Pandas DataFrame Pivot Table Methode

Einführung

In diesem Lab werden wir die pivot_table()-Methode in der Python pandas-Bibliothek kennenlernen. Die pivot_table()-Methode wird verwendet, um Daten in einem DataFrame zu aggregieren und zu summarieren. Sie gibt eine tabellenartige Pivot-Tabelle als neues DataFrame zurück.

Tipps für die VM

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Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Importieren der erforderlichen Bibliotheken und Erstellen des DataFrames

Zunächst importieren wir die pandas-Bibliothek und erstellen einen DataFrame mit einigen Beispiel-Daten. Wir werden einen DataFrame mit den Spalten 'Date' (Datum), 'State' (Bundesstaat), 'Temperature' (Temperatur) und 'Humidity' (Luftfeuchtigkeit) erstellen.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Date': ['1/1/2021', '1/1/2021', '2/1/2021', '2/1/2021', '1/1/2021', '1/1/2021', '2/1/2021', '2/1/2021'],
                   'State': ['Karnataka', 'Karnataka', 'Karnataka', 'Karnataka', 'Tamilnadu', 'Tamilnadu', 'Tamilnadu', 'Tamilnadu'],
                   'Temperature': [25, 29, 28, 31, 26, 27, 22, 32],
                   'Humidity': [46, 50, 52, 59, 42, 45, 46, 43]})

Aggregieren des DataFrames mit der pivot_table()-Methode

Um die Daten im DataFrame mit der pivot_table()-Methode zu aggregieren, müssen wir die Spalten angeben, die wir als Indizes, Spalten und die Werte verwenden möchten, die wir aggregieren möchten.

pivot_df = df.pivot_table(index='Date', columns='State', aggfunc='mean')

Zeigen des resultierenden DataFrames

Schließlich zeigen wir das resultierende pivot table DataFrame an.

print(pivot_df)

Zusammenfassung

Indem wir diese Schritte befolgen, konnten wir die pivot_table()-Methode in der pandas-Bibliothek verwenden, um Daten in einem DataFrame zu aggregieren und zu summarisieren. Diese Methode ist nützlich für die Analyse und Visualisierung von Daten in tabellarischer Form. Das resultierende pivot table DataFrame bietet eine bequeme Möglichkeit, die aggregierten Werte basierend auf verschiedenen Indizes und Spalten zu sehen.