我试着运行以下函数
def make_europe_view(data):
data['% Rev'] = data.GrossRevenue_GBP/data.GrossRevenue_GBP.sum()
tmean = lambda x :stats.trim_mean(x, 0.1)
pivot = pd.pivot_table(data[(data['New_category_ID'] != 0)&(data['YYYY'] == 2016)],
index = 'New_category',
values=['GrossRevenue_GBP','MOVC_GBP','PM_GBP', '% Rev'],
aggfunc= {'MOVC_GBP':tmean,'PM_GBP':tmean,'GrossRevenue_GBP':[np.sum,tmean],'% Rev':np.sum })
pivot['% PM'] = pivot['PM_GBP']/pivot[('GrossRevenue_GBP')]['<lambda>']
#pivot['% MOVC'] = pivot['MOVC_GBP']/Tmean_GR
pivot['Country'] = 'EU'
pivot['product_cat'] = pivot.index
#pivot = pivot[['product_cat', '% Rev', 'GrossRevenue_GBP', 'MOVC_GBP', 'PM_GBP', '% PM', '% MOVC', 'Country']]
return pivot
我想通过截短的平均值和总和来合计总收入,生成透视表没有问题,但是在创建其他列时遇到了问题。具体来说,这部分代码:
^{pr2}$我正在尝试创建一个列,它将通过将“PM_GBP”列的截断平均值作为“grossreserve_GBP”列的截断平均值的百分比来计算PM的截断平均值
它会生成以下错误:
ValueError: Wrong number of items passed 25, placement implies 1
真的很感谢你的帮助。在
当我运行list()
时,pivot的列名:
[('GrossRevenue_GBP', '<lambda>'), ('GrossRevenue_GBP', 'sum'), ('% Rev', 'sum'), ('MOVC_GBP', '<lambda>'), ('PM_GBP', '<lambda>'), ('Country', ''), ('product_cat', '')]
可以对列中的
MultiIndex
中的选择值使用元组:^{pr2}$
为了简化生活,可以删除
MultiIndex
并创建列:相关问题 更多 >
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