dataframe数据框.pivot_table 和 groupby 区别

pandas中的`pivot_table()`和`groupby()`方法都是用于对数据进行聚合操作的方法，但它们的实现方式和应用场景略有不同。

`pivot_table()`方法是一种类似于Excel中数据透视表的操作，可以根据某些列对数据进行重塑和聚合，同时可以指定聚合函数。`pivot_table()`方法的主要应用场景是在已经有一个DataFrame数据框的情况下，对数据进行重塑和聚合，生成新的DataFrame数据框。

`groupby()`方法则是先根据某些列进行分组，然后对每个分组进行聚合操作。`groupby()`方法的主要应用场景是在原始数据中，根据某些列进行分组，然后对每个分组进行聚合操作，生成新的Series或DataFrame数据框。

因此，`pivot_table()`方法更适合用于已经有一个DataFrame数据框，需要对数据进行重塑和聚合的情况，而`groupby()`方法更适合用于原始数据需要进行分组和聚合的情况。

相关问题

d2.pivot_table

D2是一个数据处理库，它主要用于Pandas DataFrame操作，`pivot_table`函数是其内建的一个非常强大的工具，用于创建数据透视表。数据透视表允许你将数据按照指定的列分组，并计算每个组内的聚合值，比如求和、平均值、计数等。通过这个函数，你可以方便地对数据进行汇总分析，快速生成交叉表格。

使用`pivot_table`的基本语法通常是这样的：

pivot_table = df.pivot_table(values=column_to_aggregate, 
                              index=index_column, 
                              columns=column_to_group_by, 
                              aggfunc=aggregation_function)

其中：
- `values`: 需要聚合的数值列。
- `index` 和 `columns`: 分别指定了行索引和列标签，决定了数据如何被分组。
- `aggfunc`: 聚合函数，如`sum`, `mean`, `count`, 等。

举个例子，如果你有一个销售数据集，想按产品类别统计每个月的总销售额，可以这样做：

sales_pivot = sales_df.pivot_table(index='Month', columns='Product Category', values='Sales Amount', aggfunc='sum')

# 用户在多少商家领取并消费优惠券 pivot = pd.pivot_table(data[data['Date'].notnull()&data['Date_received'].notnull()][['User_id', 'Merchant_id']], index=keys1, values='Merchant_id', aggfunc=lambda x:len(set(x))) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'Merchant_id':prefixs + 'received_consume_differ_merchant'}).reset_index() feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left') # 用户对不同商家领取优惠券的核销率（领券消费数/领券数） feature_user[prefixs+'received_consume_merchant_rate'] = feature_user[prefixs + 'received_consume_differ_merchant'].astype('float')/feature_user[prefixs + 'received_differ_merchant'].astype('float') # 用户15天内消费优惠券数量 pivot = pd.pivot_table(data[data['label']==1][['User_id', 'cnt']], index=keys1, values='cnt', aggfunc=len) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'cnt': prefixs+'15_consume_cnt'}).reset_index() feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left') # 用户15天内未消费优惠券数量 pivot = pd.pivot_table(data[data['label']==0][['User_id', 'cnt']], index=keys1, values='cnt', aggfunc=len) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'cnt': prefixs+'15_not_consume_cnt'}).reset_index() feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left')用groupby（函数改写）

# 用户在多少商家领取并消费优惠券
pivot = data[data['Date'].notnull() & data['Date_received'].notnull()][['User_id', 'Merchant_id']].groupby(keys1)['Merchant_id'].nunique().reset_index()
pivot = pivot.rename(columns={'Merchant_id': prefixs + 'received_consume_differ_merchant'})
feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left')

# 用户对不同商家领取优惠券的核销率（领券消费数/领券数）
feature_user[prefixs + 'received_consume_merchant_rate'] = feature_user[prefixs + 'received_consume_differ_merchant'].astype('float') / feature_user[prefixs + 'received_differ_merchant'].astype('float')

# 用户15天内消费优惠券数量
pivot = data[data['label'] == 1][['User_id', 'cnt']].groupby(keys1)['cnt'].count().reset_index()
pivot = pivot.rename(columns={'cnt': prefixs+'15_consume_cnt'})
feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left')

# 用户15天内未消费优惠券数量
pivot = data[data['label'] == 0][['User_id', 'cnt']].groupby(keys1)['cnt'].count().reset_index()
pivot = pivot.rename(columns={'cnt': prefixs+'15_not_consume_cnt'})
feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left')