📊 Pandas透视表(pivot_table)详解 📊
导读 在数据分析中，`pandas` 是一款非常强大的工具，而其中的 `pivot_table` 函数更是处理数据透视表的利器！💡 今天就来详细聊聊这个宝藏
在数据分析中，`pandas` 是一款非常强大的工具，而其中的 `pivot_table` 函数更是处理数据透视表的利器！💡 今天就来详细聊聊这个宝藏函数。✨
首先，什么是透视表？简单来说，它是一种对数据进行分类汇总的方式，能够帮助我们快速查看不同维度下的统计结果。比如，按地区、时间等分类统计销售额。🎯
`pivot_table` 的基本语法如下：
```python
pd.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None)
```
- data：输入的数据框。
- values：需要聚合的列。
- index 和 columns：定义行和列的分类依据。
- aggfunc：指定聚合方式，默认是求均值。
- fill_value：填充缺失值。
举个栗子🌰：假设有一份销售记录，想按地区和产品类别统计总销售额。代码如下：
```python
sales_pivot = pd.pivot_table(sales_data, values='销售额', index='地区', columns='产品类别', aggfunc='sum')
```
通过 `pivot_table`，我们可以轻松生成清晰直观的透视表，为决策提供有力支持！💪 最后，记得检查数据清洗是否到位哦！🧹
数据分析 Python Pandas
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