要创建一个按年份分组的数据透视表,你可以使用Python的pandas库。下面是一个代码示例:
import pandas as pd
# 创建一个包含年份和数据的示例数据集
data = {'年份': [2018, 2018, 2019, 2019, 2020, 2020],
'数据': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='数据', index='年份')
print(pivot_table)
输出结果会按年份分组,并计算每个年份对应的数据的平均值。输出结果如下:
数据
年份
2018 15
2019 35
2020 55
在这个示例中,首先创建了一个包含年份和数据的示例数据集。然后使用pd.pivot_table()
函数创建数据透视表。这个函数有几个参数,其中df
是要进行操作的数据框,values
是要计算统计量的列,index
是按照哪一列分组。
你可以根据自己的数据集和需求进行相应的修改。
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