python的pivot

pivot是pandas库中的一个函数，用于将数据透视成表格的形式。它可以按照指定的索引列、列名和值进行整合。通常使用pivot_table函数来执行这个操作。 pivot_table函数的基本调用语法如下：import pandas as pd pd.pivot_table(data: 'DataFrame', values=None, index=None, columns=None, aggfunc: 'AggFuncType' = 'mean', fill_value=None, margins: 'bool' = False, dropna: 'bool' = True, margins_name: 'str' = 'All', observed: 'bool' = False, sort: 'bool' = True) [3]

例如，如果我们有一个DataFrame包含了销售数据，其中包含了日期、产品类别和销售额。我们可以使用pivot_table函数将这些数据透视成一个表格，其中行表示日期，列表示产品类别，值表示销售额。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python dataframe.pivot()用法解析](https://blog.csdn.net/cxd3341/article/details/105016903)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的pivot_table函数](https://blog.csdn.net/qq_32532663/article/details/130030874)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]