[Python] 파이썬 학습일지 09

1. pivot table

• index, columns, values, aggfunc로 이루어짐

> df.head( )

2. index 설정

• 위의 데이터에서 "Name" 컬럼을 index로 설정해보자
• 또한 values는 숫자형 데이터를 가진 컬럼들로만 설정해보자
  
  

> pd.pivot_table(df,index="Name", values=["Account", "Price"]

• 멀티 인덱스 설정
  
  

> pd.pivot_table(df,index=["Name", "Rep", "Manager"],values=["Account","Price","Quantity"])

> pd.pivot_table(df,index=["Manager", "Rep"],values=["Account","Price"])

3. values 설정

> df.head( )

> df.pivot_table(index=["Manager", "Rep"], values="Price")

• aggfunc 설정 가능
  
  

> df.pivot_table(index=["Manager", "Rep"], values="Price", aggfunc=np.sum)

>  df.pivot_table(index=["Manager", "Rep"], values="Price", aggfunc=[np.sum, len])

4. columns 설정

• 분류를 지정하는 것임
  
  

> df.head( )

• "Product"을 컬럼으로 지정해보자
  
  

> df.pivot_table(index=["Manager", "Rep"], values="Price", columns="Product", aggfunc=np.sum)

• NaN 값을 채워보자
  
  

> df.pivot_table(index=["Manager", "Rep"], values="Price", columns="Product", aggfunc=np.sum, fill_value=0)

• 표 끝에 총계를 추가할 수도 있다

> df.pivot_table(
    index=["Manager", "Rep", "Product"], 
    values=["Price", "Quantity"], 
    aggfunc=[np.sum, np.mean], 
    fill_value=0,
    margins=True) # 총계(All) 추가