我正在嘗試制作一個數據透視表，使其看起來像下面第一個數據中的預期結果（第二個表）；To Date From To Quantity10/11/2020 USA Ireland 510/11/2020 USA France 411/11/2020 USA France 612/11/2020 USA Jamaica 612/11/2020 USA France 5...14/02/2021 USA Ireland 65 01/11/2020 01/12/2020 01/01/2021 01/02/2021Ireland 15 65France 10Jamaica 6我可以通過 groupby() 來獲取每月數據。我希望數據透視表包含每個國家/地區的總金額。df.index = qathist['To Date']df.index = pd.to_datetime(df.index)df_m= df.groupby(by=[df.index.year, df.index.month]).sum()..但是后來我刪除了其他數據等，并且似乎無法正確旋轉它！
3 回答
慕標琳琳
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要獲得每月的費用，最好使用to_period. 您可以通過Togroupby，然后取消堆疊：
df.groupby(['To',df.index.to_period('M')])['Quantity'].sum().unstack()
qq_花開花謝_0
TA貢獻1835條經驗 獲得超7個贊
您可以使用原始代碼的一部分并將其與函數混合pd.pivot_table。
例如，如果您的原始數據框是df：
df.index = pd.to_datetime(df["To Date"])
pivot = df.pivot_table(values="Quantity",
columns="To",
index=[df.index.month, df.index.year],
aggfunc='sum')
輸出如下
To France Ireland Jamaica
To Date To Date
2 2021 NaN 65.0 NaN
10 2020 4.0 5.0 NaN
11 2020 6.0 NaN NaN
12 2020 5.0 NaN 6.0
希望它有用！
蠱毒傳說
TA貢獻1895條經驗 獲得超3個贊
使用 pd.crosstab：
pd.crosstab(df['To'], df['To Date'], df['Quantity'], aggfunc='sum')
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