Python pandas日期范围之间的数据透视表

Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在Python pandas中，可以使用日期范围来创建数据透视表。数据透视表是一种用于汇总和分析数据的表格形式，可以根据指定的行和列进行分组，并对指定的数值进行聚合计算。

要创建日期范围之间的数据透视表，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建日期范围：

start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-01-31'
dates = pd.date_range(start=start_date, end=end_date)

1. 创建数据框：

data = pd.DataFrame({'date': dates,
                     'category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
                     'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

1. 创建数据透视表：

pivot_table = pd.pivot_table(data, values='value', index='date', columns='category', aggfunc='sum')

在上述代码中，首先使用pd.date_range()函数创建了一个日期范围，然后使用pd.DataFrame()函数创建了一个包含日期、类别和数值的数据框，最后使用pd.pivot_table()函数创建了一个数据透视表，其中values参数指定了要聚合的数值列，index参数指定了行分组的列，columns参数指定了列分组的列，aggfunc参数指定了聚合计算的方法。

数据透视表的结果将会是一个以日期为行索引、类别为列索引的二维表格，其中每个单元格的值是根据指定的聚合计算方法计算得出的。

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