Python中使用pivot_table函数创建数据透视表。

在Python的数据分析库pandas中，`pivot_table`函数是一个强大的工具，用于从现有的DataFrame中创建数据透视表，这是一种汇总表格，可以按行、列或多维度对数据进行分组并计算聚合值。它可以帮助我们快速地分析大量数据，例如统计平均值、总和等。

使用`pivot_table`的基本语法通常是这样的：

pivot_table = df.pivot_table(values='value_column', 
                            index='index_column', 
                            columns='column_to_split_on', 
                            aggfunc='agg_function', 
                            fill_value=None)

其中：
- `df`是你想要处理的数据集；
- `'value_column'`是你想应用聚合操作的数值列；
- `'index_column'`是行标签，数据将根据这个列进行分组；
- `'column_to_split_on'`是列标签，会创建透视表的不同列，每个取值对应一个新的行；
- `'agg_function'`如'count', 'sum', 'mean', 'max', 'min'等，指定如何对`value_column`进行聚合；
- `fill_value`可选，默认为None，当某些聚合结果缺失时，填充这个值。

创建好后，你可以得到一个新的DataFrame，方便你进行进一步的数据分析。