python中数据透视表的key值怎么使用自定义的Dataframe

在 Pandas 中，可以使用 `pivot_table` 函数来创建数据透视表。该函数有很多参数，其中之一是 `dataframe`，用于指定数据源。如果你希望使用自定义的 Dataframe，可以将其传递给该函数。

以下是一个简单的示例，演示如何使用自定义的 Dataframe 来创建数据透视表：

import pandas as pd

# 创建自定义的 Dataframe
df = pd.DataFrame({
    'Year': [2010, 2010, 2011, 2011],
    'Quarter': ['Q1', 'Q2', 'Q1', 'Q2'],
    'Sales': [100, 150, 200, 250]
})

# 使用自定义的 Dataframe 创建数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Sales', index='Year', columns='Quarter')

print(pivot_table)

输出结果为：

Quarter   Q1   Q2
Year            
2010     100  150
2011     200  250

在上述示例中，我们使用 `pd.DataFrame` 函数创建了一个自定义的 Dataframe，然后将其传递给 `pd.pivot_table` 函数来创建数据透视表。在函数调用中，我们指定了 `values` 参数为 `Sales`，`index` 参数为 `Year`，`columns` 参数为 `Quarter`，这些参数用于定义数据透视表中的行、列和值。