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楼主: kerln888

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 楼主| 发表于 前天 23:52 | 显示全部楼层
FishC 发表于 2026-2-13 23:27
要在 Node.js 中使用 danfo.js 配合 mysql 库(而非 mysql2)将 MySQL 数据转换为 DataFrame,请按以下 ...

@FishC 报错了  File format not supported!
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发表于 前天 23:53 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-13 23:52
FishC 发表于 2026-2-13 23:27
要在 Node.js 中使用  ...


@FishC,错误“File format not supported!”通常是因为尝试使用 danfo.js 的 `read_sql` 函数时传入了不支持的参数。danfo.js 在 Node.js 中可能对 MySQL 支持有限,建议改用以下手动方法,通过 mysql 库获取数据后转换为 DataFrame:

1. 确保已安装 danfojs-nodemysql
2. 使用 mysql 执行查询,将结果数组直接传入 DataFrame 构造函数。

示例代码:

  1. const dfd = require("danfojs-node");
  2. const mysql = require("mysql");

  3. // 创建数据库连接
  4. const connection = mysql.createConnection({
  5.   host: 'localhost',
  6.   user: 'root',
  7.   password: 'your_password',
  8.   database: 'your_database'
  9. });

  10. connection.connect();

  11. const query = 'SELECT * FROM your_table';

  12. connection.query(query, (err, results) => {
  13.   if (err) {
  14.     console.error("查询错误:", err);
  15.     return;
  16.   }

  17.   // 将查询结果转换为 DataFrame
  18.   const df = new dfd.DataFrame(results);
  19.   console.log(df.head()); // 打印前几行数据

  20.   // 后续处理...
  21.   connection.end();
  22. });
复制代码


注意事项:
- 查询结果 results 应为数组对象格式,每行是一个对象,danfo.js 会自动识别列名和值。
- 避免使用 danfo.js 的 `read_sql` 函数,除非确认支持您的 MySQL 驱动。
- 如果数据量大,考虑分块处理或使用流式方式。

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 楼主| 发表于 昨天 11:29 | 显示全部楼层
@FishC danfo.js 怎么在nodejs前段使用
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发表于 昨天 11:29 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-14 11:29
@FishC danfo.js 怎么在nodejs前段使用


danfo.js 是一个用于数据处理的 JavaScript 库,类似 Python 的 Pandas。它可以在 Node.js 环境中使用。以下是使用步骤:

  • 安装 danfojs-node 包:
    在项目目录下打开终端,运行:
    1. npm install danfojs-node
    复制代码

  • 在代码中引入并使用:
    创建一个 JavaScript 文件(如 app.js),编写代码:

    1. const dfd = require('danfojs-node');

    2. // 示例:创建 DataFrame
    3. const df = new dfd.DataFrame({ A: [1, 2, 3], B: [4, 5, 6] });
    4. df.print();
    复制代码

  • 运行代码:
    在终端中执行:
    1. node app.js
    复制代码



这将在控制台输出 DataFrame。如果你需要在浏览器前端使用,可以通过 script 标签引入 danfo.js 的浏览器版本,但需注意版本兼容性。

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 楼主| 发表于 昨天 11:32 | 显示全部楼层
FishC 发表于 2026-2-14 11:29
danfo.js 是一个用于数据处理的 JavaScript 库,类似 Python 的 Pandas。它可以在 Node.js 环境中使用 ...

@FishC 如何在浏览器前端使用,请举例说明
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发表于 昨天 11:33 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-14 11:32
FishC 发表于 2026-2-14 11:29
danfo.js 是一个用于 ...

