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)

以上这篇pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。