python的pivot_table分组怎么将索引设置为自己定义的索引，然后ep按照索引进行计算

可以使用 `pivot_table` 的 `index` 参数来指定自定义的索引，然后使用 `aggfunc` 参数来指定计算方法。

例如，假设有如下数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'class': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'gender': ['M', 'M', 'F', 'F', 'F', 'M'],
    'score': [80, 70, 90, 85, 95, 75]
})

可以使用以下代码将数据按照 `class` 和 `gender` 进行分组，并将索引设置为自定义的索引 `['class', 'gender']`，然后计算平均分：

table = pd.pivot_table(df, values='score', index=['class', 'gender'], aggfunc='mean')
print(table)

输出结果为：

              score
class gender       
A     F        93.33
      M        80.00
B     F        85.00
      M        72.50

可以看到，数据已经按照自定义的索引进行了分组，并计算了每个分组的平均分。

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python的pivot_table分组怎么将索引设置为自己定义的索引，然后ep值按照索引进行分组

可以使用`pivot_table`方法的`index`参数来设置自定义的索引，然后使用`aggfunc`参数来聚合ep值。具体代码如下：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'ep': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
})

# 使用 pivot_table 进行分组
table = pd.pivot_table(df, values='ep', index=['A', 'B'], aggfunc='sum')

# 设置自定义索引
table = table.reset_index().set_index(['A', 'B'])

print(table)

输出结果如下：

       ep
A   B    
bar one  2
    three 4
    two  6
foo one  8
    three 8
    two  8

其中，`reset_index()`用于将索引还原为列，然后使用`set_index()`方法将自定义索引重新设置为索引。

python pivot_table

pivot_table 是 pandas 库中用于对数据进行透视的函数。它可以将数据按照特定的行列索引进行分组并计算分组后的数据的值。例如，如果有一个关于商品销售数量和销售额的数据集，可以使用 pivot_table 将其按照商品类别和地区进行分组并计算销售额总和。