pivot_table（）函数的用法

`pivot_table()` 是 pandas 库中的一个函数，用于创建透视表。透视表是一种数据汇总工具，可以对数据进行统计和分析。函数的用法如下：

pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All')

其中，参数的含义如下：

- `data`: 需要进行透视的数据集，可以是 pandas 的 DataFrame 或 Series 对象。
- `values`: 需要进行统计的数值列，默认为所有数值列。
- `index`: 行索引，即透视表中的行，可以是单个列名或列名列表。
- `columns`: 列索引，即透视表中的列，可以是单个列名或列名列表。
- `aggfunc`: 统计函数，默认为求均值，可以是多个函数。
- `fill_value`: 缺失值填充值。
- `margins`: 是否显示行、列的总计。
- `dropna`: 是否删除缺失值。
- `margins_name`: 总计的名称。

举个例子，我们有一个数据集 `df`，包含姓名、科目和成绩三列，我们希望根据姓名和科目创建透视表，统计每个人每门科目的平均成绩：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
table = pd.pivot_table(df, values='成绩', index='姓名', columns='科目', aggfunc='mean')
print(table)

运行结果如下：

科目    数学    英语    语文
姓名                  
张三  90.0  80.0  70.0
李四  80.0  90.0  75.0
王五  85.0  70.0  80.0