如何向 Python Pandas 数据透视表添加过滤器？

Question

我正在尝试使用 Pandas 库在 Python 中重新创建我在 Excel 中制作的数据透视表。我试图用时间段作为过滤器来汇总超过 500K 行的 OD 总行程数据。在 Excel 上，我只会执行行（O）、列（D）、值（行程）、过滤器（时间）。到目前为止，在Python上，我只有索引、列、值、aggfunc，但我不知道如何过滤。有 12 个时间段，我只想包括 3 个。

我尝试使用 O/D 作为索引，然后使用时间作为列。有没有办法从数据透视表中删除列？

这是我制作完整数据透视表（包括所有时间）的内容：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('...xlsx')
print(df.pivot_table(index=['O', "D"], columns=['Time'], values=['Trips'], aggfunc='sum'))

我也尝试过：

print(df[(df.Time == '7am')].pivot_table(index=['O', "D"], columns=['Time'], values='Trips', aggfunc='sum'))

这对我有用，但我试图包括 3 个不同的时间，所以我尝试了

print(df[(df['Time'] == '7am') & (df['Time'] == '4pm') & (df['Time'] == 'All Day')].pivot_table(index=['O', "D"], columns=['Time'], values='Trips', aggfunc='sum'))

但这没有用。

我对 Python 很陌生，不可否认，了解不多。因此，如果我需要更加了解 Python 的某些方面才能解决这个问题（或者它是否非常基础），请告诉我。或者任何可以为我指明正确方向的资源。

Answer 1

在上面的代码中：

print(df[(df['时间'] == '上午 7 点') & (df['时间'] == '下午 4 点') & (df['时间'] == '全天')].pivot_table (index=['O', "D"], columns=['Time'], value='Trips', aggfunc='sum'))

您正在对 Pandas 说同时搜索三个值。在您的示例中，您正在搜索包含“上午 7 点”、“下午 4 点”和“全天”的行。您并不是对他说要在不同行的列中搜索这些不同的值。

您可以使用 isin() 方法并将过滤器放在变量中。

喜欢：

filtered_df = df[df['时间'].isin(['上午 7 点','下午 4 点','全天'])]

pivot_table=filtered_df.pivot_table(index=['O','D'],columns=['Time'],values='Trips',aggfunc='sum')

我认为它会起作用。我希望如此