python pandas 数据透视表

回答: 在Python的pandas库中，可以使用pivot_table函数来创建数据透视表。pivot_table函数有几个重要的参数，包括index、values、columns和aggfunc。其中，index参数指定了数据透视表的行索引，values参数指定了要聚合的数值列，columns参数指定了数据透视表的列索引，aggfunc参数指定了聚合函数，默认为'mean'。\[1\]\[2\]

下面是一个示例代码，展示了如何使用pivot_table函数创建数据透视表：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
df = pd.read_csv('h:/James_Harden.csv', encoding='utf8')

# 创建数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, index=\['主客场'\], columns=\['对手'\], values=\['得分'\], aggfunc=\[np.sum\], fill_value=0, margins=True)

# 打印数据透视表
print(pivot_table)

在这个示例中，我们使用了一个名为James_Harden.csv的数据集，并根据主客场和对手两个列创建了一个数据透视表。聚合函数使用了np.sum，表示对得分进行求和。同时，我们还设置了fill_value参数为0，表示在缺失值处填充0。最后，我们将margins参数设置为True，以显示总计行和列。\[3\]

希望这个回答能够帮到你！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python: 一文看懂pandas的透视表pivot_table](https://blog.csdn.net/Ghjkku/article/details/125290544)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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