开启Pandas进阶：图解Pandas透视表、交叉表

一、图解Pandas透视表、交叉表

大家好，我是Peter呀~

终于开始Pandas进阶内容的写作了。相信很多人都应该知道透视表，在Excel会经常去制作它，来实现数据的分组汇总统计。在Pandas中，我们把它称之为pivot_table。

透视表的制作灵活性高，可以随意定制我们想要的的计算统计要求，一般在制作报表神器的时候常用。

下面通过具体的例子来对比Excel和Pandas中透视表的实现方法。

二、Excel透视表

下面是在Excel表格中使用消费数据制作的透视表（部分数据截图），我们统计的是不同性别不同日期下的消费金额和小费，同时还显示了总计的数据。

那如果是使用pandas该如何来实现呢？？？

三、透视表参数

pandas中实现透视表使用的是：pandas.pivot_table

pd.pivot_table(data,  # 制作透视表的数据
               values=None,  # 值
               index=None,  # 行索引
               columns=None,  # 列属性
               aggfunc='mean',   # 使用的函数，默认是均值
               fill_value=None,  # 缺失值填充
               margins=False, # 是否显示总计
               dropna=True,   # 缺失值处理
               margins_name='All', # 总计显示为All
               observed=False,  
               sort=True  # 排序功能  版本1.3.0才有
              )

最重要的参数还是：values、index、columns、aggfunce，甚至包含margins、margins_name

附上官网学习地址：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.pivot_table.html

四、透视表参数详解

4.1参数index

index表示的是我们生成透视表指定的行索引

1、单层索引

2、多层行索引

4.2参数values

在上面index参数的使用中，我们没有指定values参数，pandas会默认将全部的数值型数据进行透视表的计算，现在指定参数计算的数据：

• 带上values，只会显示我们指定的数据
• 不带上values，数值型的数据汇总结果全部显示

4.3参数columns

columns是一个显示列属性信息的参数

如果我们将day放在index参数中，会是什么样子呢？

相当于是：将上面的宽表格式转成了下面的长表格式

再对比下两种不同的形式：

4.4参数aggfunc

aggfunc是一个很灵活的参数，它是用来指定我们汇总想用哪种函数，默认是均值mean，我们也可以使用求和sum、最值max等。多个函数需要放在一个列表中。

我们将默认求平均mean的情况与求和的情况进行对比：

均值和sum求和之间的关系：

我们可以在aggfunc函数中指定多个函数，将这些函数放在同一个列表中：

• 求和：np.sum
• 求均值：mean
• 求个数：size

再看一个例子：

4.5参数margins、margins_name

这两个参数的作用是对透视表中的分组数据进行汇总显示。需要注意的是：只有margins=True，参数margins_name的设置才会生效。

修改汇总显示的名字：

如果有列字段，也会显示汇总的数据：

五、交叉表crosstab

交叉表可以理解成一种特殊的透视表，专门用于计算分组的频率。

5.1参数

交叉表中每个参数的解释，很多还是和透视表相同的：

pandas.crosstab(index, # 行索引，必须是数组结构数据，或者Series，或者是二者的列表形式
                columns, # 列字段；数据要求同上
                values=None,  # 待透视的数据
                rownames=None,  # 行列名字
                colnames=None,  
                aggfunc=None,  # 透视的函数
                margins=False,  # 汇总及名称设置
                margins_name='All', 
                dropna=True, # 舍弃缺失值
                normalize=False  # 数据归一化；可以是布尔值、all、index、columns、或者{0,1}
               )

对最后一个参数的解释：如何选择归一化的标准

• If passed ‘all’ or True, will normalize over all values：使用all，对全部的数值型数据归一化
• If passed ‘index’ will normalize over each row：使用index，仅在行上归一化
• If passed ‘columns’ will normalize over each column：使用columns，仅在列上归一化
• If margins is True, will also normalize margin values：如果margins=True，总计值也会参与归一化

5.2参数使用

当然，有时候透视表和交叉表是可以实现相同的功能：

六、groupby实现

其实透视表或者交叉表的本质还是分组汇总统计结果，我们也可以利用groupby来实现：

1、先分组统计

2、轴旋转unstack

上面的结果格式上不是很友好，使用的是多层次索引，我们使用轴旋转函数unstack将行转成列：

七、groupby和透视表比较

最后再用一个例子来比较下groupby和透视表：

八、备忘录

这个网上非常流行的一张图解Pandas透视表函数的图形，它利用一份简单的数据，清晰明了地讲解了pivot_table函数的每个参数的含义，保存备用！

网络图

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