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小编给大家分享一下pandas中pivot_table()如何按日期分多列数据，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
如下所示：
| date | 20170307 | 20170308 |
| iphone4 | 2 | 0 |
| iphone5 | 2 | 1 |
| iphone6 | 0 | 1 |
先生成DF数据。
>>> df = pd.DataFrame.from_dict([['ip4','20170307',1],['ip4','20170307',1],['ip5','20170307',1],['ip5','20170307',1],['ip6','20170308',1],['ip5','20170308',1]]) >>> df.columns=['type','date','num'] >>>df
type date num 0 ip4 20170307 1 1 ip4 20170307 1 2 ip5 20170307 1 3 ip5 20170307 1 4 ip6 20170308 1 5 ip5 20170308 1
>>> pd.pivot_table(df,values='num',rows=['type'],cols=['date'],aggfunc=np.sum).fillna(0)
操作一下就是实现结果。
注：这个函数的参数形式在0.13.x版本里有效，其他版本请参考相应文档。
从0.14.0开始，参数形式升级成pd.pivot_table(df,values='num',index=['type'],columns=['date'],aggfunc=np.sum).fillna(0)
以上是“pandas中pivot_table()如何按日期分多列数据”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！
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