Python中的pandas库提供了与Excel透视表类似的功能，名为pivot_table，它在数据处理中扮演着关键角色。使用pivot_table，我们可以根据指定的观察数据（如survived）和分组维度（如sex和class）进行计算，如默认的平均值。索引参数允许设置层次结构，例如，Sex作为第一层索引，Pclass作为第二层索引。Values参数...
python——pivot_table，groupby
Python中的pandas库提供了与Excel透视表类似的功能，名为pivot_table，它在数据处理中扮演着关键角色。
使用pivot_table，我们可以根据指定的观察数据（如survived）和分组维度（如sex和class）进行计算，如默认的平均值。索引参数允许设置层次结构，例如，Sex作为第一层索引，Pclass作为第二层索引。Values参数决定我们想对哪些数据进行汇总，而aggfunc则允许我们选择不同的统计函数，如求和、平均值、计数等。
pivot_table的另一个相似工具是groupby，它用于对数据进行分类汇总。例如，在titanic数据集上，我们可以根据Sex进行分组，得到一个中间的DataFrameGroupBy对象。添加列分组后，我们进一步指定索引、列、values和aggfunc，才能得到最终的汇总结果。
在处理更复杂的数据时，pivot_table支持多维度索引，以及对每一列使用不同的累计方法。这使得我们能够深入分析数据，如计算不同船舱中男士和女士的费用，或者找出各船舱中年龄最小值或花费最小值等。
总的来说，pivot_table和groupby都是强大的数据分析工具，通过灵活设置参数，我们可以从复杂的数据中提取出丰富且深入的信息。2024-08-09
