入门pandas—数据透视与交叉表
数据透视
原数据
日期 部门 销售人员 所属区域 数量 金额 成本
0 2019-01-01 销售 李平平 湖北 16 7 8
1 2019-01-02 销售 李平平 湖北 40 8 3
2 2019-01-03 销售 李平平 湖北 20 6 7
3 2019-01-04 销售 李平平 湖北 20 7 5
4 2019-01-05 销售 李平平 湖北 16 6 6
... ... .. ... ... ... .. ..
1215 2022-04-30 财务 熊牧 山东 250 4 8
1216 2022-05-01 客服 赵温江 山东 2200 4 8
1217 2022-05-02 客服 赵温江 山东 1400 3 3
1218 2022-05-03 客服 赵温江 四川 3500 7 3
1219 2022-05-04 客服 赵温江 四川 2200 4 4
index需要聚合的列名，默认情况下聚合所有数据值的列
import pandas as pd
path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/playground2/透视.xlsx'
data = pd.read_excel(path)
data2 = pd.pivot_table(data,index = ['部门','销售人员'])
print(data2)
成本 数量 金额
部门 销售人员
办公室 郑浪 5.657143 908.285714 5.714286
客服 蒋波 5.500000 659.401639 5.377049赵温江 5.279412 1108.073529 5.735294
财务 冯文 5.490323 284.264516 5.793548熊牧 5.491525 482.423729 5.559322
销售 李平平 5.472906 112.679803 5.349754王松 5.444640 117.539543 5.604569郑浪 4.777778 1636.666667 5.444444
values定义了在透视表里显示的列
data2 = pd.pivot_table(data,index = ['部门','销售人员'],values=['数量','金额'])
数量 金额
部门 销售人员
办公室 郑浪 908.285714 5.714286
客服 蒋波 659.401639 5.377049赵温江 1108.073529 5.735294
财务 冯文 284.264516 5.793548熊牧 482.423729 5.559322
销售 李平平 112.679803 5.349754王松 117.539543 5.604569郑浪 1636.666667 5.444444
columns在结果透视表的列上进行分组的列名或其它分组键
data2 = pd.pivot_table(data,index = ['部门','销售人员'],values=['数量','金额'],columns='所属区域')
数量 ... 金额
所属区域 四川 山东 河北 ... 河北 河南 湖北
部门 销售人员 ...
办公室 郑浪 1160.000000 NaN 945.000000 ... 5.500000 6.000000 5.333333
客服 蒋波 869.235294 250.000000 364.307692 ... 5.230769 5.365854 5.416667赵温江 1419.000000 1310.500000 1325.181818 ... 6.454545 5.500000 6.000000
财务 冯文 286.487805 384.615385 354.882353 ... 5.823529 5.734694 5.800000熊牧 540.800000 499.342105 NaN ... NaN 5.083333 6.000000
销售 李平平 110.193182 99.294118 66.526316 ... 5.736842 5.363636 5.028571王松 115.014563 87.545455 145.986667 ... 5.386667 5.682692 5.534884郑浪 830.000000 500.000000 NaN ... NaN NaN 5.000000
aggfunc聚合函数或函数列表（默认情况下是mean）
给value列的数据值指定函数
import pandas as pd
import numpy as np #因为要用到mean所以传入numpy
path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/playground2/透视.xlsx'
data = pd.read_excel(path)
data2 = pd.pivot_table(data,index = ['部门','销售人员'],values=['数量','金额'],columns='所属区域',aggfunc=[sum,np.mean])
print(data2)
sum ... mean 数量 ... 金额
所属区域 四川 山东 河北 ... 河北 河南 湖北
部门 销售人员 ...
办公室 郑浪 12760.0 NaN 3780.0 ... 5.500000 6.000000 5.333333
客服 蒋波 14777.0 750.0 4736.0 ... 5.230769 5.365854 5.416667赵温江 17028.0 15726.0 14577.0 ... 6.454545 5.500000 6.000000
财务 冯文 11746.0 5000.0 6033.0 ... 5.823529 5.734694 5.800000熊牧 2704.0 18975.0 NaN ... NaN 5.083333 6.000000
销售 李平平 9697.0 1688.0 1264.0 ... 5.736842 5.363636 5.028571王松 23693.0 4815.0 10949.0 ... 5.386667 5.682692 5.534884郑浪 3320.0 500.0 NaN ... NaN NaN 5.000000
fill_value 在结果表中替换缺失值
data2 = pd.pivot_table(data,index = ['部门','销售人员'],values=['数量','金额'],columns='所属区域',aggfunc=[sum,np.mean],fill_value=0) #缺失值替换为0
dropna 如果为True，将不含所有条目均为Na的列（默认为False）
dropna=True
margins 添加行/列小计和总计 （默认为False）
margins =True
交叉表 crosstab
说明：
是透视表的一部分, aggfunc=count而已
pd.crosstab(data.Nationality, data.Handedness, margins=True)
例如：根据日期中的月份和所属区域，对部门进行统计（计数）
import pandas as pd
import numpy as np #因为要用到mean所以传入numpy
path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/playground2/透视.xlsx'
data = pd.read_excel(path)
data2 = pd.crosstab([data.日期.dt.month,data.所属区域],data.部门,margins=True)
print(data2)
部门 办公室 客服 财务 销售 All
日期 所属区域
1 四川 0 1 16 30 47山东 0 0 0 10 10河北 0 0 2 7 9河南 0 1 12 16 29湖北 0 2 3 24 29
2 四川 0 4 7 27 38山东 0 4 4 2 10河北 0 0 0 9 9河南 0 6 3 27 36湖北 0 0 0 20 20
3 四川 1 9 5 11 26山东 0 1 15 8 24河北 3 3 0 9 15河南 3 5 1 18 27湖北 9 3 1 19 32
4 四川 9 8 2 9 28山东 0 0 28 3 31河北 1 0 0 21 22河南 8 3 1 8 20湖北 0 0 0 19 19
5 四川 1 2 0 23 26山东 0 2 0 8 10河北 0 0 0 13 13河南 0 0 0 20 20湖北 0 0 0 28 28
6 四川 0 0 1 31 32山东 0 0 0 6 6河北 0 0 6 3 9河南 0 0 16 3 19湖北 0 0 5 19 24
7 四川 0 1 0 29 30河北 0 6 1 8 15河南 0 4 0 20 24湖北 0 19 0 5 24
8 四川 0 0 0 23 23山东 0 0 0 4 4河北 0 5 0 7 12河南 0 13 0 20 33湖北 0 13 0 8 21
9 四川 0 1 1 27 29山东 0 0 0 13 13河北 0 0 0 6 6河南 0 13 2 5 20湖北 0 10 3 9 22
10 四川 0 2 0 32 34山东 0 5 0 14 19河北 0 7 0 2 9河南 0 2 0 5 7湖北 0 11 0 13 24
11 四川 0 1 2 28 31山东 0 3 0 3 6河北 0 3 3 9 15河南 0 10 7 5 22湖北 0 5 7 4 16
12 四川 0 0 12 28 40山东 0 0 4 2 6河北 0 0 5 0 5河南 0 2 19 1 22湖北 0 0 20 0 20
All 35 190 214 781 1220
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