python 数据透视表

Python中的数据透视表可以使用pandas库中的pivot_table方法来创建。pivot_table方法的调用形式为DataFrame.pivot(index, columns, values, aggfunc)。其中，index参数指定了数据透视表中的行索引，columns参数指定了数据透视表中的列索引，values参数指定了数据透视表中的数值，aggfunc参数指定了对数值进行聚合的函数。通过这些参数的设置，可以根据需要创建不同的数据透视表。\[3\]

在创建数据透视表时，可以使用DataFrame截取数据的方法来筛选数据。例如，可以使用索引和列的名称来选择特定的行和列，以及使用条件语句来筛选满足特定条件的数据。这样可以根据需要对数据进行进一步的处理和分析。\[1\]

总之，使用pandas库中的pivot_table方法可以方便地创建和操作数据透视表，通过设置不同的参数可以满足不同的需求。同时，可以使用DataFrame的截取数据的方法来筛选和处理数据，以便进行更深入的分析和计算。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [利用excel与Pandas完成实现数据透视表（文末赠书）](https://blog.csdn.net/lemonbit/article/details/127544087)[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^v91^insert_down1,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python入门——Pandas透视表(pivot_table)](https://blog.csdn.net/weixin_49249463/article/details/127578300)[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^v91^insert_down1,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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