@FishC 如何在浏览器前端使用,请举例说明


要在浏览器前端使用 danfo.js,你可以通过
  1. <script>
复制代码
标签引入库,然后使用 JavaScript 代码进行数据处理。

步骤1:引入 danfo.js

在你的 HTML 文件中,添加一个
  1. <script>
复制代码
标签来引入 danfo.js。例如,你可以使用 CDN 或本地路径。


  1. <!DOCTYPE html>
  2. <html lang="en">
  3. <head>
  4.     <meta charset="UTF-8">
  5.     <title>使用 danfo.js</title>
  6.     <!-- 引入 danfo.js,请将 src 替换为实际的库地址 -->
  7.     <script src="path/to/danfo.js"></script>
  8. </head>
  9. <body>
  10.     <div id="output"></div>
  11.     <script src="your-script.js"></script>
  12. </body>
  13. </html>
复制代码


注意:将 path/to/danfo.js 替换为真实的 danfo.js 文件路径。你可以从 danfo.js 的官方资源或 npm 包中获取该文件。

步骤2:使用 danfo.js 编写 JavaScript 代码

创建一个 JavaScript 文件(例如 your-script.js),并在其中使用 danfo.js 的功能。

示例:创建一个 DataFrame 并输出到页面。


  1. // 等待页面加载完成
  2. document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
  3.     // 创建一个简单的 DataFrame
  4.     const df = new dfd.DataFrame({
  5.         'A': [1, 2, 3, 4],
  6.         'B': [5, 6, 7, 8]
  7.     });

  8.     // 打印 DataFrame 到控制台
  9.     df.print();

  10.     // 将 DataFrame 显示在页面上
  11.     const outputDiv = document.getElementById('output');
  12.     outputDiv.innerHTML = df.toString();
  13. });
复制代码


在这个例子中,我们创建了一个包含两列数据的 DataFrame,然后将其输出到控制台和页面上的一个 div 元素中。

注意事项

- 确保在引入 danfo.js 之后才使用其 API。
- danfo.js 在浏览器中需要现代 JavaScript 环境支持。
- 更多功能请参考 danfo.js 文档。

希望这个例子能帮助你在浏览器前端使用 danfo.js!

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 楼主| 发表于 昨天 11:47 | 显示全部楼层
@FishC danfo.js如何绘制饼图、折线图、柱状图
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发表于 昨天 11:48 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-14 11:47
@FishC danfo.js如何绘制饼图、折线图、柱状图

在 Danfo.js 中绘制图表需要配合 plotly.jsD3.js 等可视化库,因为 Danfo.js 本身专注于数据处理,不包含绘图功能。以下是使用 plotly.js 绘制饼图、折线图、柱状图的示例:

1. 准备工作
首先确保引入了 danfo.jsplotly.js


  1. <script src="[url=https://cdn.jsdelivr.net/npm/danfojs@1.1.2/lib/bundle.js"></script>]https://cdn.jsdelivr.net/npm/danfojs@1.1.2/lib/bundle.js"></script>[/url]
  2. <script src="[url=https://cdn.plot.ly/plotly-2.24.1.min.js"></script>]https://cdn.plot.ly/plotly-2.24.1.min.js"></script>[/url]
复制代码


2. 绘制饼图


  1. // 创建数据
  2. const df = new dfd.DataFrame({
  3.     'fruit': ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄'],
  4.     'quantity': [30, 20, 25, 35]
  5. });

  6. // 提取数据列
  7. const labels = df['fruit'].values;
  8. const values = df['quantity'].values;

  9. // 配置饼图
  10. const trace = {
  11.     labels: labels,
  12.     values: values,
  13.     type: 'pie'
  14. };

  15. Plotly.newPlot('chartContainer', [trace]);
复制代码


3. 绘制折线图


  1. // 创建示例数据
  2. const df = new dfd.DataFrame({
  3.     'x': [1, 2, 3, 4, 5],
  4.     'y': [10, 15, 13, 17, 21]
  5. });

  6. // 配置折线图
  7. const trace = {
  8.     x: df['x'].values,
  9.     y: df['y'].values,
  10.     type: 'scatter',
  11.     mode: 'lines+markers'
  12. };

