Python+Pandas實現資料透視表

2022-06-16 18:02:04

匯入範例資料

首先匯入演示的資料集。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('銷售目標.csv')
df.head()

引數說明

主要引數：

data：待操作的 DataFrame
values：被聚合操作的列，可選項
index：行分組鍵，作為結果 DataFrame 的行索引
columns：列分組鍵，作為結果 DataFrame 的列索引
aggfunc：聚合函數/函數列表，預設 numpy.mean 這裡要注意如果 aggfunc 中存在函數列表，則返回的 DataFrame 中會顯示函數名稱
fill_value：預設 None，可設定預設值
dropna：預設 True，如果列的所有值都是 NaN，將被刪除；False 則保留
margins：預設 False，設定為 True 可以新增行/列的總計
margins_name：預設顯示 'ALL'，當 margins = True 時，可以設定 margins 行/列的名稱

常用操作

使用pivot_table時必須要指定index，因為計算時要根據index進行聚合。

pd.pivot_table(df.head(20),
               index='訂單日期',
               aggfunc=np.sum)

通過指定value來選擇被聚合的列。

pd.pivot_table(df.head(20),
               values='銷售目標',
               index='訂單日期',
               aggfunc=np.sum)

當只指定index進行聚合時，其實用groupby可以實現同樣的效果。

df.head(20).groupby(['訂單日期'])['銷售目標'].sum().reset_index()

新增columns引數，對列分組。

pd.pivot_table(df.head(10),
               values='銷售目標',
               index=['訂單日期', '類別'],
               columns='細分',
               aggfunc=np.sum)

對於上面結果中的空值，使用fill_value引數統一填充為0

pd.pivot_table(df.head(10),
               values='銷售目標',
               index=['訂單日期', '類別'],
               columns=['細分'],
               aggfunc=np.sum,
               fill_value=0)

現在按年份來統計銷售資料，注意此時的aggfunc引數，當引數值包含列表時，在結果DataFrame中就會顯示函數名稱。

pd.pivot_table(df,
               values='銷售目標',
               index=['年份', '類別'],
               columns='細分',
               aggfunc=[np.sum])

如果需要新增合計列，只需指定margins=True即可，同時根據需要指定合計名稱。

pd.pivot_table(df,
               values='銷售目標',
               index=['年份', '類別'],
               columns='細分',
               aggfunc=np.sum,
               margins=True,
              margins_name='合計')

當然與groupby類似，對於計算函數我們可以同時指定多種方式。

pd.pivot_table(df,
               values='銷售目標',
               index=['年份', '類別'],
               columns=['細分'],
               aggfunc={'銷售目標': [max, np.sum]},
               fill_value=0)

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