pivot函数（pivot函数表格用法）



Pandas的pivot_table函数是一个强大的数据分析工具,可以帮助我们快速地对数据进行汇总和重塑。

本文将详细介绍pivot_table的用法及其在数据分析中的应用。

1. pivot_table函数简介

pivot_table函数的基本语法如下:

• data: 要进行汇总的DataFrame

• values: 需要聚合的列

• index: 行索引

• columns: 列索引

• aggfunc: 聚合函数,默认为mean

• fill_value: 填充缺失值

• margins: 是否添加汇总行/列

• dropna: 是否删除全为NaN的列

输出结果:

在这个例子中,我们以"日期"为行索引,"产品"为列索引,对"销量"进行了汇总。

3. 多个值列和聚合函数

pivot_table允许我们同时对多个列进行汇总,并使用不同的聚合函数:

输出结果:

pivot_table支持多级索引,这在处理复杂数据时非常有用:

输出结果:

使用margins参数可以添加汇总行和列:

输出结果:

使用fill_value参数可以填充缺失值:

输出结果:

pivot_table允许我们使用自定义的聚合函数:

输出结果:

pivot_table生成的结果是一个DataFrame,我们可以使用query方法进行进一步的数据筛选:

输出结果:

Pandas的pivot_table函数是一个强大的数据分析工具,它可以帮助我们快速地对数据进行汇总和重塑。通过灵活使用其各种参数,我们可以轻松地创建复杂的数据透视表,从而更好地理解和分析数据。

在实际应用中,pivot_table常用于销售数据分析、财务报表生成、用户行为分析等多个领域。掌握这个函数将大大提高您的数据分析效率。

参考资料:

1. Pandas官方文档 - pivot_table

2. Practical Business Python - Pandas Pivot Table Explained

3. Spark By Examples - Pandas Pivot Table Explained with Examples

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