如何在DataFrame中转换为Pandas / Numpy格式的PivotTable？

在DataFrame中将数据转换为Pandas / Numpy格式的PivotTable可以通过使用pivot_table()函数来实现。pivot_table()函数是Pandas库中的一个功能强大的函数，它可以根据指定的行和列对数据进行聚合，并创建一个新的表格。

下面是一个完整的答案示例：

在Pandas中，可以使用pivot_table()函数将DataFrame中的数据转换为Pandas / Numpy格式的PivotTable。pivot_table()函数的基本语法如下：

pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None)

参数说明：

• data：要进行转换的DataFrame对象。
• values：要聚合的列名或列名列表。
• index：用作行索引的列名或列名列表。
• columns：用作列索引的列名或列名列表。
• aggfunc：聚合函数，默认为'mean'，表示计算均值。
• fill_value：用于替换缺失值的值。

下面是一个示例，演示如何使用pivot_table()函数将DataFrame转换为Pandas / Numpy格式的PivotTable：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'],
        'Score': [90, 85, 95, 80, 75, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table()函数转换为PivotTable
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Score', index='Name', columns='Subject', aggfunc='mean')

print(pivot_table)

输出结果如下：

Subject  Math  Science
Name                  
Alice      90       80
Bob        85       75
Charlie    95       85

在上面的示例中，我们创建了一个包含学生姓名、科目和分数的DataFrame。然后，我们使用pivot_table()函数将数据转换为PivotTable，其中分数作为值，姓名作为行索引，科目作为列索引。聚合函数使用默认的均值计算。

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