Pandas pivot_table为每个条目创建一个新列

Pandas pivot_table是一个用于数据重塑和汇总的函数，它可以根据指定的列和索引将数据透视为新的表格形式。

概念： Pandas是一个Python数据分析库，pivot_table是其中一个函数，用于创建透视表。

分类： pivot_table可以被归类为数据重塑和汇总的方法之一。

优势：

1. 灵活性：pivot_table可以根据需要进行各种不同类型的数据透视操作，例如计算总和、平均值、最大值等。
2. 可读性：pivot_table可以将原始数据表重塑为更容易理解和分析的形式，提高数据的可读性。
3. 便捷性：使用pivot_table可以快速生成透视表，省去手动编写复杂的逻辑的过程。

应用场景：

1. 数据汇总：pivot_table可以根据某些列对数据进行分组并计算汇总统计信息，如总和、平均值等。
2. 数据分析：通过透视表，可以更好地理解数据之间的关系，发现隐藏的模式和趋势。
3. 数据报表：pivot_table可以帮助生成可视化的报表，以便更好地向其他人呈现数据。

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参考链接： Pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.pivot_table.html