パンダ ピボットテーブル（） データの計算、集計、要約に使用されます。これは、次のような計算を使用してデータを集計する強力なツールとして定義されています。 合計、カウント、平均、最大、 そして 分 。

また、ピボット テーブルの作成時にデータを並べ替えたりフィルターしたりすることもできます。

営業四半期

パラメーター：

データ：データフレーム。値:それは オプション パラメータを使用して、集計する列を参照します。索引：これは、列、Grouper、および配列を指します。

配列を渡す場合は、データと同じ長さでなければなりません。

列:列、グルーパー、配列を指します。

配列を渡す場合は、データと同じ長さでなければなりません。

aggfunc:関数、関数のリスト、辞書、デフォルトの numpy.mean
関数のリストを渡すと、結果として得られるピボット テーブルには、最上位が関数名である階層列が含まれます。
dict を渡す場合、キーは集計する列として参照され、値は関数または関数のリストになります。fill_value[スカラー、デフォルトはなし]:欠損値を値に置き換えます。margins[ブール値、デフォルトは False]:すべての行/列を追加します (小計/総計など)。ドロップナ[ブール値、デフォルトはTrue]：エントリがすべて NaN である列を削除します。margins_name[文字列、デフォルトは「すべて」] :これは、margin が True の場合に合計が含まれる行/列の名前を指します。

戻り値：

出力として DataFrame を返します。

例：

 # importing pandas as pd import pandas as pd import numpy as np # create dataframe info = pd.DataFrame({'P': ['Smith', 'John', 'William', 'Parker'], 'Q': ['Python', 'C', 'C++', 'Java'], 'R': [19, 24, 22, 25]}) info table = pd.pivot_table(info, index =['P', 'Q']) table 

出力

候補キー

 P Q R John C 24 Parker Java 25 Smith Python 19 William C 22