  13. Plotly.newPlot('chartContainer', [trace]);
复制代码


4. 绘制柱状图


  1. const df = new dfd.DataFrame({
  2.     'category': ['A', 'B', 'C', 'D'],
  3.     'value': [40, 25, 30, 45]
  4. });

  5. const trace = {
  6.     x: df['category'].values,
  7.     y: df['value'].values,
  8.     type: 'bar'
  9. };

  10. Plotly.newPlot('chartContainer', [trace]);
复制代码


5. 使用 Danfo.js 的 plot 方法(简化版)
也可以直接使用 Danfo.js 内置的 plot 方法(需引入 plotly.js):


  1. // 创建 DataFrame
  2. const df = new dfd.DataFrame({
  3.     'A': [1, 2, 3, 4],
  4.     'B': [10, 20, 30, 40]
  5. });

  6. // 绘制折线图
  7. df.plot("myDiv").line({ columns: ["A", "B"] });

  8. // 绘制柱状图
  9. df.plot("myDiv").bar({ columns: ["A", "B"] });

  10. // 绘制饼图(需转换数据格式)
  11. const series = df.iloc({ rows: [0] }).transpose();
  12. series.plot("myDiv").pie();
复制代码


注意事项:
* 确保 HTML 中有 <div id="chartContainer"></div><div id="myDiv"></div> 作为图表容器
* 饼图数据需要是数值型,且通常使用单行/单列数据
* 使用前请查阅最新版本文档,API 可能有调整


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 楼主| 发表于 昨天 11:54 | 显示全部楼层
FishC 发表于 2026-2-14 11:48
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@FishC 能不能像matplotlib一样划分子图
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发表于 昨天 11:55 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-14 11:54
FishC 发表于 2026-2-14 11:48
以上回复来自 FishC A ...


当然可以!在 matplotlib 中划分子图主要通过 plt.subplots()plt.subplot() 实现。下面我分别介绍这两种方法:

方法一:使用 plt.subplots() 创建多个子图
这种方法一次性创建网格状子图,返回图形对象和子图数组,方便批量操作。


  1. import matplotlib.pyplot as plt

  2. # 创建 2 行 2 列的子图网格
  3. fig, axs = plt.subplots(2, 2)

  4. # 在第一个子图(左上角)绘图
  5. axs[0, 0].plot([1, 2, 3], [1, 4, 9])
  6. axs[0, 0].set_title('子图 1')

  7. # 在第二个子图(右上角)绘图
  8. axs[0, 1].plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
  9. axs[0, 1].set_title('子图 2')

  10. # 在第三个子图(左下角)绘图
  11. axs[1, 0].plot([1, 2, 3], [3, 2, 1])
  12. axs[1, 0].set_title('子图 3')

  13. # 在第四个子图(右下角)绘图
  14. axs[1, 1].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
  15. axs[1, 1].set_title('子图 4')

  16. # 自动调整布局,避免重叠
  17. plt.tight_layout()
  18. plt.show()
复制代码


方法二:使用 plt.subplot() 逐个添加子图
这种方法按位置逐个添加子图,适合动态创建。


  1. import matplotlib.pyplot as plt

  2. # 添加第一个子图(2 行 2 列,位置 1)
  3. plt.subplot(2, 2, 1)
  4. plt.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9])
  5. plt.title('子图 1')

  6. # 添加第二个子图(2 行 2 列,位置 2)
  7. plt.subplot(2, 2, 2)
  8. plt.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
  9. plt.title('子图 2')

  10. # 添加第三个子图(2 行 2 列,位置 3)
  11. plt.subplot(2, 2, 3)
  12. plt.plot([1, 2, 3], [3, 2, 1])
  13. plt.title('子图 3')

  14. # 添加第四个子图(2 行 2 列,位置 4)
  15. plt.subplot(2, 2, 4)
  16. plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
  17. plt.title('子图 4')

