如何详细解析Python中Pivot Table透视表的使用技巧？

本文共计543个文字，预计阅读时间需要3分钟。

Pivot与Pivot_table用法概述

Pivot和Pivot_table都是对数据进行透视表处理的函数。区别在于，Pivot_table支持对重复元素进行合并操作，而Pivot函数只能对非重复元素进行合并操作。

Pivot 及 Pivot_table函数用法

Pivot和Pivot_table函数都是对数据做透视表而使用的。其中的区别在于Pivot_table可以支持重复元素的聚合操作，而Pivot函数只能对不重复的元素进行聚合操作。

在一般的日常业务中，因为Pivot_table的功能更为强大,Pivot能做的不能做的Pivot_table都可做。所以只需要记住Pivot_table函数用法就好了。

Pivot函数的使用演示

#%% import pandas as pd df01 = pd.DataFrame( { "年份":[2019,2019,2019,2020,2020,2020], "平台":["京东","淘宝","拼多多","京东","淘宝","拼多多"], "销量":[100,200,300,400,500,600] } ) df01 #%% pd.pivot(df01, index = "年份", columns = "平台", values = "销量") #%%

聚合后结果

Pivot_table函数的使用演示

注释：index指定什么元素作为index显示，columns指定列，values指定统计的值。一般values都为int后者float类型的值。