import pandas as pd
import numpy as np df = pd.read_csv('h:/James_Harden.csv',encoding='utf8') df.tail()
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pandas.pivot_table - pandas 0.21.0 documentation
pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None,aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All')
pivot_table有四个最重要的参数index、values、columns、aggfunc，本文以这四个参数为中心讲解pivot操作是如何进行。
Index
每个pivot_table必须拥有一个index，如果想查看哈登对阵每个队伍的得分，首先我们将对手设置为index：
pd.pivot_table(df,index=[u'对手'])
对手成为了第一层索引，还想看看对阵同一对手在不同主客场下的数据，试着将对手与胜负与主客场都设置为index
pd.pivot_table(df,index=[u'对手',u'主客场'])
试着交换下它们的顺序，数据结果一样：
pd.pivot_table(df,index=[u'主客场',u'对手'])
看完上面几个操作，Index就是层次字段，要通过透视表获取什么信息就按照相应的顺序设置字段，所以在进行pivot之前你也需要足够了解你的数据。
Values
通过上面的操作，我们获取了james harden在对阵对手时的所有数据，而Values可以对需要的计算数据进行筛选，如果我们只需要james harden在主客场和不同胜负情况下的得分、篮板与助攻三项数据：
pd.pivot_table(df,index=[u'主客场',u'胜负'],values=[u'得分',u'助攻',u'篮板'])
Aggfunc
aggfunc参数可以设置我们对数据聚合时进行的函数操作。
当我们未设置aggfunc时，它默认aggfunc='mean'计算均值。我们还想要获得james harden在主客场和不同胜负情况下的总得分、总篮板、总助攻时：
pd.pivot_table(df,index=[u'主客场',u'胜负'],values=[u'得分',u'助攻',u'篮板'],aggfunc=[np.sum,np.mean])
Columns
Columns类似Index可以设置列层次字段，它不是一个必要参数，作为一种分割数据的可选方式。
#fill_value填充空值,margins=True进行汇总
pd.pivot_table(df,index=[u'主客场'],columns=[u'对手'],values=[u'得分'],aggfunc=[np.sum],fill_value=0,margins=1)
table=pd.pivot_table(df,index=[u'对手',u'胜负'],columns=[u'主客场'],values=[u'得分',u'助攻',u'篮板'],aggfunc=[np.mean],fill_value=0)
我是上表
pivot_table vs. groupby
你应该理解了pivot_table的用法？是不是在哪见过？
对，Groupby！
pd.pivot_table(df,index=[字段1],values=[字段2],aggfunc=[函数],fill_value=0) df.groupby([字段1])[字段2].agg(函数).fillna(0)上面两个函数完全等价，pivot_table仿佛是加入了columns与margin功能的groupby函数，比groupby更加灵活。
query
当表格生成后如何查询某一项数据呢？
ex.根据上表查询哈登对阵灰熊时的数据
table.query('对手 == ["灰熊"]')
总结
此图来自于转载自知乎《Pandas | 一文看懂透视表pivot_table》的文章，非常易于记忆。
参考文档：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31952948