pythonpivot函数筛选_Pythonpivot_table详解
再来介绍pandas库⾥的pivot_table()函数。pivot_table()与pivot()⽐较类似。其官⽅定义如下所⽰：
DataFrame.pivot_table(values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False,
dropna=True, margins_name='All')
我们依次解析：
values：可选参数，⽤来做集合的值，其⽤法与pivot的values类似。默认是显⽰所有的值。
index：必选参数，⽤来指定⾏索引。如果⽤数组做⾏索引，数据必须等长。
columns：必选参数，⽤来指定列索引。
aggfunc：聚合函数， pivot_table后新dataframe的值都会通过aggfunc进⾏运算。在上⼀讲pivot函数中的error问题(python不清楚要放什么值)，在pivot_table会将多重值调⽤aggfunc函数后放在相应的位置上。默认的aggfunc函数为求平均。
fill_value：填充NA值。默认不填充
margins：添加⾏列的总计，默认不显⽰。
dropna：如果整⾏都为NA值，则进⾏丢弃，默认丢弃。
margins_name：在margins参数为ture时，⽤来修改margins的名称
dataframe df如下所⽰
设置value为D，⾏索引为A，列索引为B，其余为默认，函数如下所⽰
注意，在如果这⾥使⽤pivot函数就会报错，原因上⼀节已经讲过。
更改aggfuc函数时：values什么意思
将values等设置为数组形式：
以上就是pivot_table的内容了，结合pivot函数，是否学会了如何使⽤？

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