Método de Tabla Dinámica en DataFrame de Pandas

Introducción

En este laboratorio, aprenderemos sobre el método pivot_table() de la biblioteca pandas de Python. El método pivot_table() se utiliza para agregar y resumir datos en un DataFrame. Devuelve una tabla dinámica estilo hoja de cálculo como un nuevo DataFrame.

Consejos sobre la VM

Una vez finalizada la inicialización de la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de las operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Skills Graph

Importar las bibliotecas necesarias y crear el DataFrame

Primero, importemos la biblioteca pandas y creemos un DataFrame con algunos datos de muestra. Crearemos un DataFrame con las columnas 'Fecha', 'Estado', 'Temperatura' y 'Humedad'.

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]})

Agregar el DataFrame utilizando el método pivot_table()

Para agregar los datos en el DataFrame utilizando el método pivot_table(), debemos especificar las columnas que queremos utilizar como índices, columnas y los valores que queremos agregar.

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

Mostrar el DataFrame resultante

Finalmente, mostremos el DataFrame de la tabla dinámica resultante.

print(pivot_df)

Resumen

Siguiendo estos pasos, pudimos utilizar el método pivot_table() de la biblioteca pandas para agregar y resumir datos en un DataFrame. Este método es útil para analizar y visualizar datos en un formato tabular. El DataFrame resultante de la tabla dinámica proporciona una forma conveniente de ver los valores agregados basados en diferentes índices y columnas.