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一文看懂pandas的透視表pivot_table
一、概述
1.1 什么是透視表？
透視表是一種可以對數據動態排布並且分類匯總的表格格式。或許大多數人都在Excel使用過數據透視表，也體會到它的強大功能，而在pandas中它被稱作pivot_table。
1.2 為什么要使用pivot_table？
- 靈活性高，可以隨意定制你的分析計算要求
- 脈絡清晰易於理解數據
- 操作性強，報表神器
二、如何使用pivot_table
首先讀取數據，數據集是火箭隊當家球星James Harden某一賽季比賽數據作為數據集進行講解。數據地址。
先看一下官方文檔中pivot_table的函數體：pandas.pivot_table - pandas 0.21.0 documentation
pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None,aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All')
pivot_table有四個最重要的參數index、values、columns、aggfunc，本文以這四個參數為中心講解pivot操作是如何進行。
2.1 讀取數據
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import pandas as pd
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import numpy as np
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df = pd.read_csv( 'h:/James_Harden.csv',encoding='utf8')
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df.tail()
數據格式如下：
2.2 Index
每個pivot_table必須擁有一個index，如果想查看哈登對陣每個隊伍的得分，首先我們將對手設置為index：
pd.pivot_table(df,index=[u'對手'])
對手成為了第一層索引，還想看看對陣同一對手在不同主客場下的數據，試着將對手與勝負與主客場都設置為index，其實就變成為了兩層索引
pd.pivot_table(df,index=[u'對手',u'主客場'])
試着交換下它們的順序，數據結果一樣：
pd.pivot_table(df,index=[u'主客場',u'對手'])
看完上面幾個操作，Index就是層次字段，要通過透視表獲取什么信息就按照相應的順序設置字段，所以在進行pivot之前你也需要足夠了解你的數據。
2.3 Values
通過上面的操作，我們獲取了james harden在對陣對手時的所有數據，而Values可以對需要的計算數據進行篩選，如果我們只需要james harden在主客場和不同勝負情況下的得分、籃板與助攻三項數據：
pd.pivot_table(df,index=[u'主客場',u'勝負'],values=[u'得分',u'助攻',u'籃板'])
2.4 Aggfunc
aggfunc參數可以設置我們對數據聚合時進行的函數操作。
當我們未設置aggfunc時，它默認aggfunc='mean'計算均值。我們還想要獲得james harden在主客場和不同勝負情況下的總得分、總籃板、總助攻時：
pd.pivot_table(df,index=[u'主客場',u'勝負'],values=[u'得分',u'助攻',u'籃板'],aggfunc=[np.sum,np.mean])
2.5 Columns
Columns類似Index可以設置列層次字段，它不是一個必要參數，作為一種分割數據的可選方式。
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#fill_value填充空值,margins=True進行匯總
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pd.pivot_table(df,index=[ u'主客場'],columns=[u'對手'],values=[u'得分'],aggfunc=[np.sum],fill_value=0,margins=1)
現在我們已經把關鍵參數都介紹了一遍，下面是一個綜合的例子：
table=pd.pivot_table(df,index=[u'對手',u'勝負'],columns=[u'主客場'],values=[u'得分',u'助攻',u'籃板'],aggfunc=[np.mean],fill_value=0)結果如下：
aggfunc也可以使用dict類型，如果dict中的內容與values不匹配時，以dict中為准。
table=pd.pivot_table(df,index=[u'對手',u'勝負'],columns=[u'主客場'],values=[u'得分',u'助攻',u'籃板'],aggfunc={u'得分':np.mean, u'助攻':[min, max, np.mean]},fill_value=0)
結果就是助攻求min,max和mean,得分求mean,而籃板沒有顯示。