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Pandas透视表(pivot_table)详解

python 搞代码 4年前 (2022-01-09) 86次浏览 已收录 0个评论

介绍

也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为pivot_table。虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出我所需要的内容,经常需要记住它的使用语法。所以,本文将重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析。

如果你对这个概念不熟悉,wikipedia上对它做了详细的解释。顺便说一下,你知道微软为PivotTable(透视表)注册了商标吗?其实以前我也不知道。不用说,下面我将讨论的透视表并不是PivotTable。

作为一个额外的福利,我创建了一个总结pivot_table的简单备忘单。你可以在本文的最后找到它,我希望它能够对你有所帮助。如果它帮到了你,请告诉我。

数据

使用pandas中pivot_table的一个挑战是,你需要确保你理解你的数据,并清楚地知道你想通过透视表解决什么问题。其实,虽然pivot_table看起来只是一个简单的函数,但是它能够快速地对数据进行强大的分析。

在本文中,我将会跟踪一个销售渠道(也称为漏斗)。基本的问题是,一些销售周期很长(可以想一下“企业软件”、“资本设备”等),而管理者想更详细地了解它一整年的情况。

典型的问题包括:

  • 本渠道收入是多少?
  • 渠道的产品是什么?
  • 谁在什么阶段有什么产品?
  • 我们年底前结束交易的可能性有多大?

很多公司将会使用CRM工具或者其他销售使用的软件来跟踪此过程。虽然他们可能拥有有效的工具对数据进行分析,但肯定有人需要将数据导出到Excel,并使用一个透视表工具来总结这些数据。

使用Pandas透视表将是一个不错的选择,应为它有以下优点:

  • 更快(一旦设置之后)
  • 自行说明(通过查看代码,你将知道它做了什么)
  • 易于生成报告或电子邮件
  • 更灵活,因为你可以定义定制的聚合函数

Read in the data

首先,让我们搭建所需的环境。

如果你想跟随我继续下去,那么可以下载这个Excel文件。

import pandas as pd

import numpy as np

版本提醒

因为Pivot_table API已经随着时间有所改变,所以为了使本文中示例代码能够正常工作,请确保你安装了最近版本的Pandas(>0.15)。本文示例还用到了category数据类型,而它也需要确保是最近版本。

首先,将我们销售渠道的数据读入到数据帧中。

df = pd.read_excel("../in/sales-funnel.xlsx")

df.head()

 

为方便起见,我们将上表中“Status”列定义为category,并按我们想要的查看方式设置顺序。

其实,并不严格要求这本文来源gao($daima.com搞@代@#码(网5样做,但这样做能够在分析数据的整个过程中,帮助我们保持所想要的顺序。

df["Status"] = df["Status"].astype("category")

df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True)

处理数据


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