使用数据透视表功能重命名行

Question

我有一个 SQL 查询，引入具有两个列名称（模型和计数）的数据。下表显示了原始数据的示例输出：

型号	数
A	2
B	6
C	12
D	9

使用下面的代码我创建了一个数据透视表：

df = pd.DataFrame(data, columns=['Model', 'Counts'])
pivot_data = df.pivot_table(index=None, columns='Model', values='Counts')
total = df['Counts'].sum()
pivot_data['TOTAL'] = total

型号	A	B	C	D	总计
	2	6	12	9	29

我遇到的问题是我想用“计数”替换“模型”下面的空白文本，但是我理解它的方式是第一列的数据透视格式而不是实际数据。我尝试更改

columns = 'Model', 'Counts'

，但其作用如下所示：

型号	总计
计数

下面是我想要的预期结果/最终表格，所以我只想旋转表格的视图以水平阅读。

型号	A	B	C	D	总计
数	2	6	12	9	29

Answer 1

也许你可以使用：

>>> df.set_index('Model').T.assign(TOTAL=lambda x: x.sum(axis=1))

Model   A  B   C  D  TOTAL
Counts  2  6  12  9     29

Answer 2

首先创建数据框：

 df = pd.DataFrame({'Model': ['A','B','C','D'], 'Counts': [2,6,12,9]})
 print(df)

 pivot_data = df.pivot_table(index=None, columns='Model', values='Counts')
 total = df['Counts'].sum()
 pivot_data['TOTAL'] = total
 print(pivot)