一文看懂 Pandas 中的透視表

透視表在一種功能很強(qiáng)大的圖表，用戶可以從中讀取到很多的信息。利用excel可以生成簡單的透視表。本文中講解的是如何在pandas中的制作透視表。

讀取數(shù)據(jù)

注：本文的原始數(shù)據(jù)文件，可以在公號「Python數(shù)據(jù)之道」后臺回復(fù)?“透視表”獲取。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_excel("./sales-funnel.xlsx")  # 當(dāng)前目錄下的文件
df.head()

設(shè)置數(shù)據(jù)

使用?category數(shù)據(jù)類型，按照想要查看的方式設(shè)置順序

不嚴(yán)格要求，但是設(shè)置了順序有助于分析，一直保持所想要的順序

df["Status"] = df["Status"].astype("category")
df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True)  # 設(shè)置順序

建立透視表

只使用index參數(shù)

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"])  # index表示索引

2. 使用index和values兩個參數(shù)

3. 使用aggfunc參數(shù)，指定多個函數(shù)

4.使用columns參數(shù)，指定生成的列屬性

5. 解決數(shù)據(jù)的NaN值，使用fill_value參數(shù)

6. 查看總數(shù)據(jù)，使用margins=True

7. 不同的屬性字段執(zhí)行不同的函數(shù)

8. Status排序作用的體現(xiàn)

高級功能

當(dāng)通過透視表生成了數(shù)據(jù)之后，便被保存在了數(shù)據(jù)幀中

查詢指定的字段值的信息

圖形備忘錄

網(wǎng)上有一張關(guān)于利用pivot_table函數(shù)的分解圖，大家可以參考下

本文的原始數(shù)據(jù)文件，可以在公號「Python數(shù)據(jù)之道」后臺回復(fù) “透視表”獲取。

作者簡介

Peter，碩士畢業(yè)僧一枚，從電子專業(yè)自學(xué)Python入門數(shù)據(jù)行業(yè)，擅長數(shù)據(jù)分析及可視化。喜歡數(shù)據(jù)，堅持跑步，熱愛閱讀，樂觀生活。

個人格言：不浮于世，不負(fù)于己

個人站點(diǎn)：www.renpeter.cn，歡迎常來小屋逛逛?

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