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原標(biāo)題：Pandas中使用pivot_table函數(shù)進(jìn)行高級(jí)數(shù)據(jù)匯總
關(guān)鍵字：銷量,日期,產(chǎn)品,數(shù)據(jù),函數(shù)
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Pandas的pivot_table函數(shù)是一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具,可以幫助我們快速地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和重塑。
本文將詳細(xì)介紹pivot_table的用法及其在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。
1. pivot_table函數(shù)簡(jiǎn)介pivot_table函數(shù)的基本語(yǔ)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(shù)說(shuō)明:
data: 要進(jìn)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(shù),默認(rèn)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(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)了解pivot_table的基

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