pivot_table代码如何使用
pivot_table代码如何使用我想透视合计数，个数，并且没有序号 鱼油，pivot_table 是 pandas 中用于数据透视的函数，可以方便地对数据进行聚合分析。以下是使用示例，计算总和和个数，并去除序号。
首先，导入 pandas 并创建示例数据：
import pandas as pd
data = {
'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
'Value':
}
df = pd.DataFrame(data)
然后，使用 pd.pivot_table 进行透视。参数说明：
- index: 指定分组的行键，这里用 'Category'。
- values: 指定要聚合的列，这里用 'Value'。
- aggfunc: 指定聚合函数，这里用 ['sum', 'count'] 计算总和和个数。
代码：
pivot = pd.pivot_table(df, index='Category', values='Value', aggfunc=['sum', 'count'])
此时，pivot 是一个 DataFrame，索引是 'Category'。为了去除序号（即索引），使用 reset_index() 重置索引：
pivot_reset = pivot.reset_index()
print(pivot_reset)
这样，'Category' 成为普通列，输出中没有额外的序号。如果需要打印时完全隐藏索引，可以使用 print(pivot_reset.to_string(index=False))。
输出结果将显示每个 Category 的 Value 总和和个数。
希望这个示例对你有帮助！如果有更多问题，请随时提问。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 透视后生成工作表列可以排序吗 冰菲 发表于 2026-01-23 16:25
透视后生成工作表列可以排序吗
鱼油，是的，透视后生成的列可以排序。你可以使用 pandas 的 sort_values 方法对 DataFrame 按列值排序，或者通过调整列顺序来排序列。
以下是一个示例，展示如何对透视后的结果进行排序：
首先，创建数据并透视（基于之前的例子）：
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {
'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'Value':
}
df = pd.DataFrame(data)
# 透视，计算总和和个数
pivot = pd.pivot_table(df, index='Category', values='Value', aggfunc=['sum', 'count'])
pivot_reset = pivot.reset_index()
print("原始透视结果：")
print(pivot_reset)
然后，按总和列降序排序。注意，由于 aggfunc=['sum', 'count'] 创建了多级列名，需要指定正确的列名：
# 按 'sum' 列降序排序
sorted_pivot = pivot_reset.sort_values(by=('sum', 'Value'), ascending=False)
print("\n按总和降序排序：")
print(sorted_pivot)
如果列名是单级（例如，透视后重命名了列），可以直接使用列名字符串排序。例如，重命名列后排序：
# 重命名列为单级
pivot_reset.columns = ['Category', 'Sum', 'Count']
# 按 'Sum' 列升序排序
sorted_pivot_simple = pivot_reset.sort_values(by='Sum', ascending=True)
print("\n重命名后按 Sum 升序排序：")
print(sorted_pivot_simple)
如果你想调整列的顺序（例如，将 'Count' 列放在 'Sum' 列之前），可以这样操作：
# 调整列顺序
reordered_pivot = pivot_reset[['Category', 'Count', 'Sum']]
print("\n调整列顺序后：")
print(reordered_pivot)
总之，透视后可以通过 sort_values 按值排序，或通过列选择调整顺序。希望这能解决你的问题！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 厂家 金额 单号 运费
AB 6640.45 14 22134.93
BD 4.52 2 226.42
我想实现这样的效果
厂家 单号 运费 金额
AB 14 22134.93 6640.45
BD 2 226.42 4.52
冰菲 发表于 2026-01-23 16:31
厂家 金额 单号 运费
AB 6640.45 14 22134.93
BD 4. ...
鱼油，根据你的需求，这不是一个透视操作，而是简单的列顺序调整。你可以直接对 DataFrame 的列进行重新排序。
以下是示例代码：
假设你的数据已经在一个名为 df 的 DataFrame 中，列顺序为：厂家、金额、单号、运费。
import pandas as pd
# 创建示例数据（模拟你的数据）
data = {
'厂家': ,
'金额': ,
'单号': ,
'运费':
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据：")
print(df)
# 调整列顺序：厂家、单号、运费、金额
new_order =
df_reordered = df
print("\n调整列顺序后：")
print(df_reordered)
这样，列顺序就变成了你想要的：厂家、单号、运费、金额。
输出效果如下：
原始数据：
厂家 金额单号 运费
0AB6640.451422134.93
1BD 4.52 2 226.42
调整列顺序后：
厂家单号 运费 金额
0AB1422134.936640.45
1BD 2 226.42 4.52
如果你是从 Excel 或 CSV 读取的数据，操作方式相同。只需在读取后调整列顺序即可。
希望这能解决你的问题！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 1、透视统计【合计 + 个数】，且无序号
result = (
pd.pivot_table(
df,
values='销量',
index='地区',
aggfunc=['sum', 'count']
)
.reset_index()
)
2、列名拉平（可选，但常用）
result.columns = ['地区', '销量合计', '销量个数']
3、最简理解
[*]sum → 合计数
[*]count → 个数
[*]reset_index() → 去掉左侧序号
4、只要其中一个（更简）
只合计：
pd.pivot_table(df, values='销量', index='地区', aggfunc='sum').reset_index()
只计数：
pd.pivot_table(df, values='销量', index='地区', aggfunc='count').reset_index()
如果你的字段名不是「地区 / 销量」，直接替换即可。 统计个数如何去除重复
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