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数据汇总
透视表
pd.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All')
data：数据集
values：要拉入数值的字段列表
index：要拉入行标签的字段列表
columns：要拉入列标签的字段列表
aggfunc：统计函数，默认统计均值
fill_value：填充缺失值
margins：是否显示行或列的总计值
dropna：是否删除整列为缺失的字段
margins_name：指定行或列的总计名称
分组汇总
groupby方法：用于汇总前，设定被分组的变量
要分组的数据集.groupby=(['变量1', '变量2'])
aggregate方法：可基于groupby的结果做进一步统计汇总
分组后的数据集.aggregate=({'变量'：方法})
np.min np.max np.size np.mean......
调整变量名顺序
pd.DataFrame(数据集， columns=(['变量名1', '变量名2', '变量名3'])
对变量重新命名
数据集.rename=(colums={'原变量名':'新变量名'}, inplace=True)
