python中dataframe透视表不去重

在Python中，使用pandas库可以轻松地创建和处理数据透视表。默认情况下，数据透视表会对重复的值进行去重处理。但是，如果你希望在数据透视表中保留重复的值，可以使用`aggfunc`参数来指定如何聚合重复的值。

下面是一个示例代码，展示了如何创建一个数据透视表并保留重复的值：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})

# 使用pivot_table方法创建数据透视表，并指定aggfunc参数为列表，保留重复的值
pivot_table = df.pivot_table(index='A', columns='B', values='C', aggfunc=list)

print(pivot_table)

运行以上代码，输出结果如下：

B        one     two
A                   
bar     [nan]  [nan, 4]
foo  [1, 5.0]     [nan]

在这个例子中，我们使用`pivot_table`方法创建了一个数据透视表，并且将`aggfunc`参数设置为`list`。这样，数据透视表会将重复的值以列表的形式进行聚合，并在结果中保留。请注意，对于没有重复值的单元格，结果中会显示`nan`。