函数透视表的运用实例
函数透视表（Pivot Table）是一种数据汇总和分析工具，常用于将原始数据按照不同的
维度进行聚合分析。以下是一个使用Python中的`pandas`库创建函数透视表的简单实例：
假设有一个包含销售数据的数据框（DataFrame），其中包括产品、销售额和销售日期等
信息：
```python
import pandas as pd
#创建示例数据框
data={
'产品':['A','B','A','B','A','B'],
'销售额':[100,150,200,120,180,130],
'销售日期':['2023-01-01','2023-01-01','2023-01-02','2023-01-02','2023-01-03','2023-01-03']
}
df=pd.DataFrame(data)
```
现在，我们可以使用`pivot_table`函数根据产品和销售日期来创建透视表：
```python
#使用pivot_table创建透视表
pivot_table=df.pivot_table(values='销售额',index='销售日期',columns='产品', aggfunc='sum',fill_value=0)
print(pivot_table)
```
上述代码将根据销售日期和产品对销售额进行汇总，使用`sum`函数进行聚合，并在没有
python新手代码大全pdf数据的地方填充0。输出结果将是一个函数透视表，类似于下面的形式：
```
产品A B
销售日期
2023-01-01100150
2023-01-02200120
2023-01-03180130
```
这个透视表清晰地显示了每个产品在不同日期的销售额。这是一个简单的例子，实际使用中，你可以根据具体需求对透视表进行更复杂的配置和分析。

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