Question

我想使用pivot_table来显示每个单元格中列的任意值。例如，给定这样一个DataFrame：

df = pd.DataFrame({'x': ['x1', 'x1', 'x2'],
                   'y': ['a', 'b', 'c']})

为y的每个值计算x的值：

df.pivot_table(index='x', values='y', aggfunc=len)
    y
x   
x1  2
x2  1

因此，我想代替[2, 1]或['a', 'c']。

我尝试了这些方法，但是都产生了错误（notebook）：

['b', 'c']

对于每个https://stackoverflow.com/a/38982172/1840471，一种替代方法是使用df.pivot_table(index='x', values='y', aggfunc=sample) df.pivot_table(index='x', values='y', aggfunc=head) df.pivot_table(index='x', values='y', aggfunc=lambda x: x[0])和groupby，在这种情况下，这会产生所需的结果：

agg

但是，我希望使用df.groupby(['x']).y.agg('head')，因为我的完整用例涉及获取行和列中的值。

Answer 1

如何使用first如下：

df.pivot_table(index='x', values='y', aggfunc='first')

Out[67]:
    y
x
x1  a
x2  c

aggfunc在熊猫的pivot_table

1 个答案: