利用excel与Pandas完成实现数据透视表（文末赠书）

最新推荐文章于 2025-01-10 17:11:47 发布

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文章标签：

#可视化 #python #数据分析 #大数据 #机器学习

文末赠书

数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。

1，制作数据透视表

制作数据透视表的时候，要确定这几个部分：行字段、列字段、数据区，汇总函数。数据透视表的结构如图1所示。

图1 数据透视表的结构

Excel制作数据透视表很简单，选中表格数据，并点击工具栏上的“数据透视表”菜单即可，如图2所示。

图2 Excel制作数据透视表

Pandas里制作数据透视表主要使用pivot_table方法。pivot_table方法的调用形式如下：

DataFrame.pivot(index, columns, values, aggfunc)

其实index参数对应行字段，columns参数对应列字段，values参数对应数据区。aggfunc的默认值是numpy.mean，也就是计算平均值。

下面结合实例讲解pivot_table的用法，首先用以下代码导入示例数据：

import pandas as pd
import xlwings as xw


path = "D:/chapter11/数据透视表.xlsx"
wb = xw.Book(path)
sheet = wb.sheets[0]
df = sheet.range("A1:E7").options(pd.DataFrame, index=False, header=True).value

用pivot_table方法制作数据透视表，商品作为行字段，品牌作为列字段，销售额放在数据区，这样设置：

pt1 = df.pivot_table(index='商品', columns='品牌', values='销售额')
sheet.range("G1").options(index=True, header=True).value = pt1

结果如图3所示。这个表格计算的是销售额的平均值。

图3 商品销售数据透视表

上面的代码修改一下，把数量放在数据区，设置汇总函数是sum：

pt2 = df.pivot_table(index='商品', columns='品牌', values='数量' , aggfunc='sum')
sheet.range("G8").options(index=True, header=True).value = pt2

结果如图4所示。这个表格计算的是销售数量的和。

图4 商品销售数据透视表

可以看到这两个数据透视表是有缺失值的，pivot_table有一个参数fill_value，就是用来填充这些缺失值的，例如：

df.pivot_table(index='商品', columns='品牌', values='数量', fill_value=0)

pivot_table方法还支持对透视表进行统计计算，而且会新建一个列来存放计算结果。这个统计需要用到以下两个参数：

q margins，设定是否添加汇总列，一般设置为True。
q margins_name，汇总列的名称。

示例代码如下：

pt3 = df.pivot_table(index='商品', columns='品牌', values='销售额', fill_value=0, aggfunc='sum', margins=True, margins_name="汇总")
sheet.range("L1").options(index=True, header=True).value = pt3

计算结果如图5所示。

图5 数据透视表汇总计算

参数index和values都可以是列表类型，例如：

pt4 = df.pivot_table(index=['品牌', '商品'], values=['销售额', '利润'], aggfunc='sum')
sheet.range("L8").options(index=True, header=True).value = pt4

统计结果如图6所示。

图6 统计结果

这个数据透视表可以对利润和销售额进行不同的汇总计算，这时候aggfunc是字典类型，例如对销售额计算平均值，对利润计算总和，可以这样：

pt5 = df.pivot_table(index=['品牌', '商品'], values=['销售额', '利润'],  aggfunc={
    '销售额':'mean', '利润':'sum'})
sheet.range("L15").options(index=True, header=True).value = pt5

统计结果如图7所示。

图7 统计结果

对于同一个指标可以设定多个汇总函数，例如：

pt6 = df.pivot_table(index=['品牌', '商品'], values=['销售额', '利润'],  aggfunc={
    '销售额':['mean', 'sum'], '利润':['mean', 'sum']})
sheet.range("L22").options(index=True, header=True).value = pt6

统计结果如图8所示。

图8 统计结果

2，筛选数据透视表中的数据

pivot_table的运算结果是一个DataFrame类型，所以可以用DataFrame截取数据的方法筛选数据透视表中的数据。本节用于示例的数据透视表如下：

pt = df.pivot_table(index='商品', columns='品牌', values='销售额', fill_value=0, aggfunc='sum', margins=True, margins_name="汇总")

在jupyter中输出pt如图9所示。

图9 输出变量pt

下面给出几个筛选数据的例子，这些例子的结果都可以通过Range对象的options方法转换成Excel表格数据。

（1）仅保留汇总列的数据。

pt['汇总']

结果是一个Series，如下所示。

商品
洗衣机     24000.0
电风扇     62000.0
空调      81000.0
汇总     167000.0
Name: 汇总, dtype: float64

要提取洗衣机的汇总数据，可以用以下表达式：

pt['汇总']['洗衣机']

（2）获取品牌A、B、C的汇总数据。

pt[['A', 'B', 'C']]

结果如图10所示。

图10 获取品牌A、B、C的汇总数据

（3）仅保留商品洗衣机的汇总数据。

pt.loc['洗衣机']

结果如下所示。

品牌
A     11000.0
B         0.0
C     13000.0
汇总    24000.0
Name: 洗衣机, dtype: float64

（4）仅保留商品洗衣机和电风扇的汇总数据。

pt.loc[['洗衣机', '电风扇']]

结果如图11所示。

图11 仅保留结果的某些行

（5）仅保留汇总数据某些行和列。

pt[['A', 'B', 'C']].loc[['洗衣机', '电风扇']]

输出结果如图12所示。

图12 仅保留汇总数据某些行和列

3，使用字段列表排列数据透视表中的数据

数据透视表是一个DataFrame，所以可以用sort_values方法来按某列排序，示例代码如下：

pt = df.pivot_table(index='商品', columns='品牌', values='销售额', fill_value=0, aggfunc='sum', margins=True, margins_name="汇总")
pt.sort_values(by="汇总")

结果如图13所示。

图13 按汇总列升序排列

从结果可以看出洗衣机的总销售额是最低的。

4，对数据透视表中的数据进行分组

在Excel中还支持对数据透视表中的数据进行分组，例如可以把风扇和空调的数据分为一组来计算，如图14所示。

图14 对数据透视表中的数据进行分组

用Pandas也可以实现类似的统计，示例代码如下：

代码11-9 对数据透视表中的数据进行分组统计

import pandas as pd
import xlwings as xw


path = "D:/chapter11/数据透视表.xlsx"
wb = xw.Book(path)


pt = df.pivot_table(index='商品',  values='销售额', fill_value=0, aggfunc='sum', 
                   margins=True, margins_name="总计")
pt.loc['分组1'] = pt.loc['电风扇'] + pt.loc['空调']
pt.loc['分组2'] = pt.loc['洗衣机']
# reindex方法重新排列表格
grouppt = pt.reindex(['分组1', '电风扇', '空调', '分组2', '洗衣机', '总计'])
sheet.range("A9").options(index=True, header=True).value = grouppt

输出结果如图15所示。

图15 数据透视表分组统计

代码中最关键的部分就是用loc属性读取数据透视表的行数据并进行相加运算得出分组统计结果。

声明：本文选自中国水利水电出版社的《Python +Excel高效办公:轻松实现Python数据分析与可视化》一书，略有修改，经出版社授权刊登于此。

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