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原标题：Pandas中使用pivot_table函数进行高级数据
汇总
关键字：销量,日期,产品,数据,函数
文章来源：大数据文摘
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大数据文摘受权转载自机器学习算法与Python实战
Pandas的pivot_table函数是一个强大的数据分析工具,可以帮助我们快速地对数据进行汇总和重塑。
本文将详细介绍pivot_table的用法及其在数据分析中的应用。
1. pivot_table函数简介pivot_table函数的基本语法如下:
pandas.pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc=’mean’,fill_value=None,margins=False,dropna=True,margins_name=’All’,observed=False,sort=True)主要参数说明:
data: 要进行汇总的DataFrame
values: 需要聚合的列
index: 行索引
columns: 列索引
aggfunc: 聚合函数,默认为mean
fill_value: 填充缺失值
margins: 是否添加汇总行/列
dropna: 是否删除全为NaN的列
2. 基本用法示例让我们通过一个简单的例子来了解pivot_table的基原文链接：Pandas中使用pivot_table函数进行高级数据汇总
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