Pandas 枢轴值已合并
Pandas pivot value are merged
您好,有如下数据
Time qty
2021-07-23 02-06-49 0.02
2021-07-23 02-06-51 0.02
2021-07-23 02-06-53 2
2021-07-23 02-06-53 0.032
2021-07-23 02-06-54 2.842
2021-07-23 02-06-54 0.025
2021-07-23 02-06-55 0.02
2021-07-23 02-06-57 1.742
2021-07-23 02-06-57 0.395
df = pd.pivot_table(df,index=['Time'],values=['qty'],aggfunc=np.sum)
print(df)
结果如下
Time qty
2021-07-23 02-06-49 0.02
2021-07-23 02-06-51 0.02
2021-07-23 02-06-53 2.000000000.03200000
2021-07-23 02-06-54 2.842000000.02500000
2021-07-23 02-06-55 0.02
2021-07-23 02-06-57 1.742000000.39500000
我想要数量价值
的总和
你也可以使用groupby
:
>>> df.groupby('Time', as_index=False)['qty'].sum()
Time qty
0 2021-07-23 02-06-49 0.020
1 2021-07-23 02-06-51 0.020
2 2021-07-23 02-06-53 2.032
3 2021-07-23 02-06-54 2.867
4 2021-07-23 02-06-55 0.020
5 2021-07-23 02-06-57 2.137
根据输出,在我看来“qty”是一个“string”dtype。尝试将其强制为“浮动”并重试:
df = df.astype({"qty": "float"})
df = pd.pivot_table(df, index=['Time'], values=['qty'], aggfunc=np.sum)
您好,有如下数据
Time qty
2021-07-23 02-06-49 0.02
2021-07-23 02-06-51 0.02
2021-07-23 02-06-53 2
2021-07-23 02-06-53 0.032
2021-07-23 02-06-54 2.842
2021-07-23 02-06-54 0.025
2021-07-23 02-06-55 0.02
2021-07-23 02-06-57 1.742
2021-07-23 02-06-57 0.395
df = pd.pivot_table(df,index=['Time'],values=['qty'],aggfunc=np.sum)
print(df)
结果如下
Time qty
2021-07-23 02-06-49 0.02
2021-07-23 02-06-51 0.02
2021-07-23 02-06-53 2.000000000.03200000
2021-07-23 02-06-54 2.842000000.02500000
2021-07-23 02-06-55 0.02
2021-07-23 02-06-57 1.742000000.39500000
我想要数量价值
的总和你也可以使用groupby
:
>>> df.groupby('Time', as_index=False)['qty'].sum()
Time qty
0 2021-07-23 02-06-49 0.020
1 2021-07-23 02-06-51 0.020
2 2021-07-23 02-06-53 2.032
3 2021-07-23 02-06-54 2.867
4 2021-07-23 02-06-55 0.020
5 2021-07-23 02-06-57 2.137
根据输出,在我看来“qty”是一个“string”dtype。尝试将其强制为“浮动”并重试:
df = df.astype({"qty": "float"})
df = pd.pivot_table(df, index=['Time'], values=['qty'], aggfunc=np.sum)