Pandas透视表（pivot_table）详解

技术  /  管理员 发布于 7年前   216

介绍

也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历，其实Pandas也提供了一个类似的功能，名为pivot_table。虽然pivot_table非常有用，但是我发现为了格式化输出我所需要的内容，经常需要记住它的使用语法。所以，本文将重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。

如果你对这个概念不熟悉，wikipedia上对它做了详细的解释。顺便说一下，你知道微软为PivotTable（透视表）注册了商标吗？其实以前我也不知道。不用说，下面我将讨论的透视表并不是PivotTable。

作为一个额外的福利，我创建了一个总结pivot_table的简单备忘单。你可以在本文的最后找到它，我希望它能够对你有所帮助。如果它帮到了你，请告诉我。

数据

使用pandas中pivot_table的一个挑战是，你需要确保你理解你的数据，并清楚地知道你想通过透视表解决什么问题。其实，虽然pivot_table看起来只是一个简单的函数，但是它能够快速地对数据进行强大的分析。

在本文中，我将会跟踪一个销售渠道（也称为漏斗）。基本的问题是，一些销售周期很长（可以想一下“企业软件”、“资本设备”等），而管理者想更详细地了解它一整年的情况。

典型的问题包括：

• 本渠道收入是多少？
• 渠道的产品是什么？
• 谁在什么阶段有什么产品？
• 我们年底前结束交易的可能性有多大？

很多公司将会使用CRM工具或者其他销售使用的软件来跟踪此过程。虽然他们可能拥有有效的工具对数据进行分析，但肯定有人需要将数据导出到Excel，并使用一个透视表工具来总结这些数据。

使用Pandas透视表将是一个不错的选择，应为它有以下优点：

• 更快（一旦设置之后）
• 自行说明（通过查看代码，你将知道它做了什么）
• 易于生成报告或电子邮件
• 更灵活，因为你可以定义定制的聚合函数

Read in the data

首先，让我们搭建所需的环境。

如果你想跟随我继续下去，那么可以下载这个Excel文件。

import pandas as pdimport numpy as np

版本提醒

因为Pivot_table API已经随着时间有所改变，所以为了使本文中示例代码能够正常工作，请确保你安装了最近版本的Pandas（>0.15）。本文示例还用到了category数据类型，而它也需要确保是最近版本。

首先，将我们销售渠道的数据读入到数据帧中。

df = pd.read_excel("../in/sales-funnel.xlsx")df.head()

 

为方便起见，我们将上表中“Status”列定义为category，并按我们想要的查看方式设置顺序。

其实，并不严格要求这样做，但这样做能够在分析数据的整个过程中，帮助我们保持所想要的顺序。

df["Status"] = df["Status"].astype("category")df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True)

处理数据

既然我们建立数据透视表，我觉得最容易的方法就是一步一个脚印地进行。添加项目和检查每一步来验证你正一步一步得到期望的结果。为了查看什么样的外观最能满足你的需要，就不要害怕处理顺序和变量的繁琐。

最简单的透视表必须有一个数据帧和一个索引。在本例中，我们将使用“Name（名字）”列作为我们的索引。

pd.pivot_table(df,index=["Name"])

此外，你也可以有多个索引。实际上，大多数的pivot_table参数可以通过列表获取多个值。

pd.pivot_table(df,index=["Name","Rep","Manager"])

这样很有趣但并不是特别有用。我们可能想做的是通过将“Manager”和“Rep”设置为索引来查看结果。要实现它其实很简单，只需要改变索引就可以。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"])

可以看到，透视表比较智能，它已经开始通过将“Rep”列和“Manager”列进行对应分组，来实现数据聚合和总结。那么现在，就让我们共同看一下数据透视表可以为我们做些什么吧。

为此，“Account”和“Quantity”列对于我们来说并没什么用。所以，通过利用“values”域显式地定义我们关心的列，就可以实现移除那些不关心的列。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"])

“Price”列会自动计算数据的平均值，但是我们也可以对该列元素进行计数或求和。要添加这些功能，使用aggfunc和np.sum就很容易实现。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=np.sum)

aggfunc可以包含很多函数，下面就让我们尝试一种方法，即使用numpy中的函数mean和len来进行计数。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=[np.mean,len])

如果我们想通过不同产品来分析销售情况，那么变量“columns”将允许我们定义一个或多个列。

列vs.值

我认为pivot_table中一个令人困惑的地方是“columns（列）”和“values（值）”的使用。记住，变量“columns（列）”是可选的，它提供一种额外的方法来分割你所关心的实际值。然而，聚合函数aggfunc最后是被应用到了变量“values”中你所列举的项目上。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],        columns=["Product"],aggfunc=[np.sum])

然而，非数值（NaN）有点令人分心。如果想移除它们，我们可以使用“fill_value”将其设置为0。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],        columns=["Product"],aggfunc=[np.sum],fill_value=0)

其实，我觉得添加“Quantity”列将对我们有所帮助，所以将“Quantity”添加到“values”列表中。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price","Quantity"],        columns=["Product"],aggfunc=[np.sum],fill_value=0)

有趣的是，你可以将几个项目设置为索引来获得不同的可视化表示。下面的代码中，我们将“Product”从“columns”中移除，并添加到“index”变量中。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep","Product"],        values=["Price","Quantity"],aggfunc=[np.sum],fill_value=0)

对于这个数据集，这种显示方式看起来更有意义。不过，如果我想查看一些总和数据呢？“margins=True”就可以为我们实现这种功能。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep","Product"],        values=["Price","Quantity"],        aggfunc=[np.sum,np.mean],fill_value=0,margins=True)

 

下面，让我们以更高的管理者角度来分析此渠道。根据我们前面对category的定义，注意现在“Status”是如何排序的。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Status"],values=["Price"],        aggfunc=[np.sum],fill_value=0,margins=True)

一个很方便的特性是，为了对你选择的不同值执行不同的函数，你可以向aggfunc传递一个字典。不过，这样做有一个副作用，那就是必须将标签做的更加简洁才行。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Status"],columns=["Product"],values=["Quantity","Price"],        aggfunc={"Quantity":len,"Price":np.sum},fill_value=0)

此外，你也可以提供一系列的聚合函数，并将它们应用到“values”中的每个元素上。

table = pd.pivot_table(df,index=["Manager","Status"],columns=["Product"],values=["Quantity","Price"],        aggfunc={"Quantity":len,"Price":[np.sum,np.mean]},fill_value=0)table

 

也许，同一时间将这些东西全都放在一起会有点令人望而生畏，但是一旦你开始处理这些数据，并一步一步地添加新项目，你将能够领略到它是如何工作的。我一般的经验法则是，一旦你使用多个“grouby”，那么你需要评估此时使用透视表是否是一种好的选择。

高级透视表过滤

一旦你生成了需要的数据，那么数据将存在于数据帧中。所以，你可以使用自定义的标准数据帧函数来对其进行过滤。

如果你只想查看一个管理者（例如Debra Henley）的数据，可以这样：

table.query('Manager == ["Debra Henley"]')

我们可以查看所有的暂停（pending）和成功（won）的交易，代码如下所示：

table.query('Status == ["pending","won"]')

这是pivot_table中一个很强大的特性，所以一旦你得到了你所需要的pivot_table格式的数据，就不要忘了此时你就拥有了pandas的强大威力。

The full notebook is available if you would like to save it as a reference.

如果你想将其保存下来作为参考，那么这里提供完整的笔记。

备忘单

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

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。