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也許大多數人都有在Excel中使用數據透視表的經歷，其實Pandas也提供了一個類似的功能，名為pivot_table。雖然pivot_table非常有用，但是我發現為了格式化輸出我所需要的內容，經常需要記住它的使用語法。所以，本文將重點解釋pandas中的函數pivot_table，并教大家如何使用它來進行數據分析。

如果你對這個概念不熟悉，wikipedia上對它做了詳細的解釋。順便說一下，你知道微軟為PivotTable（透視表）注冊了商標嗎？其實以前我也不知道。不用說，下面我將討論的透視表并不是PivotTable。

作為一個額外的福利，我創建了一個總結pivot_table的簡單備忘單。你可以在本文的最后找到它，我希望它能夠對你有所幫助。如果它幫到了你，請告訴我。

數據

使用pandas中pivot_table的一個挑戰是，你需要確保你理解你的數據，并清楚地知道你想通過透視表解決什么問題。其實，雖然pivot_table看起來只是一個簡單的函數，但是它能夠快速地對數據進行強大的分析。

在本文中，我將會跟蹤一個銷售渠道（也稱為漏斗）。基本的問題是，一些銷售周期很長（可以想一下“企業軟件”、“資本設備”等），而管理者想更詳細地了解它一整年的情況。

典型的問題包括：

• 本渠道收入是多少？
• 渠道的產品是什么？
• 誰在什么階段有什么產品？
• 我們年底前結束交易的可能性有多大？

很多公司將會使用CRM工具或者其他銷售使用的軟件來跟蹤此過程。雖然他們可能擁有有效的工具對數據進行分析，但肯定有人需要將數據導出到Excel，并使用一個透視表工具來總結這些數據。

使用Pandas透視表將是一個不錯的選擇，應為它有以下優點：

• 更快（一旦設置之后）
• 自行說明（通過查看代碼，你將知道它做了什么）
• 易于生成報告或電子郵件
• 更靈活，因為你可以定義定制的聚合函數

Read in the data

首先，讓我們搭建所需的環境。

如果你想跟隨我繼續下去，那么可以下載這個Excel文件。

import pandas as pd

import numpy as np

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當前題目：Pandas透視表（pivot_table）詳解-創新互聯
轉載來于：http://vcdvsql.cn/article26/dsdscg.html

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