使用 Pandas 从 Excel 工作表中创建具有多个索引的数据透视表

Pandas 是一个功能强大的 Python 库，用于数据分析和数据操作。在 Pandas 中，可以使用数据透视表来对数据进行汇总和分析。本文将介绍如何使用 Pandas 在 Excel 工作表中创建具有多个索引的数据透视表。

步骤1：安装 Pandas

在开始使用 Pandas 之前，需要确保已经安装了 Pandas 库。可以使用以下命令在命令行中安装 Pandas：

pip install pandas

步骤2：导入必要的库

在 Python 脚本中，需要导入以下库：

import pandas as pd

步骤3：读取 Excel 工作表数据

首先，需要使用 Pandas 的 read_excel() 函数读取 Excel 工作表中的数据。可以使用以下代码读取 Excel 文件中名为 data.xlsx 的工作表：

data = pd.read_excel('data.xlsx')

这将读取 Excel 文件中的数据并将其存储在一个 Pandas 的 DataFrame 中。

步骤4：创建数据透视表

接下来，可以使用 Pandas 的 pivot_table() 函数创建数据透视表。可以使用以下代码创建具有多个索引的数据透视表：

pivot_table = pd.pivot_table(data, index=['索引列1', '索引列2'], values='值列', aggfunc='函数')

• data 是之前读取的 Excel 文件中的数据。
• index 参数是一个列表，用于指定需要作为索引的列。在本例中，指定了两个列作为索引。
• values 参数是一个字符串，用于指定需要汇总的列。
• aggfunc 参数是一个字符串，用于指定需要应用于汇总列的函数。可以使用的函数包括 sum、mean、count 等。

步骤5：查看结果

最后，可以使用以下代码查看数据透视表的结果：

print(pivot_table)

以上代码将打印出数据透视表的结果。

以上就是使用 Pandas 从 Excel 工作表中创建具有多个索引的数据透视表的步骤，希望对你有所帮助。在实际使用中，可以根据需要调整参数和函数以满足具体需求。

注意：为了使上述代码正常运行，需要将 data.xlsx 替换为实际的 Excel 文件名，并根据实际情况修改索引列、值列和函数。