再见，Excel数据透视表；你好，pd.pivot

导读

Excel作为Office常用办公软件之一，其在一名数据分析师的工作日常中也占有一定地位，比如个人就常常倾向于依赖Excel完成简单的数据处理和可视化作图，其中数据处理部分则主要是运用内置函数+数据透视表两大部分。

Excel数据透视表虽好，但在pandas面前它也有其不香的一面！

01 何为透视表

数据透视表，顾名思义，就是通过对数据执行一定的"透视"，完成对复杂数据的分析统计功能，常常伴随降维的效果。例如在Excel工具栏数据透视表选项卡中通过悬浮鼠标可以看到这样的描述：

具体而言，以经典的泰坦尼克号数据集（github下载地址为 https://github.com/hitcszq/kaggle_titanic）为例，想要探索不同性别（Sex）和不同舱位等级（Embarked）下生存人数（Survived），那么仅需如下3步操作即可：

至此，我们可以发现数据透视表中实际存在4个重要的设置项：

值得指出的是，以上4个要素每一个都可以不唯一，例如可以拖动多个字段到行/列字段中形成二级索引，也可完成对不同字段的统计，以及拖动相同字段设置不同统计方法实现多种聚合。

02 利用pd.pivot_table实现

Pandas作为Python数据分析的瑞士军刀，实现个数据透视表自然不在话下，其接口函数为pivot_table，给出其核心参数如下：

values : 待聚合的列名
index : 用于放入透视表结果中的行索引列名
columns : 用于放入透视表结果中列索引列名
aggfunc : 聚合统计函数，可以是单个函数，也可以是函数列表，还可以是字典格式，默认聚合函数为均值。当该参数传入字典格式时，key为列名，value为聚合函数值，此时values参数无效
fill_value : 缺失值填充值，默认为None，即不对缺失值做任何处理。注意这里的缺失值是指透视后结果中可能存在的缺失值，而非透视前的原表中缺失值
margins : 指定是否加入汇总列，布尔值，默认为False，体现为Excel透视表中的行小计和列小计
margins_name : 汇总列的列名，与上一个参数配套使用，默认为'All'，当margins为False时，该参数无作用
dropna : 是否丢弃汇总结果中全为NaN的行或列，默认为True。例如，行有3个取值，列有3个取值，经过透视表重组后理论上最多有3×3=9个结果，但实际可能只有3×2=6个非空值，其中全为空的一列默认舍弃
observed : 适用于分类变量，一般无需关注。

其中前4个参数是核心参数。

仍以titanic数据集为例，应用pivot_table完成前述数据透视表操作，默认情况下只需如下调用：

如果既需要统计不同性别各舱位下的生存人数（对应Survived=1），又想统计生存率（生存人数与该分组下总人数的比例），那么仅需在传入aggfunc参数时增加一个mean聚合函数即可：

更进一步地，如果需要增加行和列的小计统计，则可通过传入margins和margins_name参数：

最后，为了测试fill_value字段效果，以SibSp字段（同舱内亲友数量）作为行索引，得到初始透视表如下：

其中，当行索引和列索引对应的具体分组下的记录数为0时，得到的聚合结果为NaN，此时可通过指定fill_value参数来进一步填充，即：

实际上，上述效果就相当于执行完pivot_table的基础上再加一个fillna()函数即可。

03 pivot_table与pivot

pivot与pivot_table都含有pivot一词，所以功能上也有一定的相近之处。这里，理解pivot的含义主要在于变形，更确切的说是将一个长表整形为宽表，例如SQL中的经典场景列转行，表述的就是这个问题。那么二者的主要区别在于：

pivot仅适用于数据变形，即由长表变为宽表，相当于对数据进行了重组；而pivot_table除了数据重组外，还有一个额外的效果，即数据聚合，即若重组后对应的行标签和列标签下取值不唯一，此时按指定方法进行聚合；换言之，pivot能干的事情，pivot_table都能干，反之则不然。

pivot由于仅涉及行列重组和变形，所以一般更适用于分类变量；而pivot_table在重组的基础上还增加了聚合统计的过程，所以一般更适用于数值型变量，但对于支持分类变量统计的聚合函数（例如count），则pivot_table也可适用。

再见，Excel数据透视表；你好，pd.pivot_table