Python 3.6:创建一个数据透视表，汇总dataframe中多个列的值计数

Python 3.6中可以使用pandas库来创建一个数据透视表，汇总dataframe中多个列的值计数。

首先，确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令来安装：

pip install pandas

接下来，导入pandas库并读取数据到dataframe中：

import pandas as pd

# 读取数据到dataframe
df = pd.read_csv('data.csv')

假设我们有一个名为data.csv的数据文件，包含以下内容：

Name,Category,Value
John,A,10
Jane,B,20
John,A,30
Jane,C,40
John,B,50

现在，我们可以使用pivot_table函数来创建数据透视表，并汇总多个列的值计数：

# 创建数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, index=['Name'], columns=['Category'], values='Value', aggfunc='count', fill_value=0)

print(pivot_table)

输出结果将是一个数据透视表，其中行表示Name列的唯一值，列表示Category列的唯一值，单元格中的值表示对应行和列的计数值。

Category  A  B  C
Name
Jane      0  1  1
John      2  1  0

这个数据透视表汇总了dataframe中Category列的值计数，并按照Name列进行了分组。

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