分享几个pivot_table使用小技巧

今天番茄加速为大家分享几个pivot_table使用小技巧。

使用 df_melt 演示不出聚合的功能：

zip_code variable value

0 12345 factory 100

1 56789 factory 400

2 101112 factory 500

3 131415 factory 600

4 12345 retail 1

5 56789 retail 2

6 101112 retail 3

7 131415 retail 4

因为 zip_code + variable 的组合都是唯一的，因此转化一步，df_melt 基础上再 append 它：

In [77]: dfa = df_melt2.append(df_melt2)

数据变为：

zip_code variable value

0 12345 factory 100

1 56789 factory 400

2 101112 factory 500

3 131415 factory 600

4 12345 retail 1

5 56789 retail 2

6 101112 retail 3

7 131415 retail 4

0 12345 factory 100

1 56789 factory 400

2 101112 factory 500

3 131415 factory 600

4 12345 retail 1

5 56789 retail 2

6 101112 retail 3

7 131415 retail 4

此时前两列组合存在重复项，能够演示出聚合的效果：

dfa.pivot_table(index=‘zip_code’,columns=‘variable’,aggfunc=np.sum)

index 设定第一个维度：zip_code，columns 设定第二个维度为 variable，使用 aggfunc 参数做聚合，也就是存在 zip_code + variable 重复项时，两项 np.sum 累加，透视结果如下：

value

variable factory retail

zip_code

12345 200 2

56789 800 4

101112 1000 6

131415 1200 8

表格本质是二维结构，透视是变换二维表结构的艺术，掌握以上3个小技巧后，再去透视数据可能就会变得游刃有余一点。