Pandas创建透视表教程

本文介绍如何使用Pandas创建透视表（交叉表）。

透视表语法

pd.pivot_table(df, values='col1', index='col2', columns='col3', aggfunc='sum')

下面通过示例进行说明。

创建透视表并进行数据汇总

首先创建示例数据：

import pandas as pd#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],'position': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'F', 'F', 'F'],'points': [4, 4, 6, 8, 9, 5, 5, 12]})#view DataFrame
print(df)#   team position  points
# 0    A        G       4
# 1    A        G       4
# 2    A        F       6
# 3    A        F       8
# 4    B        G       9
# 5    B        F       5
# 6    B        F       5
# 7    B        F      12

下面创建透视表，按team和position汇总points值：

#create pivot table
df_pivot = pd.pivot_table(df, values='points', index='team', columns='position', aggfunc='sum')#view pivot table
print(df_pivot)# position   F  G
# team
# A         14  8
# B         22  9

从输出结果可以看到：

A组F位置运动员总分为14
A组G位置运动员总分为8
B组F位置运动员总分为22
B组G位置运动员总分为9

另外还可以通过margins参数进行透视表的边缘计算：

#create pivot table with margins
df_pivot = pd.pivot_table(df, values='points', index='team', columns='position',aggfunc='sum', margins=True, margins_name='Sum')#view pivot table
print(df_pivot)position   F   G  Sum
team
A         14   8   22
B         22   9   31
Sum       36  17   53

从结果可以看到分别增加行和列的求和。

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