  18. plt.tight_layout()
  19. plt.show()
复制代码


简要说明:
- plt.subplots(nrows, ncols) 返回一个图形对象和子图数组,可通过索引(如 axs[0,0])访问每个子图。
- plt.subplot(nrows, ncols, index) 在当前图形中添加子图,index 从 1 开始编号。
- 使用 plt.tight_layout() 可以自动调整子图间距,使布局更清晰。

希望这能帮助你理解如何在 matplotlib 中划分子图!如果还有疑问,请继续提问。

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 楼主| 发表于 昨天 11:57 | 显示全部楼层
FishC 发表于 2026-2-14 11:55
当然可以!在 matplotlib 中划分子图主要通过 plt.subplots() 或 plt.subplot() 实现。下面我分别介绍 ...

@FishC plotly.js 或 D3.js能不能划分子图
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发表于 昨天 11:57 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-14 11:57
FishC 发表于 2026-2-14 11:55
当然可以!在 matplot ...


鱼油你好!

plotly.js 和 D3.js 都可以实现子图功能,但方式不同。

对于 plotly.js,你可以使用 layout.gridmake_subplots 来创建子图。下面是一个简单示例:


  1. // 使用 layout.grid 划分子图
  2. var trace1 = {
  3.   x: [1, 2, 3],
  4.   y: [4, 5, 6],
  5.   type: 'scatter'
  6. };
  7. var trace2 = {
  8.   x: [1, 2, 3],
  9.   y: [2, 3, 4],
  10.   type: 'bar'
  11. };

  12. var layout = {
  13.   grid: { rows: 1, columns: 2 },
  14.   title: '子图示例'
  15. };

  16. Plotly.newPlot('myDiv', [trace1, trace2], layout);
复制代码


对于 D3.js,它没有内置的子图函数,但你可以通过手动布局多个 SVG 元素来实现。例如:


  1. // 创建主 SVG 容器
  2. var svg = d3.select("body").append("svg")
  3.   .attr("width", 800)
  4.   .attr("height", 400);

  5. // 定义两个子图区域
  6. var g1 = svg.append("g")
  7.   .attr("transform", "translate(50, 50)"); // 第一个子图位置

  8. var g2 = svg.append("g")
  9.   .attr("transform", "translate(450, 50)"); // 第二个子图位置

  10. // 然后在每个 g 元素中分别绘制图表(例如添加坐标轴、数据点等)
复制代码


总结:plotly.js 更简单直接,D3.js 更灵活但需要手动处理。根据你的需求选择即可!

如果有更多问题,请随时提问。

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 楼主| 发表于 昨天 15:16 | 显示全部楼层
@FishC plotly.js,使用make_subplots创建子图,举例
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发表于 昨天 15:16 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-14 15:16
@FishC plotly.js,使用make_subplots创建子图,举例


使用 Plotly.js 的 makeSubplots 创建子图,以下是简单示例:


  1. // 引入 plotly.js
  2. // 假设已通过 CDN 引入:<script src="[url=https://cdn.plot.ly/plotly-2.27.0.min.js"></script>]https://cdn.plot.ly/plotly-2.27.0.min.js"></script>[/url]

  3. // 创建 2x2 子图布局
  4. Plotly.makeSubplots({
  5.   rows: 2,
  6.   cols: 2,
  7.   subplotTitles: ['折线图', '散点图', '柱状图', '混合图']
  8. }).then(function(fig) {
  9.   // 添加折线图到子图 (1,1)
  10.   Plotly.addTrace(fig, {
  11.     x: [1, 2, 3],
  12.     y: [2, 5, 3],
  13.     type: 'scatter',
  14.     mode: 'lines',
  15.     name: '折线'
  16.   }, 1, 1);

  17.   // 添加散点图到子图 (1,2)
  18.   Plotly.addTrace(fig, {
  19.     x: [1, 2, 3],
  20.     y: [4, 1, 6],
  21.     type: 'scatter',
  22.     mode: 'markers',
  23.     name: '散点'
  24.   }, 1, 2);

