python 怎么做数据透视表

要在Python中创建数据透视表，可以使用`pandas`库。`pandas`提供了一个函数`pivot_table()`，它可以帮助我们快速生成数据透视表。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用`pivot_table()`函数创建数据透视表：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {
    'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
    'Value': [10, 15, 5, 8, 12, 6],
    'Region': ['North', 'South', 'East', 'West', 'North', 'South']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Value', index='Category', columns='Region', aggfunc='sum')

print(pivot_table)

这个例子中，我们有一个包含三列数据的DataFrame：'Category'、'Value'和'Region'。我们想要创建一个数据透视表，其中'Category'列是索引，'Region'列是列标签，'Value'列是值。

`pd.pivot_table()`函数的参数如下：
- `values`：指定要聚合的列名，这里是'Value'。
- `index`：指定要作为索引的列名，这里是'Category'。
- `columns`：指定要作为列标签的列名，这里是'Region'。
- `aggfunc`：指定如何聚合数据，这里使用'sum'将值相加。

运行上述代码，将打印出如下的数据透视表：

Region    East  North  South  West
Category                         
A          NaN   10.0   12.0   NaN
B          5.0    NaN    6.0   8.0