实战Kaggle泰坦尼克数据集，玩转Pandas透视表 | 强烈推荐

数据透视表（Pivot Table）是常用的数据汇总工具，可以通过控制数据的排列灵活地进行数据分析，进而挖掘出数据中最有价值的信息。掌握数据透视表，已经成为数据分析从业者必备的一项技能。

在python中我们可以通过pandas.pivot_table函数来实现数据透视表的功能。本篇文章介绍了pandas.pivot_table具体的使用方法，在最后还准备了一个备忘单，希望能够帮助你记住如何使用pandas的pivot_table。

本文结构

1. 实例数据加载及预处理

本文采用kaggle赛题”泰坦尼克号“中的数据，案例背景是，船要沉了，我们根据各种影响因素，判断船上成员的存活率，比如头等舱的人存活率是不是会更高呢？或者女人比男人活下来的概率更高呢？

# 加载数据
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('titanic')

# 删除不重要的列
df.drop(columns =["who","adult_male","deck","embark_town","alive","alone","class"],inplace=True)

# 缺失值处理
df = df[df["embarked"].notnull()]
df["age"].fillna(df["age"].mean(),inplace=True)

# age离散化
df["age"] = pd.cut(df["age"], [0, 18, 90])

df.head()

主要字段的含义如下：

2. 第一个透视表

# 查看不同性别的存活率
table = pd.pivot_table(df, index=["sex"], values="survived")
print(table)

        survived
sex             
female  0.740385
male    0.188908

可见女性的存活率很高，说明当时船上的男人们还是很绅士的哈哈~~

参数说明：

• df是要传入的数据；

• index是 Values to group by in the rows，也就是透视表建立时要根据哪些字段进行分组，我们这里只依据性别分组；

• values是指对哪些字段进行聚合操作，因为我们只关心不同性别下的存活率情况，所以values只需要传入一个值"survived"；

• 将所有乘客按性别分为男、女两组后，对"survived"字段开始进行聚合，默认的聚合函数是"mean"，也就是求每个性别组下所有成员的"survived"的均值，即可分别求出男女两组各自的平均存活率。

3. 添加列索引

# 添加一个列级分组索引：pclass-客票级别，共有1,2,3三个级别，1级别最高。
table = pd.pivot_table(df, index=["sex"], columns=["pclass"], values="survived")
print(table)

pclass         1         2         3
sex                                 
female  0.967391  0.921053  0.500000
male    0.368852  0.157407  0.135447

可以发现，无论是男性还是女性，客票级别越高的，存活率越高。

4. 多级行索引

# 添加一个行级分组索引：pclass-客票级别
table = pd.pivot_table(df, index=["sex","pclass"], values="survived")
print(table)

               survived
sex    pclass          
female 1       0.967391
       2       0.921053
       3       0.500000
male   1       0.368852
       2       0.157407
       3       0.135447

添加一个行级索引"pclass"后，现在透视表具有二层行级索引，一层列级索引。仔细观察透视表发现，与上面【3】中的"添加一个列级索引"，在分组聚合效果上是一样的，都是将每个性别组中的成员再次按照客票级别划分为3个小组。

不同点就在于，看你是想让表格的行数多一点，还是想让列数多一点~~

5. 多级列索引

# 构造两层列级索引："pclass"和"age"
table = pd.pivot_table(df, index=["sex"], columns=["pclass","age"], values="survived")
print(table)

pclass         1                 2                   3          
age      (0, 18]  (18, 90] (0, 18]  (18, 90]   (0, 18]  (18, 90]
sex                                                             
female  0.909091  0.975309     1.0  0.903226  0.511628  0.495050
male    0.800000  0.350427     0.6  0.086022  0.215686  0.121622

添加两层列级索引后，分析透视表，可以发现，一级客票的成年女性存活率高达97.5%，存活率最低的是三级客票的未成年男孩。

当然，行索引和列索引都可以再设置为多层，不过，行索引和列索引在本质上是一样的，大家需要根据实际情况合理布局。

6. 添加多个聚合列

# 按客票级别分组，每组对两个列进行聚合：“是否存活”和“船票价”
table = pd.pivot_table(df, index=["pclass"], values=["survived","fare"])
print(table)

             fare  survived
pclass                     
1       84.193516  0.626168
2       20.662183  0.472826
3       13.675550  0.242363

可以发现，船票级别越高，票价越高，存活率也越高。。。

需要注意的是，如果不传入values参数，将对除index和columns之外的所有剩余列进行聚合。

# 不传入values参数，剩余的所有列均做聚合（默认是均值聚合）。
table = pd.pivot_table(df, index=["pclass"])
print(table)
# 因为没有指定聚合函数，离散列又不能求均值，因此离散列在下面不会列出。

             fare     parch     sibsp  survived
pclass                                         
1       84.193516  0.359813  0.420561  0.626168
2       20.662183  0.380435  0.402174  0.472826
3       13.675550  0.393075  0.615071  0.242363

7. 自定义聚合函数

# 指定聚合函数
table = pd.pivot_table(df, index=["pclass"], values=["survived", "fare"], aggfunc=["mean", sum, "count"])
print(table)

             mean                   sum          count         
             fare  survived        fare survived  fare survived
pclass                                                         
1       84.193516  0.626168  18017.4125      134   214      214
2       20.662183  0.472826   3801.8417       87   184      184
3       13.675550  0.242363   6714.6951      119   491      491

聚合函数支持常见的统计函数，如"mean", "sum", count, np.mean, np.std, np.corr等，支持字符串等多种格式。

• 如果传入参数为list，则每个聚合函数对每个列都进行一次聚合。

• 如果传入参数为dict，则每个列仅对其指定的函数进行聚合,此时values参数可以不传。

   示例如下：

# aggfunc传入字典类型，自定义每个列要适用的聚合函数
table = pd.pivot_table(df, index=["pclass"], aggfunc={"survived": ["mean", sum], "fare": ["count", np.std]})
print(table)

        fare             survived       
       count        std      mean    sum
pclass                                  
1        214  78.746457  0.626168  134.0
2        184  13.417399  0.472826   87.0
3        491  11.778142  0.242363  119.0

8. 添加汇总项

# 按行、按列进行汇总，指定汇总列名为“Total”,默认名为“ALL”
table1 = pd.pivot_table(df, index="sex", columns="pclass", values="survived", aggfunc= "count", margins=True, margins_name="Total")
print(table1)

pclass    1    2    3   Total
sex                         
female   92   76  144    312
male    122  108  347    577
Total   214  184  491    889

9. 保存透视表

数据分析的劳动成果最后当然要保存下来了，我们一般将透视表保存为excel格式的文件，如果需要保存多个透视表，可以添加到多个sheet中进行保存

save_file = "./titanic_analysis.xlsx"
with pd.ExcelWriter(save_file) as writer: 
    table.to_excel(writer, sheet_name='汇总-演示', encoding="utf-8")
    table1.to_excel(writer, sheet_name='自定义聚合函数-演示', encoding="utf-8")

excel保存格式如下：

10. 备忘单

为了试图总结所有这一切，本文创建了一个备忘单，希望它能够帮助你记住如何使用pandas的pivot_table。

觉得不错，记得点个在看哦！