这篇文章主要为大家展示了“Python如何实现数据透视表”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Python如何实现数据透视表”这篇文章吧。
用Python里的Pandas可以实现，虽然感觉Excel更方便
1.groupby + agg
不够直观，不好看
对贷款年份，贷款种类创建数据透视
train_data.groupby(['year_of_loan', 'class']).agg(d_roat =('isDefault', 'mean'))
2. crosstab
pandas.crosstab(index, columns,values, rownames=None, colnames, aggfunc, margins, margins_name, dropna, normalize)主要用到的参数：
index：选哪个变量做数据透视表的行
columns：选哪个变量做数据透视表的列
values：要聚合的值
aggfunc：使用的聚合函数
margins：是否添加汇总列/行
margins_name：汇总行/列的名字
例子
对贷款年份，贷款种类创建数据透视
pd.crosstab(train_data['year_of_loan'], train_data['class'], train_data['loan_id'], aggfunc='count',margins = True, margins_name = '合计')
可以直接看出交叉组合之后违约比例
pd.crosstab(train_data['year_of_loan'], train_data['class'], train_data['isDefault'], aggfunc='mean')
3.groupby + pivot
train_data.groupby(['year_of_loan', 'class'], as_index = False)['isDefault'].mean().pivot('year_of_loan', 'class', 'isDefault')
pivot_table
pandas.pivot_table(data, values, index, columns, aggfunc, fill_value, margins, dropna, margins_name, observed, sort)常用参数与crosstab一致
例子
实现同样的数据透视表
pandas.pivot_table(data, values, index, columns, aggfunc, fill_value, margins, dropna, margins_name, observed, sort)
pd.pivot_table(train_data[['year_of_loan', 'class', 'isDefault']], values='isDefault', index=['year_of_loan'], columns=['class'], aggfunc='mean')
以上是“Python如何实现数据透视表”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注编程网行业资讯频道！
