Excel中做數據透視表

① 選中整個數據源；

② 依次點擊“插入”—“數據透視表”

③ 選擇在Excel中的哪個位置，插入數據透視表

④ 然后根據實際需求，從不同維度展示結果

⑤ 結果如下

pandas用pivot_table()做數據透視表

1）語法格式

pd.pivot_table(data,index=None,columns=None,values=None,aggfunc='mean',margins=False,margins_name='All',dropna=True,fill_value=None)

2）對比excel，說明上述參數的具體含義

參數說明：

• data 相當于Excel中的"選中數據源"；

• index 相當于上述"數據透視表字段"中的行；

• columns 相當于上述"數據透視表字段"中的列；

• values 相當于上述"數據透視表字段"中的值；

• aggfunc 相當于上述"結果"中的計算類型；

• margins 相當于上述"結果"中的總計；

• margins_name 相當于修改"總計"名，為其它名稱；

下面幾個參數，用的較少，記住干嘛的，等以后需要就百度。

• dropna 表示是否刪除缺失值，如果為True時，則把一整行全作為缺失值刪除；

• fill_value 表示將缺失值，用某個指定值填充。

案例說明

1）求出不同品牌下，每個月份的銷售數量之和

① 在Excel中的操作結果如下

② 在pandas中的操作如下

df = pd.read_excel(r"C:\Users\黃偉\Desktop\pivot_table.xlsx") display(df.sample(5))df.insert(1,"月份",df["銷售日期"].apply(lambda x:x.month)) display(df.sample(5))df1 = pd.pivot_table(df,index="品牌",columns="月份",values="銷售數量",aggfunc=np.sum) display(df1)

結果如下：

2）求出不同品牌下，每個地區、每個月份的銷售數量之和

① 在Excel中的操作結果如下

② 在pandas中的操作如下

df = pd.read_excel(r"C:\Users\黃偉\Desktop\pivot_table.xlsx") display(df.sample(5))df.insert(1,"月份",df["銷售日期"].apply(lambda x:x.month)) display(df.sample(5))df1 = pd.pivot_table(df,index="品牌",columns=["銷售區域","月份"],values="銷售數量",aggfunc=np.sum) display(df1)

結果如下：

3）求出不同品牌不同地區下，每個月份的銷售數量之和

① 在Excel中的操作結果如下

② 在pandas中的操作如下

df = pd.read_excel(r"C:\Users\黃偉\Desktop\pivot_table.xlsx") display(df.sample(5))df.insert(1,"月份",df["銷售日期"].apply(lambda x:x.month)) display(df.sample(5))df1 = pd.pivot_table(df,index=["品牌","銷售區域"],columns="月份",values="銷售數量",aggfunc=np.sum) display(df1)

結果如下：

4）求出不同品牌下的“銷售數量之和”與“貨號計數”

① 在Excel中的操作結果如下

② 在pandas中的操作如下

df = pd.read_excel(r"C:\Users\黃偉\Desktop\pivot_table.xlsx") display(df.sample(5))df.insert(1,"月份",df["銷售日期"].apply(lambda x:x.month)) display(df.sample(5))df1 = pd.pivot_table(df,index="品牌",columns="月份",values=["銷售數量","貨號"],aggfunc={"銷售數量":"sum","貨號":"count"},margins=True,margins_name="總計") display(df1)

結果如下：

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總結

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