得相同的格式(我尝试了创建两个单独的A和B数据透视表并将它们组合在一起,但它会混乱所有边距).所以这里真的需要帮助.
附:我仍然是stackoverflow社区的新手,所以请原谅我的问题是否遗漏了一些方面,谢谢.
解决方法:
pivot_table不支持它,但您可以自己计算并稍后连接它:
tb.groupby(level='Op', axis=1).sum().add_suffix('Total')
Op Total ATotal BTotal
Tm
07-01-2018 200 100 100
08-01-2018 400 200 200
09-01-2018 600 300 300
All 1200 600 600
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – 为数据透视表中的行创建不同列的小计全部内容,希望文章能够帮你解决python – 为数据透视表中的行创建不同列的小计所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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