Python Pivot table透视表使用方法解析

Pivot 及 Pivot_table函数用法

Pivot和Pivot_table函数都是对数据做透视表而使用的。其中的区别在于Pivot_table可以支持重复元素的聚合操作，而Pivot函数只能对不重复的元素进行聚合操作。

在一般的日常业务中，因为Pivot_table的功能更为强大,Pivot能做的不能做的Pivot_table都可做。所以只需要记住Pivot_table函数用法就好了。

Pivot函数的使用演示

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import pandas as pd

df01 = pd.DataFrame(
  {
    "年份":[2019,2019,2019,2020,2020,2020],
    "平台":["京东","淘宝","拼多多","京东","淘宝","拼多多"],
    "销量":[100,200,300,400,500,600]
  }
)

df01

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pd.pivot(df01,
     index = "年份",
     columns = "平台",
     values = "销量")

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聚合后结果

对比结果：这里要强调一点的是，2020年平台为拼多多的数据出现了2次，而且2次的值不同。在pivot函数中是无法对这种重复平台的数据进行聚合的，但是Pivot_table则可以。

另外通过聚合函数aggfunc指定sum求和，可以把2次的值累加统计。

Pivot_table函数真实案例演示

1. 读取表格数据

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df = pd.read_excel("./datas/result_datas.xlsx",
         ).convert_dtypes()  #读取数据并自动转化type
df.dtypes
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df.head(3)
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以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持来客网。