如下所示:

date 20170307 20170308
iphone4 2 0
iphone5 2 1
iphone6 0 1

先生成DF数据。

>>> df = pd.Data .from_dict([[\'ip4\',\'20170307\',1],[\'ip4\',\'20170307\',1],[\'ip5\',\'20170307\',1],[\'ip5\',\'20170307\',1],[\'ip6\',\'20170308\',1],[\'ip5\',\'20170308\',1]])

>>> df.columns=[\'type\',\'date\',\'num\']

>>>df
 type   date num
0 ip4 20170307  1
1 ip4 20170307  1
2 ip5 20170307  1
3 ip5 20170307  1
4 ip6 20170308  1
5 ip5 20170308  1
>>> pd.pivot_table(df,values=\'num\',rows=[\'type\'],cols=[\'date\'],aggfunc=np.sum).fillna(0)

操作一下就是实现结果。

注:这个函数的参数形式在0.13.x版本里有效,其他版本请参考相应文档。

从0.14.0开始,参数形式升级成pd.pivot_table(df,values=\'num\',index=[\'type\'],columns=[\'date\'],aggfunc=np.sum).fillna(0)

以上这篇pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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