问答 · ANSWER
pandas 的透视表 pivot_table 怎么用？
直接回答
pandas的pivot_table可将扁平数据转换为立体汇总表，通过指定行、列维度和聚合函数，实现多维度交叉分析。
关键要点
- 透视表将扁平的原始数据表转换为多维度、立体的汇总表。
- 核心参数包括
values（聚合值）、index（行索引）、columns（列索引）和aggfunc（聚合函数）。 - 透视表在底层逻辑上基于分组聚合，但侧重于立体化的结果呈现。
- 典型应用场景包括多维度交叉分析、数据汇总与对比。
- 可设置
margins=True添加行和列的边际汇总（总计）。 - 可向
aggfunc传递函数列表（如['mean', 'max']）一次性进行多种聚合计算。
怎么选 / 怎么做
使用df.pivot_table()方法，关键步骤：
1. 指定要聚合的数值列（values）。
2. 指定作为行分类维度的列（index）。
3. 指定作为列分类维度的列（columns）。
4. 指定聚合函数（aggfunc），默认为均值（'mean'）。
常见问题
透视表和groupby有什么区别？
透视表基于分组聚合，但输出是行列交叉的立体格式，更直观。
pivot_table的aggfunc参数有什么用？
指定聚合函数，如求平均（'mean'）或求和（'sum'）。
怎么给透视表添加总计行和列？
设置参数margins=True即可添加边际汇总。