DataFrame.pivot_table函数

Pandas pivot_table()用于计算，汇总和汇总数据。它被定义为函数强大的工具，可通过总和(Sum)，计数(Count)，平均值(Average)，最大(Max)和最小(Min)之类的计算来汇总数据，它还允许用户对数据进行排序和过滤。

参数

• data              -  一个DataFrame。
• values          -  它是一个可选参数，用于引用要汇总的列。
• index           -  它是指列，Grouper和数组。如果传递一个数组，则它必须与数据具有相同的长度。

• columns     -  是指列，Grouper和数组，如果传递一个数组，则它必须与数据具有相同的长度。

• aggfunc      -  函数，函数列表，字典，默认numpy.mean 如果传递函数列表，则生成的数据透视表将具有层次结构列，其顶层是函数名称。
• fill_value [scalar,default None]             -  它将缺失的值替换为一个值。
• margins[boolean，default False]          -  它将所有行/列(例如，小计/总计)相加
• dropna[boolean，default True]             -  它将删除所有条目均为NaN的列。
• margins_name [string，default 'All']  -  它是指行/列的名称，当行距为True时将包含总计。

返回值:

它返回一个DataFrame作为输出。

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来源：LearnFk无涯教程网

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
import numpy as np 
   
# 创建数据框
info = pd.DataFrame({'P': ['Learnfk', 'John', 'William', 'Parker'], 
      'Q': ['Python', 'C', 'C++', 'Java'], 
      'R': [19, 24, 22, 25]}) 
info 
table = pd.pivot_table(info, index =['P', 'Q'])   
table

输出

    P          Q         R
   John       C         24
   Parker     Java      25
   Learnfk      Python    19
   William    C         22