pd.pivot函数（pandas中pivot函数）



pandas 是 Python 中非常强大的数据处理和分析库，广泛应用于数据清洗、数据分析和数据可视化等领域。它的主要数据结构是 Series（一维数组）和 DataFrame（二维数据表），提供了丰富的功能来处理各种格式的数据,pandas 是数据分析和处理的核心工具，掌握它的基本操作及优化技巧能大大提升工作效率。
1. pandas 基础概念

Series

Series 是 pandas 的一维数组，类似于 Python 中的列表，但它可以附带标签（索引），用于标识每个元素。

DataFrame

DataFrame 是 pandas 中的二维数据结构，类似于一个表格，拥有行和列，能够保存不同类型的数据。

2. pandas 核心操作

索引和切片

使用 loc[] 和 iloc[] 进行数据的访问。

添加、删除列和行

数据筛选

通过条件筛选数据：

数据排序

sort_values() 用于对数据进行排序。

3. pandas 数据清洗

缺失值处理

重复数据处理

4. pandas 聚合与分组

groupby

groupby 是 pandas 中强大的数据聚合工具。你可以按一个或多个列对数据进行分组，并对每个组应用聚合操作，如计算总和、均值等。

聚合函数

可以使用 agg() 函数来进行更复杂的聚合操作。

5. pandas 数据导入导出

读取文件

保存文件

6. pandas 高级功能

合并与连接

透视表与交叉表

7. pandas 使用注意事项

性能优化

内存管理

日期时间处理

总结

到此这篇pd.pivot函数（pandas中pivot函数）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！

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