具有重复列类别的Pandas透视表

Pandas是一个强大的数据分析工具，提供了丰富的数据处理和操作功能。其中，透视表（Pivot Table）是Pandas中一个非常有用的功能，可以根据数据的某些列进行分组、聚合和重塑，以便更好地理解和分析数据。

具有重复列类别的Pandas透视表是指在透视表中存在多个具有相同名称的列作为类别列。这种情况通常发生在数据中存在多个相同的类别列，例如在销售数据中，可能同时存在"产品类别"和"产品子类别"两个列。

在使用Pandas进行透视表操作时，可以通过指定多个列作为类别列来处理具有重复列类别的情况。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建数据表：

data = {
    '产品类别': ['电子产品', '电子产品', '家具', '家具', '家具'],
    '产品子类别': ['手机', '电视', '沙发', '床', '桌子'],
    '销售额': [1000, 2000, 1500, 1200, 800]
}

df = pd.DataFrame(data)

1. 使用pivot_table()函数创建透视表：

pivot_table = pd.pivot_table(df, values='销售额', index=['产品类别', '产品子类别'], aggfunc=sum)

在上述代码中，values参数指定了要聚合的数值列，index参数指定了要分组的类别列，aggfunc参数指定了聚合函数（这里使用了求和函数sum）。

1. 查看透视表结果：

print(pivot_table)

透视表的结果将会按照指定的类别列进行分组，并计算出每个组的销售额总和。

透视表的优势在于可以快速对数据进行汇总和分析，同时可以根据不同的需求进行灵活的调整和定制。透视表常用于数据报表的生成、数据分析和可视化等场景。

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