圖解Pandas透視表pivot_table
大家好，我是Peter呀~
終於開始Pandas進階內容的寫作了。相信很多人都應該知道透視表，在Excel會經常去製作它，來實現數據的分組彙總統計。在Pandas中，我們把它稱之爲pivot_table。
透視表的製作靈活性高，可以隨意定製我們想要的的計算統計要求，一般在製作報表神器的時候常用。
下面通過具體的例子來對比Excel和Pandas中透視表的實現方法。
Excel透視表
下面是在Excel表格中使用消費數據製作的透視表（部分數據截圖），我們統計的是不同性別不同日期下的消費金額和小費，同時還顯示了總計的數據。
那如果是使用pandas該如何來實現呢？？？
參數
pandas中實現透視表使用的是：pandas.pivot_table
pd.pivot_table(data, # 製作透視表的數據
values=None, # 值
index=None, # 行索引
columns=None, # 列屬性
aggfunc='mean', # 使用的函數，默認是均值
fill_value=None, # 缺失值填充
margins=False, # 是否顯示總計
dropna=True, # 缺失值處理
margins_name='All', # 總計顯示爲All
observed=False,
sort=True # 排序功能 版本1.3.0纔有
)
最重要的參數還是：values、index、columns、aggfunce，甚至包含margins、margins_name
附上官網學習地址：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.pivot_table.html
透視表pivot_table
參數index
index表示的是我們生成透視表指定的行索引
1、單層索引
2、多層行索引
參數values
在上面index參數的使用中，我們沒有指定values參數，pandas會默認將全部的數值型數據進行透視表的計算，現在指定參數計算的數據：
- 帶上values，只會顯示我們指定的數據
- 不帶上values，數值型的數據彙總結果全部顯示
參數columns
columns是一個顯示列屬性信息的參數
如果我們將day放在index參數中，會是什麼樣子呢？
相當於是：將上面的寬表格式轉成了下面的長表格式
再對比下兩種不同的形式：
參數aggfunc
aggfunc是一個很靈活的參數，它是用來指定我們彙總想用哪種函數，默認是均值mean，我們也可以使用求和sum、最值max等。多個函數需要放在一個列表中。
我們將默認求平均mean的情況與求和的情況進行對比：
均值和sum求和之間的關係：
我們可以在aggfunc函數中指定多個函數，將這些函數放在同一個列表中：
- 求和：np.sum
- 求均值：mean
- 求個數：size
再看一個例子：
參數margins、margins_name
這兩個參數的作用是對透視表中的分組數據進行彙總顯示。需要注意的是：只有margins=True，參數margins_name的設置纔會生效。
修改彙總顯示的名字：
如果有列字段，也會顯示彙總的數據：
交叉表crosstab()
交叉表可以理解成一種特殊的透視表，專門用於計算分組的頻率。
參數
交叉表中每個參數的解釋，很多還是和透視表相同的：
pandas.crosstab(index, # 行索引，必須是數組結構數據，或者Series，或者是二者的列表形式
columns, # 列字段；數據要求同上
values=None, # 待透視的數據
rownames=None, # 行列名字
colnames=None,
aggfunc=None, # 透視的函數
margins=False, # 彙總及名稱設置
margins_name='All',
dropna=True, # 捨棄缺失值
normalize=False # 數據歸一化；可以是布爾值、all、index、columns、或者{0,1}
)
對最後一個參數的解釋：如何選擇歸一化的標準
- If passed ‘all’ or True, will normalize over all values：使用all，對全部的數值型數據歸一化
- If passed ‘index’ will normalize over each row：使用index，僅在行上歸一化
- If passed ‘columns’ will normalize over each column：使用columns，僅在列上歸一化
- If margins is True, will also normalize margin values：如果margins=True，總計值也會參與歸一化
參數使用
當然，有時候透視表和交叉表是可以實現相同的功能：
groupby實現
其實透視表或者交叉表的本質還是分組彙總統計結果，我們也可以利用groupby來實現：
1、先分組統計
2、軸旋轉unstack
上面的結果格式上不是很友好，使用的是多層次索引，我們使用軸旋轉函數unstack將行轉成列：
groupby和透視表比較
最後再用一個例子來比較下groupby和透視表：
備忘錄
這個網上非常流行的一張圖解Pandas透視表函數的圖形，它利用一份簡單的數據，清晰明瞭地講解了pivot_table函數的每個參數的含義，保存備用！
