怎么分析pivot_table數(shù)據(jù)透視表
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數(shù)據(jù)透視表是將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類匯總，統(tǒng)計分析的強(qiáng)大工具。通過設(shè)置新的行標(biāo)簽index和列標(biāo)簽columns，指定需要被統(tǒng)計分析的數(shù)值values,指定采用的統(tǒng)計聚合函數(shù)aggfunc等，利用數(shù)據(jù)透視表可以對原始數(shù)據(jù)表進(jìn)行多種視角的分析和不同方式的重塑,因而稱之為透視表。
在Python的Pandas中,可以用groupby方法或pivot_table函數(shù)完成分類匯總，實現(xiàn)數(shù)據(jù)透視表的功能。groupby是先分組，然后選擇聚合函數(shù)，生成透視表。pivot_table則是直接通過設(shè)置index，columns，values，aggfunc等參數(shù)生成透視表。
一，Excel中的數(shù)據(jù)透視表
Excel中的數(shù)據(jù)透視表可以設(shè)置行（index），列(columns)，值（values），并通過值字段設(shè)置選擇聚合函數(shù)。圖形界面操作相對簡單，但不夠靈活和強(qiáng)大。
二，pivot_table數(shù)據(jù)透視表
相比較Excel中的數(shù)據(jù)透視表，使用pandas的pivot_table函數(shù)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)透視表，將十分靈活和強(qiáng)大。
構(gòu)造dataframe數(shù)據(jù)
1，index參數(shù)
2，columns參數(shù)
3，values 參數(shù)
4，aggfunc 參數(shù)
5，pivot_table參數(shù)總覽
三，groupby數(shù)據(jù)分組功能
利用groupby方法分組功能配合聚合函數(shù)也能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)透視表效果，這也是數(shù)據(jù)分析中非常常用的方法。示范操作如下。
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