Python pivot_table - 添加差异列

Question

我是 python 的新手。我有以下数据框。我能够在 Excel 中旋转。

我想添加差异列（在图像中，我手动添加了它）。

区别在于BA值。我能够使用 Python 数据透视表复制差异列和总计除外。下面是我的代码。

table = pd.pivot_table(data, index=['Category'], values = ['value'], columns=['Name','Date'], fill_value=0)

如何添加差异列并计算值？

我怎样才能得到底部的总计？

数据如下

df = pd.DataFrame({

"Value": [0.1, 0.2, 3, 1, -.5, 4],

"Date": ["2020-07-01", "2020-07-01", "2020-07-01", "2020-07-01", "2020-07-01", "2020-07-01"],

"Name": ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],

"HI Display1": ["X", "Y", "Z", "Z", "Y", "X"]})

我想要数据透视表如下

Answer 1

这是一种方法：df = pd.DataFrame({    "Name": ["A", "A", "A", "B", "B", "B"],     "Date": "2020-07-01",     "Value": [0.1, 0.2, 3, 2, -.5, 4],     "Category": ["Z", "Y", "X", "Z", "Y", "X"]})piv = pd.pivot_table(df, index="Category", columns="Name", aggfunc=sum)piv.columns = [c[1] for c in piv.columns]piv["diff"] = piv.B - piv.A输出 ( piv) 是：            A    B  diffCategory                X         3.0  4.0   1.0Y         0.2 -0.5  -0.7Z         0.1  2.0   1.9要为 A 和 B 添加“总计”，请执行piv.loc["total"] = piv.sum()从“差异”列中删除总数：piv.loc["total", "diff"] = "" # or np.NaN, if you'd like to be more                               # 'pandas' style. 现在的输出是：            A    B  diffCategory                X         3.0  4.0   1.0Y         0.2 -0.5  -0.7Z         0.1  2.0   1.9total     3.3  5.5   如果此时您想在类别顶部添加标题“名称”，请执行以下操作：piv.columns = pd.MultiIndex.from_product([["Name"], piv.columns])piv就是现在：         Name                      A    B diffCategory               X         3.0  4.0  1.0Y         0.2 -0.5 -0.7Z         0.1  2.0  1.9total     3.3  5.5  将日期添加到每一列：date = df.Date.max()piv.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([c+(date,) for c in piv.columns])==>               Name                                        A          B       diff         2020-07-01 2020-07-01 2020-07-01Category                                 X               3.0        4.0          1Y               0.2       -0.5       -0.7Z               0.1        2.0        1.9total           3.3        5.5           最后，要为列着色（例如，如果您使用的是 Jupyter），请执行以下操作：second_col = piv.columns[2]piv.style.background_gradient("PiYG", subset = [second_col]).highlight_null('white').set_na_rep("")

Answer 2

添加总计的其他方法是将“margins=True”参数添加到 pivot 函数，然后用差异替换 Total 列，如下所示：data = {        'Name':['A', 'A' ,'A', 'B', 'B', 'B','A', 'A' ,'A', 'B', 'B', 'B' ],        'Value':[1, 2, 3, 4, 5, 6,1, 2, 3, 4, 5, 6, ],        'Category': ['X', 'Y', 'Z','X', 'Y', 'Z','X', 'Y', 'Z','X', 'Y', 'Z']    }df = pd.DataFrame(data)pivot_ = df.pivot_table(index = ["Category"],               columns = "Name" ,               values = "Value",               aggfunc = "sum",               margins=True,               margins_name='Totals')\ .fillna('')pivot_['Totals'] = pivot_['B'] - pivot_['A']pivot_.rename(columns={"Totals": "Diff"})输出：Name    A   B   DiffCategory            X       2   8   6Y       4   10  6Z       6   12  6Totals  12  30  18根据问题更新进行编辑：让我们使用您现在提供的示例数据：pivot_1 = df_1.pivot_table(index = ["HI Display1"],               columns = ["Name", 'Date'],               values = "Value",               aggfunc = "sum",               margins=True,               margins_name='Totals').fillna('')pivot_1['Totals'] = pivot_1['B'].sum(axis=1) - pivot_1['A'].sum(axis=1)pivot_1.rename(columns={"Totals": "Diff"})输出：Name        A           B           DiffDate        2020-07-01  2020-07-01  HI Display1         X           0.1         4.0         3.9Y           0.2         -0.5        -0.7Z           3.0         1.0         -2.0Totals      3.3         4.5         1.2