pivot_table代码如何使用

冰菲

pivot_table代码如何使用
我想透视合计数，个数，并且没有序号

FishC

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：

1. 
   
2. import pandas as pd
   
3. 
   
4. data = {
   
5.     'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
   
6.     'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
   
7. }
   
8. df = pd.DataFrame(data)
   

复制代码

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：

1. 
   
2. pivot = pd.pivot_table(df, index='Category', values='Value', aggfunc=['sum', 'count'])
   

复制代码

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：

1. 
   
2. pivot_reset = pivot.reset_index()
   
3. print(pivot_reset)
   

复制代码

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。

冰菲

透视后生成工作表列可以排序吗

FishC

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）：

1. 
   
2. import pandas as pd
   
3. 
   
4. # 创建示例数据
   
5. data = {
   
6.     'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
   
7.     'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
   
8. }
   
9. df = pd.DataFrame(data)
   
10. 
    
11. # 透视，计算总和和个数
    
12. pivot = pd.pivot_table(df, index='Category', values='Value', aggfunc=['sum', 'count'])
    
13. pivot_reset = pivot.reset_index()
    
14. print("原始透视结果：")
    
15. print(pivot_reset)
    

复制代码

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：

1. 
   
2. # 按 'sum' 列降序排序
   
3. sorted_pivot = pivot_reset.sort_values(by=('sum', 'Value'), ascending=False)
   
4. print("\n按总和降序排序：")
   
5. print(sorted_pivot)
   

复制代码

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：

1. 
   
2. # 重命名列为单级
   
3. pivot_reset.columns = ['Category', 'Sum', 'Count']
   
4. # 按 'Sum' 列升序排序
   
5. sorted_pivot_simple = pivot_reset.sort_values(by='Sum', ascending=True)
   
6. print("\n重命名后按 Sum 升序排序：")
   
7. print(sorted_pivot_simple)
   

复制代码

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：

1. 
   
2. # 调整列顺序
   
3. reordered_pivot = pivot_reset[['Category', 'Count', 'Sum']]
   
4. print("\n调整列顺序后：")
   
5. print(reordered_pivot)
   

复制代码

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！

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冰菲

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

FishC

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
0  AB  6640.45  14  22134.93
1  BD     4.52   2    226.42

调整列顺序后：
  厂家  单号       运费      金额
0  AB  14  22134.93  6640.45
1  BD   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。

不二如是

1、透视统计【合计 + 个数】，且无序号

1. result = (
   
2.     pd.pivot_table(
   
3.         df,
   
4.         values='销量',
   
5.         index='地区',
   
6.         aggfunc=['sum', 'count']
   
7.     )
   
8.     .reset_index()
   
9. )

复制代码

2、列名拉平（可选，但常用）

1. result.columns = ['地区', '销量合计', '销量个数']

复制代码

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：

1. pd.pivot_table(df, values='销量', index='地区', aggfunc='sum').reset_index()

复制代码

只计数：

1. pd.pivot_table(df, values='销量', index='地区', aggfunc='count').reset_index()

复制代码

如果你的字段名不是「地区 / 销量」，直接替换即可。

冰菲

统计个数如何去除重复