pandas.DataFrame.pivot()是Pandas库中的一种数据透视表函数，可以根据指定标准将数据重新排列，并根据聚合函数进行聚合。pivot()函数可以根据values、index和columns参数生成新的DataFrame。
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')参数解析：
import pandas as pd
data = {
'Name': ['Tom', 'Tom', 'Tom', 'Jerry', 'Jerry', 'Jerry'],
'Class': ['First', 'Second', 'Third', 'First', 'Second', 'Third'],
'Score': [90, 80, 70, 86, 77, 90]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用pivot_table函数生成数据透视表
pivot_table = df.pivot_table(values='Score', index='Name', columns='Class', aggfunc='mean')
print(pivot_table)运行结果：
Class First Second Third
Name
Jerry 86.0 77.0 90.0
Tom 90.0 80.0 70.0import pandas as pd
data = {
'Gender': ['Male', 'Female', 'Female', 'Male', 'Male', 'Male'],
'Age': ['Young', 'Young', 'Old', 'Old', 'Old', 'Young'],
'FavoriteColor': ['Red', 'Green', 'Blue', 'Blue', 'Red', 'Green']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用pivot_table函数生成数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Gender', index='Age', columns='FavoriteColor', aggfunc='count')
print(pivot_table)运行结果：
FavoriteColor Blue Green Red
Age
Old 2 0 1
Young 1 2 1在上述示例中，我们通过pivot_table()函数将原始数据透视成了一个交叉表。透视过程中，'Gender'字段的出现次数被计算了出来，并根据'Age'和'FavoriteColor'进行了分组统计。
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