dataframe 数据透视

数据透视表是一种在数据分析中常用的工具，它可以将一个扁平的数据表按照指定的变量进行汇总，并用聚合函数对数据进行计算。在Pandas中，使用DataFrame的pivot_table()方法可以创建数据透视表。

数据透视表的创建需要传入一些参数，包括要进行汇总的数据表、要放入行和列的变量以及要进行聚合计算的变量。通过指定这些参数，我们可以根据不同的需求对数据进行灵活的汇总和计算。创建好的数据透视表是一个新的DataFrame对象，它的行代表感兴趣的变量，列代表另一个感兴趣的变量，每个格子上是对应聚合函数的计算结果。

使用数据透视表可以方便地查看两个变量之间的关系，并进行更高级的数据分析和可视化。在创建数据透视表时，还可以添加边界值（marginal value），例如每一行或每一列的和，以便更全面地了解数据的整体情况。

综上所述，数据透视表是一种在数据分析中常用的工具，通过Pandas提供的pivot_table()方法可以方便地创建数据透视表，它可以帮助我们对数据进行灵活的汇总和计算，并展示不同变量之间的关系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python数据分析实践：透视表和重塑dataframenew.pdf](https://download.csdn.net/download/u011062044/85641248)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [DataFrame数据透视表pd.pivot_table()](https://blog.csdn.net/liujingwei8610/article/details/127438559)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [【DS with Python】DataFrame的合并、分组聚合与数据透视表](https://blog.csdn.net/Mart_inn/article/details/122216010)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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