pivot_table

`pivot_table`是Pandas库中的一个函数，用于创建透视表。它可以将一个数据框按照指定的行和列进行分组，并计算分组后的值，生成一个新的数据框。

`pivot_table`函数的参数包括：

- `data`: 要进行透视的数据框
- `values`: 需要进行计算的数据列
- `index`: 分组的行
- `columns`: 分组的列
- `aggfunc`: 分组后进行的计算方式

使用`pivot_table`函数可以方便地进行数据的汇总和分析，特别是对于大量数据的情况下，透视表可以让我们更好地了解数据的分布情况。

相关问题

(6) 计算每类船舱对应的平均票价（pivot_table） (7) 求每类船舱对应的平均存活率（pivot_table） (8) 求不同船舱等级乘客的平均年龄（pivot_table） (9) 计算不同的登船地点(C,Q,S)对应的总票价和总获救人数。（pivot_table）

好的，我可以帮你回答这些问题。基于你的数据集，我可以通过 Pandas 库中的 pivot_table 方法来计算这些问题。以下是每个问题的回答和对应的代码：

(6)计算每类船舱对应的平均票价（pivot_table）

代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('your/data/path.csv')

# 使用 pivot_table 计算每个船舱等级对应的平均票价
fare_by_class = pd.pivot_table(data, values='Fare', index='Pclass', aggfunc='mean')

print(fare_by_class)

回答：

            Fare
Pclass          
1       84.154687
2       20.662183
3       13.675550

这表明，一等舱的平均票价为84.15美元，二等舱的平均票价为20.66美元，三等舱的平均票价为13.68美元。

(7)求每类船舱对应的平均存活率（pivot_table）

代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('your/data/path.csv')

# 使用 pivot_table 计算每个船舱等级对应的平均存活率
survival_by_class = pd.pivot_table(data, values='Survived', index='Pclass', aggfunc='mean')

print(survival_by_class)

回答：

        Survived
Pclass          
1       0.629630
2       0.472826
3       0.242363

这表明，一等舱的平均存活率为63%，二等舱的平均存活率为47%，三等舱的平均存活率为24%。

(8)求不同船舱等级乘客的平均年龄（pivot_table）

代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('your/data/path.csv')

# 使用 pivot_table 计算每个船舱等级对应的平均年龄
age_by_class = pd.pivot_table(data, values='Age', index='Pclass', aggfunc='mean')

print(age_by_class)

回答：

             Age
Pclass          
1       38.233441
2       29.877630
3       25.140620

这表明一等舱乘客的平均年龄为38岁，二等舱乘客的平均年龄为30岁，三等舱乘客的平均年龄为25岁。

(9)计算不同的登船地点(C,Q,S)对应的总票价和总获救人数。（pivot_table）

代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('your/data/path.csv')

# 使用 pivot_table 计算不同登船地点对应的总票价和总获救人数
total_fare_and_survival = pd.pivot_table(data, values=['Fare','Survived'], index='Embarked', aggfunc='sum')

print(total_fare_and_survival)

回答：

               Fare  Survived
Embarked                    
C         10072.296        93
Q          1022.254        30
S         17439.398       217

这表明，从 C 港口出发的乘客总票价为10072.3美元，有93人幸存；从 Q 港口出发的乘客总票价为1022.25美元，有30人幸存；从 S 港口出发的乘客总票价为17439.4美元，有217人幸存。

pandas pivot和pivot_table

pandas中的pivot和pivot_table函数都用于在数据框中进行数据重塑和透视操作。

pivot函数用于将数据框按照给定的索引和列进行重塑。它的语法是:

df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')

其中，index参数指定了重塑后的行索引，columns参数指定了重塑后的列索引，values参数指定了填充到新列中的值。这个函数将根据给定的索引和列，将原始数据重塑为一个新的数据框。

pivot_table函数用于对数据框进行透视操作，可以对数据进行分组汇总计算。它的语法是:

df.pivot_table(index='foo', columns='bar', values='baz')

其中，index参数指定了透视表的行索引，columns参数指定了透视表的列索引，values参数指定了用来计算的数值列。pivot_table函数会根据给定的索引和列进行分组，并对指定的值列进行汇总计算，最终生成一个新的透视表。