怎么使用Python+Pandas實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透視表

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導(dǎo)入示例數(shù)據(jù)

首先導(dǎo)入演示的數(shù)據(jù)集。

import pandas as pd

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

參數(shù)說(shuō)明

主要參數(shù)：

• data：待操作的 DataFrame

• values：被聚合操作的列，可選項(xiàng)

• index：行分組鍵，作為結(jié)果 DataFrame 的行索引

• columns：列分組鍵，作為結(jié)果 DataFrame 的列索引

• aggfunc：聚合函數(shù)/函數(shù)列表，默認(rèn) numpy.mean 這里要注意如果 aggfunc 中存在函數(shù)列表，則返回的 DataFrame 中會(huì)顯示函數(shù)名稱

• fill_value：默認(rèn) None，可設(shè)定缺省值

• dropna：默認(rèn) True，如果列的所有值都是 NaN，將被刪除；False 則保留

• margins：默認(rèn) False，設(shè)置為 True 可以添加行/列的總計(jì)

• margins_name：默認(rèn)顯示 'ALL'，當(dāng) margins = True 時(shí)，可以設(shè)定 margins  行/列的名稱

常用操作

使用pivot_table時(shí)必須要指定index，因?yàn)橛?jì)算時(shí)要根據(jù)index進(jìn)行聚合。

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

通過(guò)指定value來(lái)選擇被聚合的列。

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

當(dāng)只指定index進(jìn)行聚合時(shí)，其實(shí)用groupby可以實(shí)現(xiàn)同樣的效果。

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

添加columns參數(shù)，對(duì)列分組。

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

對(duì)于上面結(jié)果中的空值，使用fill_value參數(shù)統(tǒng)一填充為0

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

現(xiàn)在按年份來(lái)統(tǒng)計(jì)銷售數(shù)據(jù)，注意此時(shí)的aggfunc參數(shù)，當(dāng)參數(shù)值包含列表時(shí)，在結(jié)果DataFrame中就會(huì)顯示函數(shù)名稱。

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

如果需要添加合計(jì)列，只需指定margins=True即可，同時(shí)根據(jù)需要指定合計(jì)名稱。

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

當(dāng)然與groupby類似，對(duì)于計(jì)算函數(shù)我們可以同時(shí)指定多種方式。

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

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