Python 在透视表输出中选择列

我想在创建透视表后选择一列，但它不适合我

pivot表使其成为多索引，因此我尝试在reset\u index（inplace=True）中使用reset\u index，但我不理解reset对输出的作用

创建一个表：

df = {'TYPE' : pd.Series(['Advisory','Advisory1','Advisory1','Advisory2','Advisory2','Advisory3','Advisory3']),
 'VALUE' : pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 1, 4])}
df = pd.DataFrame(df)

制作轴：

output = pd.pivot_table(df, ['VALUE'], ['TYPE'],aggfunc=[np.sum])

重置索引（无就地为真）并选择列：

output2 = output.reset_index()
output2['VALUE']

output3 = output.reset_index(inplace=True)
output3['VALUE']

重置索引（inplace为True）并选择列：

output2 = output.reset_index()
output2['VALUE']

output3 = output.reset_index(inplace=True)
output3['VALUE']

我希望得到列值的值，但我得到了错误：

输出2:'值'

---

Output3:'NoneType'对象不可下标

您可以使用：

输出[“sum”][“VALUE”]

您可以使用：

输出[“sum”][“VALUE”]

您可以使用元组访问

值

output2[('sum', 'VALUE')]

0    1
1    5
2    9
3    5

---

您可以使用元组访问

VALUE

output2[('sum', 'VALUE')]

0    1
1    5
2    9
3    5

---

另一个选项是不通过传递带有括号的signle aggfunc来创建多索引，这将创建一个列表。只需传递单个函数

output = pd.pivot_table(df, 'VALUE', ['TYPE'], aggfunc=np.sum)

print(output)

           VALUE
TYPE            
Advisory       1
Advisory1      5
Advisory2      9
Advisory3      5

---

另一个选项是不通过传递带有括号的signle aggfunc来创建多索引，这将创建一个列表。只需传递单个函数

output = pd.pivot_table(df, 'VALUE', ['TYPE'], aggfunc=np.sum)

print(output)

           VALUE
TYPE            
Advisory       1
Advisory1      5
Advisory2      9
Advisory3      5

---

您可以删除多索引签出的级别

droplevel

您可以删除多索引签出的级别

droplevel