透视表（pivot table）数据汇总分析工具。
根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中。
1、在Python和pandas中，通过groupby功能以及重塑运算制作透视表
2、DataFrame有一个pivot_table 方法
3、顶级的pandas.pivot_table函数
pivot_table 可以添加分项小计
小费数据集，根据sex和smoker计算分组平均值，并将sex和smoker放到行上
1 #书中是rows,但是没办法运行 2 tips.pivot_table(index=['sex','smoker']) 3 Out[42]: 4 size tip tip_pct total_bill 5 sex smoker 6 Female No 2.592593 2.773519 0.156921 18.105185 7 Yes 2.242424 2.931515 0.182150 17.977879 8 Male No 2.711340 3.113402 0.160669 19.791237 9 Yes 2.500000 3.051167 0.152771 22.284500
只聚合tip_pct和size，根据day分组，smoker在列上，day 在行上：
1 tips.pivot_table(['tip_pct','size'],index=['sex','day'],columns='smoker') 2 Out[43]: 3 size tip_pct 4 smoker No Yes No Yes 5 sex day 6 Female Fri 2.500000 2.000000 0.165296 0.209129 7 Sat 2.307692 2.200000 0.147993 0.163817 8 Sun 3.071429 2.500000 0.165710 0.237075 9 Thur 2.480000 2.428571 0.155971 0.163073 10 Male Fri 2.000000 2.125000 0.138005 0.144730 11 Sat 2.656250 2.629630 0.162132 0.139067 12 Sun 2.883721 2.600000 0.158291 0.173964 13 Thur 2.500000 2.300000 0.165706 0.164417
传入margins=True添加分项小计
1 tips.pivot_table(['tip_pct','size'],index=['sex','day'], 2 columns='smoker',margins=True) 3 Out[44]: 4 size tip_pct 5 smoker No Yes All No Yes All 6 sex day 7 Female Fri 2.500000 2.000000 2.111111 0.165296 0.209129 0.199388 8 Sat 2.307692 2.200000 2.250000 0.147993 0.163817 0.156470 9 Sun 3.071429 2.500000 2.944444 0.165710 0.237075 0.181569 10 Thur 2.480000 2.428571 2.468750 0.155971 0.163073 0.157525 11 Male Fri 2.000000 2.125000 2.100000 0.138005 0.144730 0.143385 12 Sat 2.656250 2.629630 2.644068 0.162132 0.139067 0.151577 13 Sun 2.883721 2.600000 2.810345 0.158291 0.173964 0.162344 14 Thur 2.500000 2.300000 2.433333 0.165706 0.164417 0.165276 15 All 2.668874 2.408602 2.569672 0.159328 0.163196 0.160803
想使用其他聚合函数，将其传给aggfunc
tips.pivot_table('tip_pct',index=['sex','smoker'],columns='day', aggfunc=len,margins=True) Out[45]: day Fri Sat Sun Thur All sex smoker Female No 2.0 13.0 14.0 25.0 54.0 Yes 7.0 15.0 4.0 7.0 33.0 Male No 2.0 32.0 43.0 20.0 97.0 Yes 8.0 27.0 15.0 10.0 60.0 All 19.0 87.0 76.0 62.0 244.0
存在NA值，设置一个fill_value：
1 tips.pivot_table('size',index=['time','sex','smoker'],columns='day',aggfunc='sum',fill_value=0) 2 Out[46]: 3 day Fri Sat Sun Thur 4 time sex smoker 5 Dinner Female No 2 30 43 2 6 Yes 8 33 10 0 7 Male No 4 85 124 0 8 Yes 12 71 39 0 9 Lunch Female No 3 0 0 60 10 Yes 6 0 0 17 11 Male No 0 0 0 50 12 Yes 5 0 0 23
pivot_table参数：
values：待聚合的列的名称，默认聚合所有的数值列。
index：用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的行
columns：用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的列
aggfunc：聚合函数或函数列表，默认为'mean'。
fill_value：用于替换结果表中的缺失值
margins：添加行/列小计和总计，默认为False
交叉表
交叉表（crosstab）是一种用于计算分组频率的特殊透视表。
1 #书中没有这个data数据，自己创建一个 2 data=pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\data.xlsx') 3 4 data 5 Out[50]: 6 Sample Gender Handedness 7 0 1 Female Right-handed 8 1 2 Male Left-handed 9 2 3 Female Right-handed 10 3 4 Male Right-handed 11 4 5 Male Left-handed 12 5 6 Male Right-handed 13 6 7 Female Right-handed 14 7 8 Female Left-handed 15 8 9 Male Right-handed 16 9 10 Female Right-handed 17 #使用pandas.crosstab 18 pd.crosstab(data.Gender,data.Handedness,margins=True) 19 Out[51]: 20 Handedness Left-handed Right-handed All 21 Gender 22 Female 1 4 5 23 Male 2 3 5 24 All 3 7 10 25 26 #crosstab的前2个参数可以是数组、Series或数组列表 27 pd.crosstab([tips.time,tips.day],tips.smoker,margins=True) 28 Out[52]: 29 smoker No Yes All 30 time day 31 Dinner Fri 3 9 12 32 Sat 45 42 87 33 Sun 57 19 76 34 Thur 1 0 1 35 Lunch Fri 1 6 7 36 Thur 44 17 61 37 All 151 93 244
crosstab函数的参数：
