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python 用pandas实现数据透视表功能

2020-12-21 16:11:01 作者：赏尔

这篇文章主要介绍了python 用pandas实现数据透视表功能的方法，帮助大家更好的理解和使用python，感兴趣的朋友可以了解下

透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。对于熟练使用 excel 的伙伴来说，一定很是亲切！

pd.pivot_table() 语法：

pivot_table(data,  # DataFrame
      values=None,  # 值
      index=None,  # 分类汇总依据
      columns=None,  # 列
      aggfunc='mean',  # 聚合函数
      fill_value=None,  # 对缺失值的填充
      margins=False,  # 是否启用总计行/列
      dropna=True,  # 删除缺失
      margins_name='All'  # 总计行/列的名称
      )

1、销量数据的透视

1.1 读入数据

import os
import numpy as np
import pandas as pd

file_name = os.path.join(path, 'Excel_test.xls')
df = pd.read_excel(io=file_name,  # 工作簿路径
          sheetname='透视表',  # 工作表名称
          skiprows=1,  # 要忽略的行数
          parse_cols='A:D'  # 读入的列
         )
df

1.2 数据透视

# 透视数据
df_p = df.pivot_table(index='客户名称',  # 透视的行，分组依据
           values='销量',  # 值
           aggfunc='sum'  # 聚合函数
           )
# 对透视表进行降序排列
df_p = df_p.sort_values(by='销量',  # 排序依据
            ascending=False  # 是否升序排列
            )
# 设置数值格式
df_p = df_p.round({'销量': 0}).astype('int')

# 添加列
ks = df_p['销量']//100
df_p['重要程度'] = ['★'*k for k in ks]
df_p

1.3 重新设置图示表的索引

df_p['客户名称'] = df_p.index
df_p.set_index(keys=['重要程度', '客户名称'])

注：以上操作从理论和实践方面看都没什么问题，但模仿 excel 的痕迹浓重了些，更 python 的操作是用 groupby-applay 的方法。

2 用分组聚合实现数据透视

grouped = df.groupby(by='客户名称')
grouped['销量'].agg('sum')

2.1 实现目标格式的透视表

# 分类汇总
df_p = df.groupby(by='客户名称'  # 分类
         ).agg('sum'  # 汇总
           ).sort_values(by='销量', ascending=False  # 排序
                  ).round({'销量': 0}  # 设置精度
                     ).astype('int')  # 数据类型转换

# 添加列
ks = df_p['销量']//100
df_p['重要程度'] = ['★'*k for k in ks]
df_p['客户名称'] = df_p.index
# 层次索引
df_p.set_index(keys=['重要程度', '客户名称'])

软件信息：

以上就是python 用pandas实现数据透视表功能的详细内容，更多关于python pandas实现数据透视表的资料请关注脚本之家其它相关文章！