Pandas中使用pivot_table函數進行高級數據匯總

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原標題：Pandas中使用pivot_table函數進行高級數據匯總
關鍵字：銷量,日期,產品,數據,函數
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內容摘要：

大數據文摘受權轉載自機器學習算法與Python實戰(zhàn)
Pandas的pivot_table函數是一個強大的數據分析工具,可以幫助我們快速地對數據進行匯總和重塑。
本文將詳細介紹pivot_table的用法及其在數據分析中的應用。
1. pivot_table函數簡介pivot_table函數的基本語法如下:
pandas.pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc=’mean’,fill_value=None,margins=False,dropna=True,margins_name=’All’,observed=False,sort=True)主要參數說明:
data: 要進行匯總的DataFrame
values: 需要聚合的列
index: 行索引
columns: 列索引
aggfunc: 聚合函數,默認為mean
fill_value: 填充缺失值
margins: 是否添加匯總行/列
dropna: 是否刪除全為NaN的列
2. 基本用法示例讓我們通過一個簡單的例子來了解pivot_table的基

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