🔎 Как построить сводную таблицу в pandas: легкий и эффективный метод

Для построения сводной таблицы в pandas можно использовать метод pivot_table().

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Москва', 'Санкт-Петербург', 'Москва'],
                   'Категория': ['Фрукты', 'Фрукты', 'Овощи', 'Овощи', 'Фрукты'],
                   'Продажи': [100, 200, 150, 50, 300]})

# Построение сводной таблицы
pivot_table = df.pivot_table(index='Город', columns='Категория', values='Продажи')

print(pivot_table)
    

В данном примере мы создаем DataFrame с информацией о городах, категориях и продажах. Затем, используя метод pivot_table(), мы можем построить сводную таблицу, где индексы будут значения из столбца 'Город', колонки будут значения из столбца 'Категория', а значения будут из столбца 'Продажи'.

Привет студент!

Спасибо, что задал такой интересный вопрос о построении сводной таблицы в pandas. Я с радостью помогу тебе разобраться с этим.

Для построения сводной таблицы в pandas мы можем использовать метод pivot_table(). Этот метод принимает несколько аргументов, чтобы настроить сводную таблицу под ваши нужды.

Вот как можно использовать метод pivot_table():

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {
    'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Москва', 'Санкт-Петербург', 'Москва', 'Санкт-Петербург'],
    'Продукт': ['Яблоки', 'Яблоки', 'Груши', 'Груши', 'Яблоки', 'Груши'],
    'Цена': [100, 120, 80, 90, 110, 100],
    'Количество': [10, 12, 8, 9, 11, 10]
}

df = pd.DataFrame(data)

# Построение сводной таблицы
pivot_table = df.pivot_table(values='Цена', index='Город', columns='Продукт', aggfunc='mean')

print(pivot_table)

В этом примере мы создали DataFrame с данными о городах, продуктах, ценах и количестве. Затем мы вызвали метод pivot_table() на этом DataFrame, указав значения, которые мы хотим агрегировать ('Цена'), индексы ('Город') и столбцы ('Продукт'). Мы также использовали аргумент aggfunc='mean', чтобы вычислить среднее значение цены для каждого города и продукта.

Результатом будет сводная таблица, где значения будут сгруппированы по городам и продуктам, а в ячейках будут средние значения цен:

Продукт         Груши  Яблоки
Город                       
Москва            100    105
Санкт-Петербург    90    120

Как видишь, сводная таблица позволяет наглядно увидеть структуру данных и выполнять агрегирование по нескольким измерениям.

Также стоит отметить, что метод pivot_table() имеет еще много других возможностей. Например, вы можете задать несколько столбцов для индексации, а также использовать различные агрегирующие функции, такие как сумма, минимум, максимум и т.д.

Надеюсь, этот пример помог тебе понять, как построить сводную таблицу в pandas. Если у тебя возникнут еще вопросы, не стесняйся задавать. Удачи в изучении!