如何使用Pandas在Python中创建透视表

数据透视表是一个统计表，它总结了一个像大数据集这样的实质性表格。它是数据处理的一部分。透视表中的这种总结可能包括平均数、中位数、总和或其他统计术语。数据透视表最初与MS Excel有关，但我们可以在Python中使用Pandas的dataframe.pivot()方法来创建一个数据透视表。

语法 : dataframe.pivot(self, index=None, columns=None, values=None, aggfunc)

参数 –
index:列，用于制作新框架的索引。
columns：列为新框架的列。
values:列，用于填充新框架的值。
aggfunc:函数，函数列表，dict，默认numpy.mean

示例 1:
让我们首先创建一个包括水果销售的数据框架。

# importing pandas
import pandas as pd
  
# creating dataframe
df = pd.DataFrame({'Product' : ['Carrots', 'Broccoli', 'Banana', 'Banana',
                                'Beans', 'Orange', 'Broccoli', 'Banana'],
                   'Category' : ['Vegetable', 'Vegetable', 'Fruit', 'Fruit',
                                 'Vegetable', 'Fruit', 'Vegetable', 'Fruit'],
                   'Quantity' : [8, 5, 3, 4, 5, 9, 11, 8],
                   'Amount' : [270, 239, 617, 384, 626, 610, 62, 90]})
df

输出:

如何使用Pandas在Python中创建透视表？

获得每个产品的总销售额。

# creating pivot table of total sales
# product-wise aggfunc = 'sum' will 
# allow you to obtain the sum of sales
# each product
pivot = df.pivot_table(index =['Product'],
                       values =['Amount'],
                       aggfunc ='sum')
print(pivot)

输出:
如何使用Pandas在Python中创建透视表？

获得每个类别的总销售额。

# creating pivot table of total 
# sales category-wise aggfunc = 'sum'
# will allow you to obtain the sum of
# sales each product
pivot = df.pivot_table(index =['Category'], 
                       values =['Amount'], 
                       aggfunc ='sum')
print(pivot)

输出:
如何使用Pandas在Python中创建透视表？

获得类别和产品的总销售额。

# creating pivot table of sales
# by product and category both
# aggfunc = 'sum' will allow you
# to obtain the sum of sales each
# product
pivot = df.pivot_table(index =['Product', 'Category'], 
                       values =['Amount'], aggfunc ='sum')
print (pivot)

输出 –
如何使用Pandas在Python中创建透视表？

按类别获得平均数、中位数、最低销售量。

# creating pivot table of Mean, Median,
# Minimum sale by category aggfunc = {'median',
# 'mean', 'min'} will get median, mean and 
# minimum of sales respectively
pivot = df.pivot_table(index =['Category'], values =['Amount'], 
                       aggfunc ={'median', 'mean', 'min'})
print (pivot)

输出 –
如何使用Pandas在Python中创建透视表？

按产品获取平均数、中位数、最小销售量。

# creating pivot table of Mean, Median,
# Minimum sale by product aggfunc = {'median',
# 'mean', 'min'} will get median, mean and
# minimum of sales respectively
pivot = df.pivot_table(index =['Product'], values =['Amount'],
                       aggfunc ={'median', 'mean', 'min'})
print (pivot)