python使用pandas創建透視表（Pivot tables）

代碼在最下面

思路：
1、准備號DataFrame數據集
2、根據需要將DataFrame轉換成透視表

　　2.1、創建簡單的透視表（默認計算平均值）

　　  2.2、修改參數，滿足需求(求和，計算數量等）

本文參考鏈接參考：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.pivot_table.html?highlight=pivot_table#pandas.DataFrame.pivot_table

1、准備DataFrame

　　通過代碼生成一個 24行，5列 的DataFrame，D和E是長度為24，具有標准正態分布的一維數組

 　　生成了一個24行5列的DataFrame，格式如下

 2、根據需要將DataFrame轉換成透視表

　　2.1、創建一個簡單的透視表，格式為：A作為行，計算D列的平均值

  

 　　　　　　生成的透視表結果如下

   　　2.2、修改參數

　　　　創建一個簡單的透視表，格式為：A,作為行，計算D列的總和

   　　　　　　生成的透視表結果如下

  

  　　　　 具體代碼如下

import  pandas  as pd
import numpy as np
import datetime
#通過代碼生成一個 24行，5列 的DataFrame，D和E是長度為24，具有標准正態分布的一維數組
df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'three'] * 6,
                   'B': ['A', 'B', 'C'] * 8,
                   'C': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'] * 4,
                   'D': np.random.randn(24),
                   'E': np.random.randn(24),
                   'F': [datetime.datetime(2013, i, 1) for i in range(1, 13)]
                    + [datetime.datetime(2013, i, 15) for i in range(1, 13)]})
#打印出數據格式
print(df)

#創建一個簡單的透視表，格式為：A,作為行，計算D列的平均值
df_pivotTable1= pd.pivot_table(df, values='D', index=['A'])

print(df_pivotTable1)

#創建一個簡單的透視表，格式為：A,作為行，計算D列的總和
df_pivotTable2= pd.pivot_table(df, values='D', index=['A'],aggfunc=np.sum)

print(df_pivotTable2)