pivot_table函数

`pivot_table()`是Pandas库中的一个函数，用于创建透视表。透视表是一种汇总和分析数据的方式，它可以根据一个或多个变量对数据进行分组，并且可以对分组后的数据进行统计计算。`pivot_table()`函数的常用参数包括：

- `data`: 指定数据源，可以是DataFrame或Series。
- `values`: 指定需要聚合的字段。
- `index`: 指定分组依据的字段，可以是单个字段或多个字段组成的列表。
- `columns`: 指定分组后生成的列，可以是单个字段或多个字段组成的列表。
- `aggfunc`: 指定聚合函数，可以是sum、mean、count等。
- `fill_value`: 指定缺失值填充的值。
- `margins`: 是否在透视表中添加行、列小计，可以是True或False。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    "name": ["张三", "李四", "王五", "张三", "李四", "王五"],
    "subject": ["语文", "语文", "语文", "数学", "数学", "数学"],
    "score": [80, 90, 85, 70, 75, 95]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建透视表
result = pd.pivot_table(df, values='score', index=['name'], columns=['subject'], aggfunc='mean')

print(result)

输出结果：

subject    数学    语文
name              
张三      70.0  80.0
李四      75.0  90.0
王五      95.0  85.0

以上代码创建了一个透视表，根据“name”字段进行了分组，生成了“数学”和“语文”两列，并对每个分组后的数据进行了平均值的计算。