作者：来源于读者投稿
出品：Python数据之道
一文看懂 Pandas 中的透视表
透视表在一种功能很强大的图表，用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。
读取数据
注：本文的原始数据文件，可以在公号「Python数据之道」后台回复 “透视表”获取。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel("./sales-funnel.xlsx") # 当前目录下的文件
df.head()
设置数据
使用 category数据类型，按照想要查看的方式设置顺序
不严格要求，但是设置了顺序有助于分析，一直保持所想要的顺序
df["Status"] = df["Status"].astype("category")
df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序
建立透视表
- 只使用index参数
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"]) # index表示索引
2. 使用index和values两个参数
3. 使用aggfunc参数，指定多个函数
4.使用columns参数，指定生成的列属性
5. 解决数据的NaN值，使用fill_value参数
6. 查看总数据，使用margins=True
7. 不同的属性字段执行不同的函数
8. Status排序作用的体现
高级功能
当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中
查询指定的字段值的信息
图形备忘录
网上有一张关于利用pivot_table函数的分解图，大家可以参考下
本文的原始数据文件，可以在公号「Python数据之道」后台回复 “透视表”获取。\
作者简介
Peter，硕士毕业僧一枚，从电子专业自学Python入门数据行业，擅长数据分析及可视化。喜欢数据，坚持跑步，热爱阅读，乐观生活。
个人格言：不浮于世，不负于己
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