在熊猫数据透视表上应用多个过滤器答案

【问题标题】：Applying multiple filter on pandas pivot table在熊猫数据透视表上应用多个过滤器
【发布时间】：2021-12-10 11:59:26
【问题描述】：

我们如何在 piviot_table 上应用多个过滤器？

我有一个作为 df 的数据框

我可以对它应用一个过滤器

pivot = df.query('Brand == ["HTC", "APPLE"]'
                ).pivot_table(index = ['Outlet'], 
                columns = ['Material'],
                values = ['Sales'],
                aggfunc = np.sum, fill_value=0, margins=True)

上面的代码在一个过滤器品牌上是正确的，但是如何应用一个或多个过滤器呢？在下面的代码中，如果您看到我尝试添加但我收到了一个不起作用的错误。也许我没有正确给出第二个过滤器。

pivot = df.query('Brand == ["HTC", "APPLE"]', 'City == ["Delhi", "Mumbai"]'
                ).pivot_table(index = ['Outlet'], 
                columns = ['Material'],
                values = ['Sales'],
                aggfunc = np.sum, fill_value=0, margins=True)

有人知道我该怎么做吗？

【问题讨论】：

标签： python pivot-table

【解决方案1】：

条件中可能需要一个逻辑运算符，例如：

pivot = df.query('Brand == ["HTC", "APPLE"]' and 'City == ["Delhi", "Mumbai"]'
                ).pivot_table(index = ['Outlet'], 
                columns = ['Material'],
                values = ['Sales'],
                aggfunc = np.sum, fill_value=0, margins=True)

【讨论】：