Pandas数据透视表

Pandas中的数据透视表（pivot table）是一种用于汇总和分析数据的表格形式。它可以根据给定的数据创建一个多维度的表格，并对数据进行聚合计算。

在使用Pandas进行数据透视表的操作时，常用的方法是pivot_table。

下面这个例子展示了如何将DataFrame按'Year'按列分组，按'season'按列展开，最后聚合计算'Mean Temp (C)'列的均值。

net_pivot = df.pivot_table(values='Mean Temp (C)', columns='season', index='Year', aggfunc='mean')
net_pivot.head()

这个函数中的参数解释如下：

• values：需要聚合计算的列
• columns：需要展开的列
• index：按行分组的列
• aggfunc：聚合计算的方法

返回的结果存储在一个新的DataFrame对象net_pivot中，我们可以使用head()方法查看该DataFrame的前几行数据。

通过数据透视表，我们可以更加方便地对数据进行汇总和分析，大大增强了数据分析的效率。