向 Pandas 数据透视表添加过滤器

Question

我想向数据透视表添加过滤条件，如下所示：

（选择 v2 的值等于 'A'）

pd.pivot_table(df,index=['v1'],columns=['v2'=='A'],values=['v3'],aggfunc='count')

那可能吗？

Answer 1

如果您想按列过滤，您可以只传递单个列名称或名称列表。例如：

pd.pivot_table(df, index='v1', columns='A', values='v3', aggfunc='count')
pd.pivot_table(df, index='v1', columns=['A', 'B', 'C'], values='v3', aggfunc='count')    

如果你想按值过滤，你只需过滤 DataFrame 即可。例如：

pd.pivot_table(df[df.v3 == some_value], index='v1', columns='A', values='v3', aggfunc='count')

Answer 2

这是Grr答案的延伸。

使用他们的建议：

pd.pivot_table(df[df.v3 == some_value], index='v1', columns='A', values='v3', aggfunc='count')

产生错误：

“类型错误：pivot_table() 为参数‘值’获得了多个值”

我做了一个轻微的调整，它对我有用：

df[df.v3 == some_value].pivot_table(index='v1', columns='A', values='v3', aggfunc='count')

添加多个过滤器：使用& , | 运算符用一组 () 来指定优先级。使用and , or 会导致错误。

df[(df.v3 == some_value) & (df.v4 == some_value)].pivot_table(index='v1', columns='A', values='v3', aggfunc='count')