接下来介绍 pandas 的基本操作中，大体相当于 Excel 的合计、小计 (subtotal) 和数据透视表的方法。pandas 的数据统计功能比 Excel 强大很多，方式也更加灵活。Excel 问题之一就是数据的存储和显示不分离，而 pandas 和数据库处理方式类似，数据的存储和显示分离。
计算合计数
使用上一篇的 Excel 文件作为分析的数据源，假如需要对各个月份以及月份合计数进行求和。pandas 可以对 Series 运行 sum() 方法来计算合计：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel('http://pbpython.com/extras/excel-comp-data.xlsx');
df['Total'] = df.Jan + df.Feb + df.Mar
# sum_row 的类型是 pandas.core.series.Series, Jan, Feb 等成为 Series 的 index
sum_row = df[['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Total']].sum()
也可以将 sum_row 转换成 DataFrame, 以列的方式查看。DataFrame 的 T 方法实现行列互换。
# 转置变成 DataFrame
df_sum = pd.DataFrame(data=sum_row).T
df_sum
如果想要把合计数放在数据的下方，则要稍作加工。首先通过 reindex() 函数将 df_sum 变成与 df 具有相同的列，然后再通过 append() 方法，将合计行放在数据的后面：
# 转置变成 DataFrame
df_sum = pd.DataFrame(data=sum_row).T
# 将 df_sum 添加到 df
df_sum = df_sum.reindex(columns=df.columns)
# append 创建一个新的 DataFrame
df_with_total = df.append(df_sum, ignore_index=True)
分类汇总
Excel 的分类汇总功能，在数据功能区，但因为分类汇总需要对数据进行排序，并且分类汇总的数据与明细数据混在一起，个人很少用到，分类汇总一般使用数据透视表。
而在 pandas 进行分类汇总，可以使用 DataFrame 的 groupby() 函数，然后再对 groupby() 生成的 pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy 对象进行求和：
df_groupby = df[['state','Jan', 'Feb','Mar', 'Total']].groupby('state').sum()
df_groupby.head()
数据格式化
pandas 默认的数据显示，没有使用千分位分隔符，在数据较大时，感觉不方便。如果需要对数据的显示格式化，可以自定义一个函数 number_format()，然后对 DataFrame 运行 applymap(number_format) 函数。applymap() 函数对 DataFrame 中每一个元素都运行 number_format 函数。number_format 函数接受的参数必须为标量值，返回的也是标量值。
# 数字格式化
def number_format(x):
return "{:,.0f}".format(x) # 使用逗号分隔,没有小数位
formated_df = df_groupby.applymap(number_format)
formated_df.head()
数据透视表
pandas 运行数据透视表，使用 pivot_table() 方法。熟练使用 pivot_table() 需要一些练习。这里只是介绍最基本的功能：
- index 参数： 按什么条件进行汇总
- values 参数：对哪些数据进行计算
- aggfunc 参数：aggregation function，执行什么运算
# pivot table
# pd.pivot_table 生成一个新的 DataFrame
df_pivot = pd.pivot_table(df, index=['state'], values=['Jan','Feb','Mar','Total'], aggfunc= np.sum)