Pandas DataFrame.pivot_table()

Pandas 的 pivot_table() 用于计算、聚合和总结您的数据。它被定义为一个强大的工具，可以聚合数据并进行计算，例如求和、计数、平均值、最大值和最小值。

它还允许用户在创建数据透视表后对数据进行排序和过滤。

参数

• data: 一个 DataFrame。
• values: 这是一个可选参数，指的是要聚合的列。
• index: 它指的是列、Grouper 和数组。

如果我们传递一个数组，它必须与数据的长度相同。

• columns: 指的是列、Grouper 和数组

如果我们传递一个数组，它必须与数据的长度相同。

• aggfunc: 函数，函数列表，字典，默认值 numpy.mean
  如果我们传递函数列表，生成的透视表将具有分层列，其顶层是函数名称。
  如果我们传递一个字典，键指的是要聚合的列，值是函数或函数列表。
• fill_value[标量，默认值 None]: 它用一个值替换缺失值。
• margins[布尔值，默认值 False]: 它添加所有行/列（例如，用于小计/总计）
• dropna[布尔值，默认值 True] : 它删除所有条目均为 NaN 的列。
• margins_name[字符串，默认值 'All'] : 它指的是将包含总计的行/列的名称（当 margins 为 True 时）。

返回值

它返回一个 DataFrame 作为输出。

示例

输出

    P          Q         R
   John       C         24
   Parker     Java      25
   Smith      Python    19
   William    C         22