Pandas | 一文看懂透视表pivot_table
什么是透视表？
透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。或许大多数人都在Excel使用过数据透视表（如下图），也体会到它的强大功能，而在pandas中它被称作pivot_table。
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Excel中的数据透视表</figcaption>
为什么要使用pivot_table？
- 灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求
- 脉络清晰易于理解数据
- 操作性强，报表神器
如何使用pivot_table？
首先读取数据，作为一个老火密，本文将火箭队当家吉祥物James_Harden本赛季比赛数据作为数据集进行讲解，就是下面这个大胡子。
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import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('h:/James_Harden.csv',encoding='utf8')
df.tail()
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最后5场比赛数据
pivot_table有四个最重要的参数index、values、columns、aggfunc，本文以这四个参数为中心讲解pivot操作是如何进行。
Index
每个pivot_table必须拥有一个index，如果想查看哈登对阵每个队伍的得分，首先我们将对手设置为index：
pd.pivot_table(df,index=[u'对手'])
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对手成为了第一层索引，还想看看对阵同一对手在不同主客场下的数据，试着将对手与胜负与主客场都设置为index
pd.pivot_table(df,index=[u'对手',u'主客场'])
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试着交换下它们的顺序，数据结果一样：
pd.pivot_table(df,index=[u'主客场',u'对手'])
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看完上面几个操作，Index就是层次字段，要通过透视表获取什么信息就按照相应的顺序设置字段，所以在进行pivot之前你也需要足够了解你的数据。
Values
通过上面的操作，我们获取了james harden在对阵对手时的所有数据，而Values可以对需要的计算数据进行筛选，如果我们只需要james harden在主客场和不同胜负情况下的得分、篮板与助攻三项数据：
pd.pivot_table(df,index=[u'主客场',u'胜负'],values=[u'得分',u'助攻',u'篮板'])
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Aggfunc
aggfunc参数可以设置我们对数据聚合时进行的函数操作。
当我们未设置aggfunc时，它默认aggfunc='mean'计算均值。我们还想要获得james harden在主客场和不同胜负情况下的总得分、总篮板、总助攻时：
pd.pivot_table(df,index=[u'主客场',u'胜负'],values=[u'得分',u'助攻',u'篮板'],aggfunc=[np.sum,np.mean])
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Columns
Columns类似Index可以设置列层次字段，它不是一个必要参数，作为一种分割数据的可选方式。
#fill_value填充空值,margins=True进行汇总
pd.pivot_table(df,index=[u'主客场'],columns=[u'对手'],values=[u'得分'],aggfunc=[np.sum],fill_value=0,margins=1)
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table=pd.pivot_table(df,index=[u'对手',u'胜负'],columns=[u'主客场'],values=[u'得分',u'助攻',u'篮板'],aggfunc=[np.mean],fill_value=0)
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我是上表
pivot_table vs. groupby
你应该理解了pivot_table的用法？是不是在哪见过？
对，Groupby！
pd.pivot_table(df,index=[字段1],values=[字段2],aggfunc=[函数],fill_value=0)
df.groupby([字段1])[字段2].agg(函数).fillna(0)
上面两个函数完全等价，pivot_table仿佛是加入了columns与margin功能的groupby函数，比groupby更加灵活。
query
当表格生成后如何查询某一项数据呢？
ex.根据上表查询哈登对阵灰熊时的数据
table.query('对手 == ["灰熊"]')
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Cheat Sheet
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Practice
统计哈登不同主客场与胜负下的场数以及投篮命中率（哈登在主场且胜利的场数以及在这种情况下的投篮命中率）
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