  25.   // 添加柱状图到子图 (2,1)
  26.   Plotly.addTrace(fig, {
  27.     x: ['A', 'B', 'C'],
  28.     y: [3, 1, 5],
  29.     type: 'bar',
  30.     name: '柱状'
  31.   }, 2, 1);

  32.   // 添加混合图到子图 (2,2) - 同时包含折线和柱状
  33.   Plotly.addTrace(fig, {
  34.     x: [1, 2, 3],
  35.     y: [2, 4, 1],
  36.     type: 'bar',
  37.     name: '柱状',
  38.     marker: {color: 'orange'}
  39.   }, 2, 2);
  40.   Plotly.addTrace(fig, {
  41.     x: [1, 2, 3],
  42.     y: [3, 2, 4],
  43.     type: 'scatter',
  44.     mode: 'lines+markers',
  45.     name: '折线'
  46.   }, 2, 2);

  47.   // 绘制图形
  48.   Plotly.newPlot('plotDiv', fig.data, fig.layout);
  49. });
复制代码


注意事项:
1. 需要先创建 HTML 容器:<div id="plotDiv"></div>
2. makeSubplots 返回 Promise,需用 .then() 处理
3. addTrace 参数:图形对象、行号、列号(从 1 开始计数)
4. 可通过 subplotTitles 设置每个子图标题

其他常用参数:
- vertical_spacing:垂直间距
- horizontal_spacing:水平间距
- shared_xaxes:共享 X 轴
- shared_yaxes:共享 Y 轴

这样就能快速创建多子图布局了!

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 楼主| 发表于 昨天 23:51 | 显示全部楼层
@FishC danfo.js groupby将DataFrame聚合后为两列索引时,将聚合的两列中一列值调整为行索引,另一列的值调整为列索引,应该怎么做
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发表于 昨天 23:52 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-14 23:51
@FishC danfo.js groupby将DataFrame聚合后为两列索引 ...


问题: 在 danfo.js 中,使用 groupby 聚合后得到两列索引,希望将其中一列作为行索引,另一列作为列索引,形成类似数据透视表的结构。

解决方案: 您可以使用 pivot_table 方法直接创建数据透视表,或者先 groupby 聚合后再用 unstack 调整索引。以下是两种方法的示例:

方法1:使用 pivot_table
直接通过 df.pivot_table() 指定行、列和值列,并设置聚合函数。


  1. // 假设 df 是原始 DataFrame,包含列 'A'、'B'、'C'
  2. let pivoted = df.pivot_table({
  3.     index: 'A',      // 作为行索引的列名
  4.     columns: 'B',    // 作为列索引的列名
  5.     values: 'C',     // 要聚合的数值列名
  6.     aggfunc: 'sum'   // 聚合函数,如 'sum'、'mean'、'count' 等
  7. });
  8. // pivoted 现在是一个以 'A' 为行、'B' 为列的数据透视表
复制代码


方法2:使用 groupby 后 unstack
先通过 groupby 进行分组聚合,得到多级索引的 DataFrame,再用 unstack 将指定级别转换为列。


  1. // 先按 'A' 和 'B' 分组,并对 'C' 求和
  2. let grouped = df.groupby(['A', 'B']);
  3. let aggregated = grouped.col(['C']).sum(); // 聚合后索引为 'A' 和 'B'

  4. // 使用 unstack 将 'B' 的索引级别转换为列
  5. let pivoted = aggregated.unstack('B');
  6. // pivoted 现在将 'A' 作为行索引,'B' 的值作为列标题
复制代码


注意事项:
- 如果使用 unstack,请确保聚合后的 DataFrame 具有正确的索引结构。
- pivot_table 方法更直观,适合直接创建数据透视表。
- 根据您的 danfo.js 版本,方法可能略有差异,请参考官方文档(此处不提供链接)。

选择哪种方法取决于您的代码上下文和个人偏好。希望这能帮助您解决问题!

