我是 python 的新手。我有以下數(shù)據(jù)框。我能夠在 Excel 中旋轉(zhuǎn)。我想添加差異列（在圖像中，我手動添加了它）。區(qū)別在于BA值。我能夠使用 Python 數(shù)據(jù)透視表復(fù)制差異列和總計除外。下面是我的代碼。table = pd.pivot_table(data, index=['Category'], values = ['value'], columns=['Name','Date'], fill_value=0)如何添加差異列并計算值？我怎樣才能得到底部的總計？數(shù)據(jù)如下df = pd.DataFrame({"Value": [0.1, 0.2, 3, 1, -.5, 4],"Date": ["2020-07-01", "2020-07-01", "2020-07-01", "2020-07-01", "2020-07-01", "2020-07-01"],"Name": ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],"HI Display1": ["X", "Y", "Z", "Z", "Y", "X"]})我想要數(shù)據(jù)透視表如下
2 回答
呼如林
TA貢獻(xiàn)1798條經(jīng)驗 獲得超3個贊
這是一種方法：
df = pd.DataFrame({
"Name": ["A", "A", "A", "B", "B", "B"],
"Date": "2020-07-01",
"Value": [0.1, 0.2, 3, 2, -.5, 4],
"Category": ["Z", "Y", "X", "Z", "Y", "X"]
})
piv = pd.pivot_table(df, index="Category", columns="Name", aggfunc=sum)
piv.columns = [c[1] for c in piv.columns]
piv["diff"] = piv.B - piv.A
輸出 ( piv) 是：
A B diff
Category
X 3.0 4.0 1.0
Y 0.2 -0.5 -0.7
Z 0.1 2.0 1.9
要為 A 和 B 添加“總計”，請執(zhí)行
piv.loc["total"] = piv.sum()
從“差異”列中刪除總數(shù)：
piv.loc["total", "diff"] = "" # or np.NaN, if you'd like to be more
# 'pandas' style.
現(xiàn)在的輸出是：
A B diff
Category
X 3.0 4.0 1.0
Y 0.2 -0.5 -0.7
Z 0.1 2.0 1.9
total 3.3 5.5
如果此時您想在類別頂部添加標(biāo)題“名稱”，請執(zhí)行以下操作：
piv.columns = pd.MultiIndex.from_product([["Name"], piv.columns])
piv就是現(xiàn)在：
Name
A B diff
Category
X 3.0 4.0 1.0
Y 0.2 -0.5 -0.7
Z 0.1 2.0 1.9
total 3.3 5.5
將日期添加到每一列：
date = df.Date.max()
piv.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([c+(date,) for c in piv.columns])
==>
Name
A B diff
2020-07-01 2020-07-01 2020-07-01
Category
X 3.0 4.0 1
Y 0.2 -0.5 -0.7
Z 0.1 2.0 1.9
total 3.3 5.5
最后，要為列著色（例如，如果您使用的是 Jupyter），請執(zhí)行以下操作：
second_col = piv.columns[2]
piv.style.background_gradient("PiYG", subset = [second_col]).highlight_null('white').set_na_rep("")
達(dá)令說
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添加總計的其他方法是將“margins=True”參數(shù)添加到 pivot 函數(shù)，然后用差異替換 Total 列，如下所示：
data = {
'Name':['A', 'A' ,'A', 'B', 'B', 'B','A', 'A' ,'A', 'B', 'B', 'B' ],
'Value':[1, 2, 3, 4, 5, 6,1, 2, 3, 4, 5, 6, ],
'Category': ['X', 'Y', 'Z','X', 'Y', 'Z','X', 'Y', 'Z','X', 'Y', 'Z']
}
df = pd.DataFrame(data)
pivot_ = df.pivot_table(index = ["Category"],
columns = "Name" ,
values = "Value",
aggfunc = "sum",
margins=True,
margins_name='Totals')\
.fillna('')
pivot_['Totals'] = pivot_['B'] - pivot_['A']
pivot_.rename(columns={"Totals": "Diff"})
輸出：
Name A B Diff
Category
X 2 8 6
Y 4 10 6
Z 6 12 6
Totals 12 30 18
根據(jù)問題更新進(jìn)行編輯：
讓我們使用您現(xiàn)在提供的示例數(shù)據(jù)：
pivot_1 = df_1.pivot_table(index = ["HI Display1"],
columns = ["Name", 'Date'],
values = "Value",
aggfunc = "sum",
margins=True,
margins_name='Totals'
).fillna('')
pivot_1['Totals'] = pivot_1['B'].sum(axis=1) - pivot_1['A'].sum(axis=1)
pivot_1.rename(columns={"Totals": "Diff"})
輸出：
Name A B Diff
Date 2020-07-01 2020-07-01
HI Display1
X 0.1 4.0 3.9
Y 0.2 -0.5 -0.7
Z 3.0 1.0 -2.0
Totals 3.3 4.5 1.2
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