pivot_table för korstabeller
Sammanfatta data över två dimensioner
pivot_table för korstabeller är en gratis lektion i Data Science Academy på CoddyKit. Detta är lektion 2 av 4. Ni kan läsa hela lektionen gratis nedan och sedan öva praktiskt i webbläsaren med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt. Den ingår i lärvägen för Data Science Academy, och Era framsteg synkroniseras mellan webben och CoddyKit-appen. Kursen i Data Science Academy innehåller totalt 4 lektioner.
Från långa rader till ett rutnät
När du vill ha en sammanställning kategori för kategori omvandlar pivot_table tidy-data i långt format till ett tydligt tvådimensionellt rutnät. 🔄
De tre viktigaste argumenten
Varje pivottabell behöver tre roller: vilken kolumn som blir index, vilken som blir kolumner och vilka värden som fyller cellerna.
df.pivot_table(index='region',
columns='month',
values='sales')Den aggregerar som standard
Om flera rader hamnar i samma cell beräknar pivot_table deras medelvärde. Standardvärdet för aggfunc är mean, inte en enkel kopia.
Välj din aggregering
Byt beräkning med aggfunc. Använd sum för totalsummor, count för antal eller max för att hitta det högsta värdet i varje cell.
df.pivot_table(index='region',
values='sales',
aggfunc='sum')Flera aggregeringar samtidigt
Skicka en lista till aggfunc för att få flera sammanställningar samtidigt. Ett anrop kan returnera både mean och antal sida vid sida.
df.pivot_table(values='sales',
aggfunc=['mean', 'count'])Fyll i tomma celler
Saknade kombinationer visas som NaN. Ange fill_value för att ersätta dessa luckor med noll eller något annat rimligt standardvärde.
df.pivot_table(index='region',
columns='month',
fill_value=0)Lägg till rad- och kolumntotaler
Ange margins som True så lägger pivot_table till en rad och kolumn med All och totalsummor längs kanterna.
df.pivot_table(index='region',
margins=True)Gruppera efter flera nycklar
Skicka en lista till index eller columns för att kapsla in kategorier. Resultatet får ett MultiIndex som staplar grupperna på ett tydligt sätt.
df.pivot_table(index=['region', 'store'],
values='sales')pivot jämfört med pivot_table
Vanlig pivot kräver unika kombinationer av index och kolumn och kan inte aggregera. Använd pivot_table när dubbletter kan förekomma.
Läs en korstabell
I resultatet kan du snabbt läsa av en cell genom dess radetikett och kolumnetikett för att se den exakta kategorikombinationen.
Tillbaka till en platt tabell
Ett pivotresultat är fortfarande en DataFrame. Anropa reset_index för att platta ut etiketterna till vanliga kolumner inför export.
summary.reset_index()Snabbkontroll
Nu kontrollerar vi dina pivot_table-kunskaper.
Sammanfattning: korstabeller på ett enkelt sätt
Du har byggt rutnät med index, columns, values och aggfunc. Härnäst går du åt andra hållet och omvandlar melt breda data tillbaka till långt format. 🎯
Lär dig Python med en AI-lärare – gratis
Skriv och kör riktig kod i webbläsaren, få omedelbar hjälp av en AI-lärare dygnet runt och fortsätt där du slutade – på webben eller i appen.
- Kurser
- 30
- Lektioner
- 120
Vanliga frågor
Är lektionen ”pivot_table för korstabeller” gratis?
Ja – hela texten till ”pivot_table för korstabeller” kan läsas gratis här på webben. Om Ni vill öva interaktivt med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt och låsa upp resten av kursen i Data Science Academy, kan Ni uppgradera till CoddyKit PRO. Kursen i Data Science Academy innehåller totalt 4 lektioner.
Vad lär jag mig i ”pivot_table för korstabeller”?
Sammanfatta data över två dimensioner Ni övar på Data Science Academy med praktisk kod som körs direkt i webbläsaren, medan en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt svarar på Era frågor under lektionen.
Behöver jag någon erfarenhet för att börja lära mig Data Science Academy?
Du behöver inga förkunskaper. Utbildningen i Data Science Academy på CoddyKit är upplagd för allt från nybörjare till avancerade elever, så att du kan börja här eller från början och gå fram i din egen takt. Detta är lektion 2 av 4.
Hur lång tid tar lektionen ”pivot_table för korstabeller”?
De flesta CoddyKit-lektioner tar cirka 5–10 minuter. Varje lektion är kort och interaktiv, så att du gör stadiga framsteg och kan fortsätta precis där du slutade – på webben eller i appen.
Kan jag skriva och köra kod i den här Data Science Academy-lektionen?
Ja. Varje Data Science Academy-lektion innehåller en inbyggd kodredigerare, så att du kan skriva och köra riktig kod direkt i webbläsaren och få omedelbar AI-feedback – utan lokal installation.
Alla lektioner i den här kursen
- Bred eller lång data och städade data
- pivot_table för korstabeller
- melt för att göra data lång
- stack, unstack och MultiIndex