文章来源于Python大数据分析，作者朱卫军

经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。

维基百科对透视表（pivot table）解释是：

A 「pivot table」 is a table  of statistics that summarizes the data of a more extensive table. 

透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。

典型的数据格式是扁平的，只包含行和列，不方便总结信息：

而数据透视表可以快速抽取有用的信息：

pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一，自然也有透视表的功能。

在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。

pivot_table使用方法：

参数解释：

data：dataframe格式数据

values：需要汇总计算的列，可多选

index：行分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的行索引

columns：列分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的列索引

aggfunc：聚合函数或函数列表，默认为平均值

fill_value：设定缺失替换值

margins：是否添加行列的总计

dropna：默认为True，如果列的所有值都是NaN，将不作为计算列，False时，被保留

margins_name：汇总行列的名称，默认为All

observed：是否显示观测值

注意，在所有参数中，values、index、columns最为关键，它们分别对应excel透视表中的值、行、列：

参数aggfunc对应excel透视表中的值汇总方式，但比excel的聚合方式更丰富：

下面拿数据练一练，示例数据表如下：

该表为用户订单数据，有订单日期、商品类别、价格、利润等维度。

首先导入数据：

接下来使用透视表做分析：

计算每个州销售总额和利润总额

计算每个洲每个城市每单平均销售量

计算每个洲的总销量和每单平均销量

看每个城市（行）每类商品（列）的总销售量，并汇总计算

本文介绍了pandas pivot_table函数的使用，其透视表功能基本和excel类似，但pandas的聚合方式更加灵活和多元，处理大数据也更快速，大家有兴趣可探索更高级的用法。

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