Question

我正在尝试旋转我的桌子。它具有4个主要列，以及大约20个其他未使用的列。列是“网站”，“类别”，“周初”和“总时数”。

我正在尝试按网站，类别和周开始对total_hours求和。

我正在使用df.pivot_table函数，它可以按我的意愿进行操作，但是输出需要一些修正。

效果很好，但是我得到以下输出：

索引（“ sum”，“ Total_Hours”）（'Site1'，'Cat1'，Timestamp（'2019-12-23'））725

我正在使用的代码是：

df2=df.pivot_table(index=['Site','Category','Week_Beginning'],values=['Total_Hours'],aggfunc=[np.sum],fill_value=0)

从数学角度看，代码运行良好，也就是说，总和正确

输出为：

效果很好，但是我得到以下输出：

索引（“ sum”，“ Total_Hours”）（'Site1'，'Cat1'，Timestamp（'2019-02-23'））725

因此，输出仅包含一个名称为（'sum'，'Total_Hours'）的列

我期望的是4列，如下所示：

Site       Category           Week_Beginning           Total_Hours
Site1        Cat1               2019-03-23                225
Site1        Cat1               2019-03-30                152

任何帮助将不胜感激。我正在通过Spyder 3.3.3使用python 3.7.3

谢谢。

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Answer 1

在我看来，您应该使用groupby-

df2=df.groupby(['Site','Category','Week_Beginning']).agg({"Total_Hours":"sum"}).reset_index()

如何获取数据透视表的索引作为列

1 个答案: