数据透视表，常称为分类汇总表，其结构包括行（分类变量）、列（分类变量）的交叉部分。比如，以班级为行，科目为列，交叉处显示各科平均分。透视表的构建，可借助Python语言，通过pandas库的pivot_table函数实现，如代码所示。为了进一步可视化透视表，堆叠条形图成为一种有效方式。以航空公司为例，通过横...
大数据分析如何利用python创建数据透视表？
数据透视表，作为大数据分析中的重要工具，将数据进行分类汇总，实现快速理解数据的目的。其核心逻辑在于，从原始数据出发，通过行和列的交叉，形成“二维表”，直观呈现数据之间的关联性。
数据透视表，常称为分类汇总表，其结构包括行（分类变量）、列（分类变量）的交叉部分。比如，以班级为行，科目为列，交叉处显示各科平均分。透视表的构建，可借助Python语言，通过pandas库的pivot_table函数实现，如代码所示。
为了进一步可视化透视表，堆叠条形图成为一种有效方式。以航空公司为例，通过横条形图，可快速观察不同公司的目的地客运人数分布。不同公司用不同条形表示，条形内部的不同颜色代表不同目的地，直观且易于理解。
深入案例分析，以全球2019年前十大航空公司的前十大目的地城市为例。数据准备阶段，首先明确客运分类标准，通常以class = F标记。接着，运用groupby和nlargest函数筛选出前十大客运人数最多的航空公司。然后，查看这些公司的货运情况，利用索引检索数据，找出前十大航空公司的客运目的地城市，进行排序后筛选出前十。
综上所述，数据透视表在大数据分析中扮演着重要角色，通过Python实现，不仅能够快速汇总分类数据，还能结合可视化工具如堆叠条形图，为决策提供直观的依据。实现这一过程的关键在于理解数据透视表的基本逻辑，并灵活运用数据处理与可视化技术。2024-08-26
