【Python数据清洗】pivot_table 与 pivot 的区别—

最近在处理数据时会使用到将行转列或者将列转行的情况，看了很多大神的教程一直提到一个pivot的函数，自己在之前看书的时候有看过一个类似的函数就是pivot_table的函数，出于好奇就写一个这两个函数的区别吧。

------以上时废话，以下是有用的东西-------------------------------------------------------
首先看一下这两个函数的超参：
pivot: 通过指定的索引和列对数据进行重塑，无法聚合。
法一：pd.pivot( )

pd.pivot(data: 'DataFrame',index: Union[Hashable, NoneType, Sequence[Union[Hashable, NoneType]]] = None,columns: Union[Hashable, NoneType, Sequence[Union[Hashable, NoneType]]] = None,values: Union[Hashable, NoneType, Sequence[Union[Hashable, NoneType]]] = None,
) -> 'DataFrame'

法二：df.pivot( )

df.pivot(index=None, columns=None, values=None) -> 'DataFrame'

但是，如果指定的 index + columns 构成的数据里面存在重复的情况，将会报错

pivot_table: 通过指定的索引和列对数据进行重塑，可以聚合
法一：pd.pivot_table( )

pd.pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False,dropna=True,margins_name='All',observed=False,
) -> 'DataFrame'

法二：df.pivot_table( )

df.pivot_table(values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False,dropna=True,margins_name='All',observed=False,
) -> 'DataFrame'

法一和法二都是可以的，就是一个类似于已经实例化一个没有需要将self加进函数中。

综述：
1. pivot：无法聚合，只能简单重塑，如果存在重复数据将会报错；常用于处理非数字数据。
2. pivot_table：可以聚合，正好弥补 pivot 的缺陷。

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Date：20210407
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