数据透视表概念

数据透视表是Excel中常用的工具，本片文章的重点不是认识数据透视表，所以找了一片文章，供大家参考。
>>>Excel学习笔记-数据透视表

透视表操作总览

df.pivot_table(values, index, columns, aggfunc, margins)

values: 透视表中的元素值（根据聚合参数得出的）
index: 透视表的行索引
columns: 透视表的列索引
aggfunc: 聚合函数，可以指定多个函数
margins: 表示是否对所有数据进行统计

创建一个DataFrame，后面的代码在其基础上操作。

df = pd.DataFrame({
    'name': ['xiaoming', 'xiaohong', 'xiechen', 'xiaoming', 'xiaohong', 'xiechen',
            'xiaoming', 'xiaohong', 'xiechen', 'xiaoming', 'xiaohong', 'xiechen'],
    'course': ['Chinese', 'Chinese', 'Chinese', 'Chinese', 'Chinese', 'Chinese', 
              'math', 'math', 'math', 'math', 'math', 'math'],
    'semester': ['last', 'last', 'last', 'next', 'next', 'next', 'last', 'last', 'last', 'next', 'next', 'next'],
    'score': [78, 88, 98, 67, 92, 95, 82, 62, 87, 54, 65, 89]
})

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pivot_table 主要参数使用（index | columns | valuse）

df.pivot_table(values='score', index='semester', columns='course')

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index 作为横坐标，columns 作为纵坐标，value 作为值的内容，默认value求的是平均值，如果想以以其他方式聚合就需要使用 aggfunc 参数配置。

aggfunc

df.pivot_table(values='score', index='semester', columns='course', aggfunc='sum')

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aggfunc 也可以传入列表，以多种方式分别透视。

df.pivot_table(values='score', index='semester', columns='course', aggfunc=['sum', 'mean', 'max', 'min'])

在这里插入图片描述
另外，数据透视有时候还会需要对行列进行统计，就需要使用到 margins。

margins

df.pivot_table(values='score', index='semester', columns='course', margins=True, aggfunc=np.sum)

在这里插入图片描述

df.pivot_table(values='score', index='semester', columns='course', margins=True, aggfunc=np.min)

在这里插入图片描述

margins 参数默认是Flase，配置该参数为True后，透视表行/列的末尾会增加为All的行/列。
Alll这一列的规则和value是一致的，value求最大，all会展示这一列的最大，以此类推。