我刚开始学习 Pandas，想知道 groupby() 和 pivot_table() 函数之间是否有任何区别。谁能帮我理解它们之间的区别。
最佳答案
pivot_table 和 groupby 都用于聚合您的数据框。区别仅在于结果的形状。
使用 pd.pivot_table(df, index=["a"], columns=["b"], values=["c"], aggfunc=np.sum) 表格是创建其中 a 在行轴上，b 在列轴上，并且值是 c 的总和。
例子:
df = pd.DataFrame({"a": [1,2,3,1,2,3], "b":[1,1,1,2,2,2], "c":np.random.rand(6)})
pd.pivot_table(df, index=["a"], columns=["b"], values=["c"], aggfunc=np.sum)
b 1 2
a
1 0.528470 0.484766
2 0.187277 0.144326
3 0.866832 0.650100
使用 groupby，将给定的维度放入列中，并为这些维度的每个组合创建行。
在本例中，我们创建了一系列 c 值的总和，按 a 和 b 的所有唯一组合分组。
df.groupby(['a','b'])['c'].sum()
a b
1 1 0.528470
2 0.484766
2 1 0.187277
2 0.144326
3 1 0.866832
2 0.650100
Name: c, dtype: float64
groupby 的类似用法是如果我们省略 ['c']。在这种情况下，它会创建一个数据框(不是一系列)，其中包含按 a 和 b 的唯一值分组的所有剩余列的总和。
print df.groupby(["a","b"]).sum()
c
a b
1 1 0.528470
2 0.484766
2 1 0.187277
2 0.144326
3 1 0.866832
2 0.650100
关于python - Pandas :分组依据和数据透视表的区别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34702815/
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