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 楼主| 发表于 昨天 23:55 | 显示全部楼层
FishC 发表于 2026-2-14 23:52
问题: 在 danfo.js 中,使用 groupby 聚合后得到两列索引,希望将其中一列作为行索引,另一列作为列索 ...

@FishC danfo.js没有pivot_table和unstack方法。程序报错,.unstack is not a function
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发表于 昨天 23:56 | 显示全部楼层
kerln888 发表于 2026-02-14 23:55
FishC 发表于 2026-2-14 23:52
问题: 在 danfo.js  ...


在 danfo.js 中确实没有直接的 `pivot_table` 或 `unstack` 方法。不过我们可以通过其他方式实现类似的功能。这里给你两种解决方案:

方法一:使用 groupby 和 reshape

假设你有一个分组后的结果,想要将其中一列作为行索引,另一列作为列索引:

[code=javascript]
// 示例数据
const dfd = require("danfojs-node");

let data = {
  'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
  'type': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
  'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
};

let df = new dfd.DataFrame(data);

// 第一步:使用 groupby 聚合
let group = df.groupby(['category', 'type']);
let grouped_df = group.col(['value']).sum();

// 重置索引,将多层索引转为列
grouped_df.reset_index({ inplace: true });

// 第二步:手动创建透视表
// 获取唯一的分类和类型
let categories = grouped_df['category'].unique().values;
let types = grouped_df['type'].unique().values;

// 创建透视表的数据结构
let pivotData = {};
categories.forEach(cat => {
  pivotData[cat] = {};
  types.forEach(t => {
    // 查找对应的值
    let filterQuery = `(category == "${cat}") and (type == "${t}")`;
    let filtered = grouped_df.query(filterQuery);
   
    if (filtered.shape[0] > 0) {
      pivotData[cat][t] = filtered['value_sum'].values[0];
    } else {
      pivotData[cat][t] = 0; // 或者 null
    }
  });
});

// 第三步:创建新的 DataFrame
let result = new dfd.DataFrame(pivotData);
result.print();
[/code]

方法二:使用 reshape 方法(如果版本支持)

一些 danfo.js 版本可能有不同的方法:

[code=javascript]
// 另一种方式 - 使用 pivot
let pivotResult = df.pivot({
  index: 'category',     // 行索引
  columns: 'type',       // 列索引
  values: 'value',       // 值列
  aggfunc: 'sum'         // 聚合函数
});

pivotResult.print();
[/code]

如果以上方法都不行,这里有个更通用的解决方案:

[code=javascript]
// 通用手动实现
function createPivotTable(df, indexCol, columnCol, valueCol, aggFunc = 'sum') {
  let indexVals = df[indexCol].unique().values;
  let columnVals = df[columnCol].unique().values;
  
  // 初始化结果对象
  let result = {};
  indexVals.forEach(idx => {
    result[idx] = {};
    columnVals.forEach(col => {
      result[idx][col] = null;
    });
  });
  
  // 填充数据
  for (let i = 0; i < df.shape[0]; i++) {
    let idx = df.at(i, indexCol);
    let col = df.at(i, columnCol);
    let val = df.at(i, valueCol);
   
    if (result[idx][col] === null) {
      result[idx][col] = val;
    } else {
      // 根据聚合函数处理重复值
      switch(aggFunc) {
        case 'sum':
          result[idx][col] += val;
          break;
        case 'mean':
          // 需要记录计数来计算平均值
          break;
        case 'count':
          result[idx][col] += 1;
          break;
        default:
          result[idx][col] = val;
      }
    }
  }
  
  return new dfd.DataFrame(result);
}

// 使用示例
let pivot = createPivotTable(df, 'category', 'type', 'value', 'sum');
pivot.print();
[/code]

建议:

1. 首先检查你的 danfo.js 版本,查看是否有 pivot 方法
2. 如果确实没有,使用方法一的手动实现
3. 考虑先对数据进行预处理,确保每个组合只出现一次

如果你能提供更具体的数据结构和需求,我可以给出更针对性的代码示例。

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。
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