数据科学第 3 章 10 数据透视表

lily_wang 发布于2019-07-31 11:19 / 1545人阅读

摘要：官方文档连接像其他函数一样，官方文档中的参数有很多，具体如下写在前面，如果要对透视表中的字段进行计数，有时候用会报错，可以用实例运用简单版透视表上面以部门为索引，下面有二级索引，部门小组。

本节学习数据透视表

引用激励数据，连接数据库jili表，jili这几个太难打了，下文用df代表激励数据（代码省略）
之前在excel中用烂了的透视表，终于用python来实现了，其实主要是讲pivot_table里面的参数怎么使用，但书中讲的不是详细，还是要自己找一些文档或者视频辅助学习。

pivot_table 官方文档连接
像其他函数一样，官方文档中的参数有很多，具体如下：
df.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc="mean", fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name="All")

写在前面，如果要对透视表中的字段进行计数，有时候用count会报错，可以用len

实例运用：

1、简单版透视表

df.pivot_table(index="dep",aggfunc="sum")
#上面以部门为索引，下面有二级索引，部门、小组。  不知道是不是叫二级索引，暂且这么命名吧
df.pivot_table(index=["dep","group"],aggfunc="sum")

2、升级版透视表：金额分组

对金额进行分组，然后再来透视表（看了就懂了）：

#金额分组
amount = pd.cut(df["allbones"],[0,1000,5000,10000,20000,40000])
df.pivot_table(index=["dep",amount],values= "allbones", aggfunc="count")

因为指定了值values = "allbones"，所以结果中只包含allbones的计算结果，如果不指定values，则会像上面一样计算满足条件的所有字段的count值。

3、再升级版：多个计算方法

进行多个值的计算，并指定计算方法。如果有需要，还可以增加计算值。
为了方便查看每个参数的内容，所以换行了。

df.pivot_table(index =[ "dep",amount],
              values = ["allbones","oldrate"],
              aggfunc = {"allbones":[np.sum,len,np.mean],  #一个字段进行3中运算
                         "oldrate":np.sum})

4、在透视表最后加一个汇总

df.pivot_table(index =[ "dep",amount],
              values = ["allbones","oldrate"],
              aggfunc = [np.sum,np.mean,len],
              margins = True)    #margins默认为false，改成True后在表的最后显示汇总

5、大boss版，在每个部门下面进行分类汇总：不会

还没找到方法

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