一文看懂 Pandas 中的透視表

透視表在一種功能很強大的圖表，用戶可以從中讀取到很多的信息。利用excel可以生成簡單的透視表。本文中講解的是如何在pandas中的制作透視表。

讀取數(shù)據(jù)

注：本文的原始數(shù)據(jù)文件，可以在早起Python后臺回復 “透視表”獲取。

   

    
import pandas as pd
    
import numpy as np
    


    
df = pd.read_excel("./sales-funnel.xlsx")  # 當前目錄下的文件
    
df.head()
   

設置數(shù)據(jù)

使用 category數(shù)據(jù)類型，按照想要查看的方式設置順序

不嚴格要求，但是設置了順序有助于分析，一直保持所想要的順序

   

    
df["Status"] = df["Status"].astype("category")
    
df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True)  # 設置順序
   

建立透視表

1. 只使用index參數(shù)

   

    
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"])  # index表示索引
   

2. 使用index和values兩個參數(shù)

3. 使用aggfunc參數(shù)，指定多個函數(shù)

4.使用columns參數(shù)，指定生成的列屬性

5. 解決數(shù)據(jù)的NaN值，使用fill_value參數(shù)

6. 查看總數(shù)據(jù)，使用margins=True

7. 不同的屬性字段執(zhí)行不同的函數(shù)

8. Status排序作用的體現(xiàn)

高級功能

當通過透視表生成了數(shù)據(jù)之后，便被保存在了數(shù)據(jù)幀中

查詢指定的字段值的信息

圖形備忘錄

網(wǎng)上有一張關于利用pivot_table函數(shù)的分解圖，大家可以參考下

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