df_user.___pivot table('年收入年消费，[视力"aggfunc=mean)#显示pivottable透视表

您提供的代码存在语法错误，应该是 `df_user.pivot_table('年收入', '年龄', '视力', aggfunc='mean')`。这段代码的含义是，根据 `df_user` 数据框中的 `年龄` 和 `视力` 两列数据生成一个透视表，并计算每个单元格中 `年收入` 列的均值。

请注意，根据您的数据情况，`年收入`、`年龄` 和 `视力` 字段的名称可能不同，您需要将代码中的这些字段名称替换为真实的字段名称。另外，`pivot_table()` 方法需要指定三个参数，分别是 `values`、`index` 和 `columns`，用于指定透视表中的数值、行和列。此外，`aggfunc` 参数用于指定对数值进行聚合的函数，例如 `mean` 表示计算均值。

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df_user.___pivot table(['年收入’,’年消费’],[‘视力’],aggfunc=’mean’)#显示pivottable透视表

您提供的代码存在语法错误，应该是 `df_user.pivot_table(['年收入', '年消费'], ['视力'], aggfunc='mean')`。这段代码的含义是，根据 `df_user` 数据框中的 `视力` 列生成一个透视表，并计算每个单元格中 `年收入` 和 `年消费` 列的均值。

请注意，根据您的数据情况，`年收入`、`年消费` 和 `视力` 字段的名称可能不同，您需要将代码中的这些字段名称替换为真实的字段名称。另外，`pivot_table()` 方法需要指定两个参数，分别是 `values` 和 `index`，用于指定透视表中的数值和行。此外，如果不指定 `columns` 参数，则会生成一个仅包含行索引和数值的透视表。`aggfunc` 参数用于指定对数值进行聚合的函数，例如 `mean` 表示计算均值。

__df1 = __df1.pivot_table(index=['name', 'show_name', 'ch_type'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index()

您好！为了使用`pivot_table`函数对DataFrame进行数据透视操作，您需要按照以下方式编写代码：

import numpy as np

df1 = df1.pivot_table(index=['name', 'show_name', 'ch_type'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index()

请注意，`df1`是您要操作的DataFrame对象，`['name', 'show_name', 'ch_type']`是您希望作为行索引的列名，`['buy_num']`是您希望聚合的列名，`np.sum`是聚合函数。最后，使用`reset_index()`方法可以将行索引重置为列。

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