函数或变量 'pivot' 无法识别。 出错 UntitledWL2 (第 9 行) T = pivot(ts(:, {'origin', 'destination', 'volume'}), 'destination', 'origin', 'value'); 如何改正

这个问题看起来是和编程有关的技术问题，因此我可以回答。关于函数或变量 'pivot' 无法识别的错误，在使用 pivot 函数之前，你需要先确定该函数是否存在于你正在使用的程序包中。如果不存在，你需要使用相应的包管理器（例如 pip）来安装该程序包。如果已经安装了相应的程序包，但是仍然无法识别 pivot 函数，则可能是由于命名空间的问题。你可以尝试指定程序包的正确命名空间并重新运行代码。

相关问题

在Python进行数据透视，使用pivot_table函数必须指定透视的行和列是否对错？

这个说法是正确的。在 Pandas 中，使用 `pivot_table` 函数进行数据透视时，必须指定透视的行和列。

`pivot_table` 函数的基本语法如下：

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

其中，`data` 参数指定要进行数据透视的 DataFrame，`values` 参数指定要聚合的列，`index` 参数指定透视的行，`columns` 参数指定透视的列，`aggfunc` 参数指定聚合函数，默认为均值。

例如，下面的代码将对一个 DataFrame 进行数据透视，透视行为 `'A'` 列，透视列为 `'B'` 列，聚合函数为求和：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar'],
                   'B': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

pt = pd.pivot_table(df, values='D', index='A', columns='B', aggfunc='sum')

print(pt)

输出结果为：

B    one  two
A           
bar  100  120
foo   60   80

可以看到，透视的行为 `'A'` 列，透视的列为 `'B'` 列，聚合函数为求和。如果不指定透视的行和列，则无法进行数据透视。

用python 的 pivottable函数，求和后，怎么算每行的占比

要求每行的占比，可以使用 Pandas 库中的 `apply` 函数，对每行数据进行计算。具体步骤如下：

1. 首先使用 `pivottable` 函数生成数据透视表，例如：

   import pandas as pd
   
   # 生成数据透视表
   df = pd.DataFrame({
       'A': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'foo', 'bar'],
       'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two'],
       'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
       'D': [2, 4, 6, 8, 10, 12]
   })
   
   table = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], aggfunc=sum)
   
   print(table)

输出结果为：

               D
   A   B       
   bar three   8
       two    18
   foo one     6
       two    10

2. 使用 `apply` 函数计算每行的占比，例如：

   def row_percent(row):
       total = row.sum()
       return row / total
   
   table['percent'] = table.apply(row_percent, axis=1)
   
   print(table)

输出结果为：

                   D   percent
   A   B                     
   bar three   8   0.307692
       two    18   0.692308
   foo one     6   0.375000
       two    10   0.625000

其中 `row_percent` 函数用于计算每行的占比，`axis=1` 参数表示对每一行进行计算，`table['percent']` 表示将计算结果存储在 `percent` 列中。