df.pivot

`df.pivot()`是pandas中的一个函数，可以将数据表按照指定的行、列和值进行重塑，生成新的数据表。函数的语法如下：

df.pivot(index=None, columns=None, values=None)

其中，参数说明如下：

- index：指定行索引的列名或列名列表；
- columns：指定列索引的列名；
- values：指定数据表中的值的列名。

`df.pivot()`函数会返回一个新的数据表，其中行索引由`index`参数指定的列或列的组合组成，列索引由`columns`参数指定的列组成，数据由`values`参数指定的列组成。

使用`df.pivot()`函数可以方便地将数据表进行重塑、透视和汇总等操作。

相关问题

df.pivot_table

`df.pivot_table`是Pandas库中的一个功能强大工具，用于将DataFrame重塑为表格形式，以便于进行多维度的数据分析和汇总。它允许你根据特定的行、列或值进行分组，并计算各种聚合函数（如求和、计数、平均值等）。

基本语法如下：

pivot_table = df.pivot_table(values=your_column_name, 
                            index=index_columns, 
                            columns=column_columns, 
                            aggfunc=aggregation_function, 
                            fill_value=None)

- `values`: 需要计算的值，通常是需要汇总的列名。
- `index` 和 `columns`: 分别指定了行标签和列标签，决定了如何划分数据。
- `aggfunc`: 聚合函数，可以是内置的Pandas函数（如`sum`, `mean`, `count`等），也可以自定义函数。
- `fill_value` (可选): 当某些分组下没有数据时，填充的值，默认是None，此时会出现缺失值。

例如，如果你想按产品类别和月份总结销售额，`values`可能是"销售额"，`index`是"产品类别"，`columns`是"月份"，`aggfunc`可以是`sum`。

df.pivot参数详解

在Pandas DataFrame中，`df.pivot()`函数是一个重要的数据重塑工具，用于将表格数据转换成柱状图、网格等更便于分析的格式。它接受以下几个关键参数：

1. **index**: 这是默认的行标签，用于表示新的行索引。通常是你要沿着哪一列进行透视操作。例如，如果你想按某个类别进行分组，那这列应包含分类变量。

2. **columns**: 这是默认的列标签，用于表示新的列索引。如果要改变现有列作为新行或新列，你可以指定这一参数。

3. **values**: 这是需要提取值并作为新表数值列的关键字。默认情况下，所有非键值会被汇总到一个新的“Values”列中。你可以选择特定列的值进行计算，如求和、平均值等。

举个例子，假设你有一个DataFrame，其中包含销售数据，包含产品（Product）、地区（Region）和销售额（Sales）。如果你想按照产品分类，计算每个地区的总销售额，你可以这样做：

transposed_df = df.pivot(index='Product', columns='Region', values='Sales')

在这个例子中，
- `index='Product'`: 表示沿产品列进行分组，成为新的行索引。
- `columns='Region'`: 指定地区列为新的列索引。
- `values='Sales'`: 指定销售额作为我们感兴趣的值，会被用来生成新的列。

然而，如果`index`或`columns`存在重复值，如上述`ValueError`提到的，`pivot`会失败。这是因为透视操作依赖于独特的标识符来形成新的结构。