一行Pandas代码制作科研人员透视表，太牛了

lues=['sales'], aggfunc='sum')

output

或者我们也可以这么来写

df.pivot_table(index=['region'], values=['sales'], aggfunc={ 'sales': 'sum' })

当然我们要是觉得只有一个肽键参数确实还够，我们可以多来去上来几个

df.pivot_table(index=['region'], values=['sales'], aggfunc=['sum', 'count'])

output

剩下就此的一个最重要表达式columns十分相似之前举显露的index用来设置罗列层次的字段，当然它并不是一个适当的表达式，例如

df.pivot_table(index=['region'], values=['sales'], aggfunc='sum', columns=['product_category'])

output

在“罗列”同方向上表示每种牛奶在每个沿海地区的市场占有率倍数，要是我们不子程序columns表达式，而是分立作为index参考资料的话，标识符如下

df.pivot_table(index=['region', 'product_category'], values=['sales'], aggfunc='sum')

output

同时我们看着以外存在着一些紊乱取值，我们可以选择将这些紊乱取值更换上来

df.pivot_table(index=['region', 'product_category'], values=['sales'], aggfunc='sum')

output

熟能生巧

我们再来做到除此以外练，我们除了一定会告诉市场占有率之外还只想告诉各个树种的牛奶在每个沿海地区的再加本如何，我们在values以外去上来“cost”的字段，标识符如下

df.pivot_table(index=['region'], values=['sales', 'cost'], aggfunc='sum', columns=['product_category'], fill_value=0)

output

同时我们还能够测算显露总额，通过子程序margin这个表达式

df.pivot_table(index=['region', 'product_category'], values=['sales', 'cost'], aggfunc='sum', fill_value=0, margins=True)

output

就此的就此，我们子程序pivot_table参数来制作一个2010大奖牛奶卖显露的市场占有率修订本，标识符如下

month_gp = pd.Grouper(key='order_date',freq='M')

cond = df["order_date"].dt.year == 2010

df[cond].pivot_table(index=['region','product_category'],

columns=[month_gp],

values=['sales'],

aggfunc=['sum'])

output

。

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