Python——pd.pivot_table

最新推荐文章于 2025-02-15 16:13:00 发布

程序媛小姑娘

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本文详细探讨了Python中pandas库的pivot_table函数，用于创建数据透视表。通过实例，我们展示了如何使用pivot_table进行多维数据汇总、聚合以及重塑数据。无论是进行复杂的数据分析还是数据整理，pd.pivot_table都是一个强大的工具。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import pandas as pd
import time
import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
import numpy as np

now = datetime.datetime.now()   #现在的时间
last_d_0 = now + relativedelta(days = -1)  # 前 1 天——今天
last_d_1 = now + relativedelta(days = -3)  # 前 3 天—— 昨天业绩的前两天（今日）
last_d_2=  now + relativedelta(days = -4)  # 前 4 天—— 昨天业绩的前三天（昨日）
last_d_3 = now + relativedelta(days = -9)  # 前 9 天—— 前一周
last_d_4 = now + relativedelta(days= -16)  # 前 16天—— 前两周
last_d_5 = last_d_1+ relativedelta(months= -1)  #  前一月
last_d_6 = last_d_2+ relativedelta(months= -2)  #  前两月

today = datetime.datetime.strftime(now,'%Y%m%d')
last_d_0 = datetime.datetime.strftime(last_d_0,'%Y%m%d')
last_d_1 = datetime.datetime.strftime(last_d_1,'%Y-%m-%d')
last_d_2 = datetime.datetime.strftime(last_d_2,'%Y-%m-%d')
last_d_3 = datetime.datetime.strftime(last_d_3,'%Y-%m-%d')
last_d_4 = datetime.datetime.strftime(last_d_4,'%Y-%m-%d')
last_d_5 = datetime.datetime.strftime(last_d_5,'%Y-%m-%d')
last_d_6 = datetime.datetime.strftime(last_d_6,'%Y-%m-%d')

path = 'D:/众结资料/1日常工作内容/每日销售开发业绩(Python)/'+last_d_0+'/自定义sku报表本月.xlsx'
print(path)
path1 = 'D:/众结资料/1日常工作内容/每日销售开发业绩(Python)/'+last_d_0+'/自定义sku报表上月.xlsx'
path2 = '自定义sku报表本月.xlsx'

fh =

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