本文主要是介绍【Python】Pivot Tables数据透视表-数据分析9个优雅小技巧（9）（测试代码+api例程），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
- Pivot Tables数据透视表
- Pivot Tables数据透视表API说明：
- Pivot Tables数据透视表例程
- 总结
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Pivot Tables数据透视表
格式化输出需要的内容，便于进行数据分析。
Pivot Tables数据透视表API说明：
pd.pivot_table(df,index=[“A”],values=[‘C’])
pd.pivot_table(df,index=参数1 ,values=参数2)
- 参数1 作为列索引
- 参数2 需要显示的数值
- 返回的是Filter类型的数据，通常需要再转化成list等其他格式，所以在最外面加上了list()
Pivot Tables数据透视表例程
根据lambda 指定的规则，我们筛选了x中的所有奇数
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],columns=['A','B','C'],index=['a','b','c'])
print("原始数据")
print(df)
print("按照A为索引，数据显示C")
print(pd.pivot_table(df,index=["A"],values=['C']))
总结
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