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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的基本用法: import pandas as pd import numpy
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