Python Pivot table透视表使用方法解析 - Python

Pivot 及 Pivot_table函数用法

Pivot和Pivot_table函数都是对数据做透视表而使用的。其中的区别在于Pivot_table可以支持重复元素的聚合操作，而Pivot函数只能对不重复的元素进行聚合操作。

在一般的日常业务中，因为Pivot_table的功能更为强大,Pivot能做的不能做的Pivot_table都可做。所以只需要记住Pivot_table函数用法就好了。

Pivot函数的使用演示

#%%import pandas as pddf01 = pd.DataFrame(  {    "年份":[2019,2019,2019,2020,2020,2020],    "平台":["京东","淘宝","拼多多","京东","淘宝","拼多多"],    "销量":[100,200,300,400,500,600]  })df01#%%pd.pivot(df01,     index = "年份",     columns = "平台",     values = "销量")#%%

聚合后结果

对比结果：这里要强调一点的是，2020年平台为拼多多的数据出现了2次，而且2次的值不同。在pivot函数中是无法对这种重复平台的数据进行聚合的，但是Pivot_table则可以。

另外通过聚合函数aggfunc指定sum求和，可以把2次的值累加统计。

Pivot_table函数真实案例演示

1. 读取表格数据

#%%df = pd.read_excel("./datas/result_datas.xlsx",         ).convert_dtypes()  #读取数据并自动转化typedf.dtypes#%%df.head(3)#%%

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持来客网。