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Untitled

a guest Aug 24th, 2019 75 Never
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  1. {
  2.  "cells": [
  3.   {
  4.    "cell_type": "markdown",
  5.    "metadata": {},
  6.    "source": [
  7.     "`pivot_table`의 index나 columns 파라미터에 list를 넣어주면 multi-level index/column을 만들 수 있다."
  8.    ]
  9.   },
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  11.    "cell_type": "code",
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  17.       "text/html": [
  18.        "<div>\n",
  19.        "<style scoped>\n",
  20.        "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
  21.        "        vertical-align: middle;\n",
  22.        "    }\n",
  23.        "\n",
  24.        "    .dataframe tbody tr th {\n",
  25.        "        vertical-align: top;\n",
  26.        "    }\n",
  27.        "\n",
  28.        "    .dataframe thead th {\n",
  29.        "        text-align: right;\n",
  30.        "    }\n",
  31.        "</style>\n",
  32.        "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
  33.        "  <thead>\n",
  34.        "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
  35.        "      <th></th>\n",
  36.        "      <th>Survived</th>\n",
  37.        "      <th>0</th>\n",
  38.        "      <th>1</th>\n",
  39.        "    </tr>\n",
  40.        "    <tr>\n",
  41.        "      <th>Pclass</th>\n",
  42.        "      <th>Sex</th>\n",
  43.        "      <th></th>\n",
  44.        "      <th></th>\n",
  45.        "    </tr>\n",
  46.        "  </thead>\n",
  47.        "  <tbody>\n",
  48.        "    <tr>\n",
  49.        "      <th rowspan=\"2\" valign=\"top\">1</th>\n",
  50.        "      <th>female</th>\n",
  51.        "      <td>3</td>\n",
  52.        "      <td>91</td>\n",
  53.        "    </tr>\n",
  54.        "    <tr>\n",
  55.        "      <th>male</th>\n",
  56.        "      <td>77</td>\n",
  57.        "      <td>45</td>\n",
  58.        "    </tr>\n",
  59.        "    <tr>\n",
  60.        "      <th rowspan=\"2\" valign=\"top\">2</th>\n",
  61.        "      <th>female</th>\n",
  62.        "      <td>6</td>\n",
  63.        "      <td>70</td>\n",
  64.        "    </tr>\n",
  65.        "    <tr>\n",
  66.        "      <th>male</th>\n",
  67.        "      <td>91</td>\n",
  68.        "      <td>17</td>\n",
  69.        "    </tr>\n",
  70.        "    <tr>\n",
  71.        "      <th rowspan=\"2\" valign=\"top\">3</th>\n",
  72.        "      <th>female</th>\n",
  73.        "      <td>72</td>\n",
  74.        "      <td>72</td>\n",
  75.        "    </tr>\n",
  76.        "    <tr>\n",
  77.        "      <th>male</th>\n",
  78.        "      <td>300</td>\n",
  79.        "      <td>47</td>\n",
  80.        "    </tr>\n",
  81.        "  </tbody>\n",
  82.        "</table>\n",
  83.        "</div>"
  84.       ],
  85.       "text/plain": [
  86.        "Survived         0   1\n",
  87.        "Pclass Sex            \n",
  88.        "1      female    3  91\n",
  89.        "       male     77  45\n",
  90.        "2      female    6  70\n",
  91.        "       male     91  17\n",
  92.        "3      female   72  72\n",
  93.        "       male    300  47"
  94.       ]
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  98.      "output_type": "execute_result"
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  102.     "# 2-level index\n",
  103.     "titanic.pivot_table(\"Counts\",[\"Pclass\",\"Sex\"],[\"Survived\"], aggfunc = np.sum)"
  104.    ]
  105.   },
  106.   {
  107.    "cell_type": "code",
  108.    "execution_count": 12,
  109.    "metadata": {},
  110.    "outputs": [
  111.     {
  112.      "data": {
  113.       "text/html": [
  114.        "<div>\n",
  115.        "<style scoped>\n",
  116.        "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
  117.        "        vertical-align: middle;\n",
  118.        "    }\n",
  119.        "\n",
  120.        "    .dataframe tbody tr th {\n",
  121.        "        vertical-align: top;\n",
  122.        "    }\n",
  123.        "\n",
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  125.        "        text-align: left;\n",
  126.        "    }\n",
  127.        "\n",
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  129.        "        text-align: right;\n",
  130.        "    }\n",
  131.        "</style>\n",
  132.        "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
  133.        "  <thead>\n",
  134.        "    <tr>\n",
  135.        "      <th>Pclass</th>\n",
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  137.        "      <th colspan=\"2\" halign=\"left\">2</th>\n",
  138.        "      <th colspan=\"2\" halign=\"left\">3</th>\n",
  139.        "    </tr>\n",
  140.        "    <tr>\n",
  141.        "      <th>Sex</th>\n",
  142.        "      <th>female</th>\n",
  143.        "      <th>male</th>\n",
  144.        "      <th>female</th>\n",
  145.        "      <th>male</th>\n",
  146.        "      <th>female</th>\n",
  147.        "      <th>male</th>\n",
  148.        "    </tr>\n",
  149.        "    <tr>\n",
  150.        "      <th>Survived</th>\n",
  151.        "      <th></th>\n",
  152.        "      <th></th>\n",
  153.        "      <th></th>\n",
  154.        "      <th></th>\n",
  155.        "      <th></th>\n",
  156.        "      <th></th>\n",
  157.        "    </tr>\n",
  158.        "  </thead>\n",
  159.        "  <tbody>\n",
  160.        "    <tr>\n",
  161.        "      <th>0</th>\n",
  162.        "      <td>3</td>\n",
  163.        "      <td>77</td>\n",
  164.        "      <td>6</td>\n",
  165.        "      <td>91</td>\n",
  166.        "      <td>72</td>\n",
  167.        "      <td>300</td>\n",
  168.        "    </tr>\n",
  169.        "    <tr>\n",
  170.        "      <th>1</th>\n",
  171.        "      <td>91</td>\n",
  172.        "      <td>45</td>\n",
  173.        "      <td>70</td>\n",
  174.        "      <td>17</td>\n",
  175.        "      <td>72</td>\n",
  176.        "      <td>47</td>\n",
  177.        "    </tr>\n",
  178.        "  </tbody>\n",
  179.        "</table>\n",
  180.        "</div>"
  181.       ],
  182.       "text/plain": [
  183.        "Pclass        1           2           3     \n",
  184.        "Sex      female male female male female male\n",
  185.        "Survived                                    \n",
  186.        "0             3   77      6   91     72  300\n",
  187.        "1            91   45     70   17     72   47"
  188.       ]
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  190.      "execution_count": 12,
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  192.      "output_type": "execute_result"
  193.     }
  194.    ],
  195.    "source": [
  196.     "# 2-level columns\n",
  197.     "titanic.pivot_table(\"Counts\",[\"Survived\"], [\"Pclass\",\"Sex\"], aggfunc = np.sum)"
  198.    ]
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  202.   "kernelspec": {
  203.    "display_name": "Python 3",
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