如何在 Python 中使用 Pandas 从 excel 工作表创建一个包含多个索引的透视表？

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术语透视表可以定义为熊猫函数，用于创建电子表格样式的透视表作为数据框。可以使用 pivot_table() 方法创建。

语法: pandas.pivot_table(数据，索引=无)

参数:

数据:数据框 索引:列、石斑鱼、数组或之前的列表

索引:它是允许您对数据进行分组的功能。

返回:数据帧

注意:我们可以通过添加可选参数来进一步过滤表格。

示例 1: 链接到 CSV 文件: CSV 文件 我们可以通过运行以下程序来查看数据:

Python 3

# importing pandas as pd 
import pandas as pd

# Create the dataframe 
df=pd.read_csv('GeeksForGeeks.csv')

# Print the dataframe 
df

输出:

img

我们知道，索引是一种功能，它允许我们对数据进行分组，并在 pivot 函数中指定多个列作为索引，从而提高了数据的详细程度和分组程度。 在表中保留单个索引:

Python 3

# importing pandas as pd 
import pandas as pd

# Create the dataframe 
df=pd.read_csv('GeeksForGeeks.csv')

# Print the resultant table
print(pd.pivot_table(df,index=["Country"]))

输出:

img

正如我们所看到的，分组是按国家进行的，数字数据被打印为与指定索引相关的所有值的平均值。 现在，在表中保留多个索引:

Python 3

# importing pandas as pd 
import pandas as pd

# Create the dataframe 
df=pd.read_csv('GeeksForGeeks.csv')

# Print the resultant table
print(pd.pivot_table(df,index=["Country","Salary"]))

输出:

img

示例 2: 链接到 CSV 文件: CSV 文件

Python 3

# importing pandas as pd 
import pandas as pd

# Create the dataframe 
df=pd.read_csv('GeeksForGeeks_1.csv')

# Print the dataframe 
df

输出:

img

将玩家得分的世纪数和他们的名字作为索引，我们得到:

Python 3

# importing pandas as pd 
import pandas as pd

# Create the dataframe 
df=pd.read_csv('dataset/new_players.csv')

# Print the resultant table
print(pd.pivot_table(df,index=["century","name"]))

输出:

img

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