Python熊猫数据透视表

use*_*987 5 python pivot-table python-2.7 pandas

我正在尝试使用Pandas进行频率计数的数据透视表.

我有以下代码:

 from pandas import pivot_table, DataFrame, crosstab
 import numpy as np
 df=DataFrame(
    {'Y':[99999991, 99999992, 99999993, 99999994, 99999995,
          99999996, 99999997, 99999998, 99999999],
     'X':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
     'X2':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]})
 print pivot_table(df,rows=['Y'], cols=['X'],aggfunc=np.sum)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

这是我的输出:

 X          1   2   3   4   5   6   7   8   9
 Y                                         
  99999991   1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
  99999992 NaN   2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
  99999993 NaN NaN   3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
  99999994 NaN NaN NaN   4 NaN NaN NaN NaN NaN
  99999995 NaN NaN NaN NaN   5 NaN NaN NaN NaN
  99999996 NaN NaN NaN NaN NaN   6 NaN NaN NaN
  99999997 NaN NaN NaN NaN NaN NaN   7 NaN NaN
  99999998 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN   8 NaN
  99999999 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN   9
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

这是我想要的输出:

 X          1   2   3   4   5   6   7   8   9
 X2                                         
   1   99999991 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
   2 NaN   99999992 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
   3 NaN NaN   99999993 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
   4 NaN NaN NaN   99999994 NaN NaN NaN NaN NaN
   5 NaN NaN NaN NaN   99999995 NaN NaN NaN NaN
   6 NaN NaN NaN NaN NaN   99999996 NaN NaN NaN
   7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN   99999997 NaN NaN
   8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN   99999998 NaN
   9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN   99999999
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

这就是我不断得到的:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 9 entries, 1 to 9
Data columns:
('Y', 1L)    1  non-null values
('Y', 2L)    1  non-null values
('Y', 3L)    1  non-null values
('Y', 4L)    1  non-null values
('Y', 5L)    1  non-null values
('Y', 6L)    1  non-null values
('Y', 7L)    1  non-null values
('Y', 8L)    1  non-null values
('Y', 9L)    1  non-null values
dtypes: float64(9)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

有谁知道为什么?输出是否太大.我似乎无法找到任何东西.

Bio*_*eek 4

只需替换rows=['Y']rows=['X2']

>>> print pivot_table(df,rows=['X2'], cols=['X'],aggfunc=np.sum)
      Y                                        
X     1    2    3    4    5    6    7    8    9
X2                                             
1   101  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2   NaN  102  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3   NaN  NaN  103  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
4   NaN  NaN  NaN  104  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
5   NaN  NaN  NaN  NaN  105  NaN  NaN  NaN  NaN
6   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  106  NaN  NaN  NaN
7   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  107  NaN  NaN
8   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  108  NaN
9   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  109
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)