基于条件使用新列名创建pandas数据透视表

是通过pandas库中的pivot_table函数实现的。pivot_table函数可以根据指定的条件和新列名，对数据进行透视操作。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库，以便使用其中的函数和方法。

import pandas as pd

1. 准备数据：准备一个包含需要进行透视的数据集，可以是一个DataFrame对象或者一个CSV文件。

data = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
                     'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
                     'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                     'D': [7, 8, 9, 10, 11, 12]})

1. 创建数据透视表：使用pivot_table函数创建数据透视表，指定需要进行透视的数据集、行索引、列索引、值以及其他参数。

pivot_table = pd.pivot_table(data, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc='sum')

在上述代码中，values参数指定了需要进行透视的值列，index参数指定了行索引，columns参数指定了列索引，aggfunc参数指定了对值进行聚合的函数（例如求和、平均值等）。

1. 查看结果：通过打印数据透视表，可以查看透视后的结果。

print(pivot_table)

以上代码将输出如下结果：

C          1     2    3     4     5     6
A   B                                  
bar one  NaN   NaN  NaN  11.0   NaN  12.0
    two  NaN   NaN  NaN   NaN   NaN   NaN
foo one  7.0   NaN  NaN   NaN   NaN   NaN
    two  NaN   8.0  9.0   NaN   NaN   NaN

在这个例子中，数据透视表根据'A'和'B'列的值进行了分组，并以'C'列的值作为新的列名，对'D'列的值进行了求和操作。

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