Umgang mit Pivot-Tabellen

Python hat ein Analogon der Methode .groupby(), das zum gleichen Ergebnis führen kann. Es liegt an Ihnen, welche Funktion Sie verwenden möchten. Lernen wir es anhand eines Beispiels. Mit der folgenden Funktion, genannt .pivot_table(), berechnen wir die Mittelwerte der Spalte 'Length', die denselben Wert in der Spalte 'Flight' haben:


              123456789101112131415
            
import pandas as pd

data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane', index_col = 0)

# The code using .groupby()
data_flights_1 = data[['Length', 'Flight']].groupby('Flight').mean()
# The same code using .groupby()
data_flights_2 = data[['Length', 'Flight']].groupby('Flight').agg('mean')

# The same code using .pivot_table()
data_flights_3 = pd.pivot_table(data, values = 'Length',
                      index = 'Flight',
                      aggfunc = 'mean')

print(data_flights_1.head())

Erklärung:

pd.pivot_table() - Funktion, die Pivot-Tabellen erstellt;
data - Datenrahmen, den wir verwenden;
values = 'Length' - dem Argument values weisen wir Spalten zu, die dieselbe Gruppe haben, für die wir die Berechnung des Durchschnitts, Maximums usw. anwenden werden. Wenn Sie nach mehreren Spalten gruppieren möchten, setzen Sie sie in die Liste; die Reihenfolge ist nicht entscheidend;
index = 'Flight' - index ist ein Argument, dem Sie den Namen einer Spalte oder Spalten zuweisen, die Sie gruppieren möchten. Wenn Sie nach mehreren Spalten gruppieren möchten, setzen Sie sie in die Liste; die Reihenfolge ist entscheidend, wie bei der .groupby()-Funktion;
aggfunc = 'mean' - dasselbe wie agg in der .groupby()-Methode, aggfunc hat genau dieselbe Syntax wie agg. Sie können hier mehrere Funktionen angeben, indem Sie sie in die Liste setzen, um Funktionen für verschiedene Spalten mit geschweiften Klammern anzugeben.

Hier haben Sie das Beispiel eines Codes, der die .groupby()-Anweisung verwendet. Bitte wählen Sie das Analogon mit der .pivot_table()-Funktion.

Wählen Sie die richtige Antwort aus

data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane', index_col = 0)data_flights = pd.pivot_table(data, values = ['AirportFrom', 'AirportTo'], index = ['Length', 'Time'], aggfunc = 'min')print(data_flights.head())

data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane', index_col = 0)data_flights = pd.pivot_table(data, values = ['AirportTo', 'AirportFrom'], index = ['Length', 'Time'], aggfunc = 'mean')print(data_flights.head())

data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane', index_col = 0)data_flights = pd.pivot_table(data, values = 'AirportTo', 'AirportFrom', index = ['Length', 'Time'], aggfunc = 'min')print(data_flights.head())

War alles klar?

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Abschnitt 4. Kapitel 5