介紹

也許大多數(shù)人都有在Excel中使用數(shù)據(jù)透視表的經(jīng)歷，其實(shí)Pandas也提供了一個(gè)類似的功能，名為pivot_table。雖然pivot_table非常有用，但是我發(fā)現(xiàn)為了格式化輸出我所需要的內(nèi)容，經(jīng)常需要記住它的使用語法。所以，本文將重點(diǎn)解釋pandas中的函數(shù)pivot_table，并教大家如何使用它來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

如果你對(duì)這個(gè)概念不熟悉，wikipedia上對(duì)它做了詳細(xì)的解釋。順便說一下，你知道微軟為PivotTable（透視表）注冊(cè)了商標(biāo)嗎？其實(shí)以前我也不知道。不用說，下面我將討論的透視表并不是PivotTable。

作為一個(gè)額外的福利，我創(chuàng)建了一個(gè)總結(jié)pivot_table的簡(jiǎn)單備忘單。你可以在本文的最后找到它，我希望它能夠?qū)δ阌兴鶐椭Ｈ绻鼛偷搅四?，?qǐng)告訴我。

數(shù)據(jù)

使用pandas中pivot_table的一個(gè)挑戰(zhàn)是，你需要確保你理解你的數(shù)據(jù)，并清楚地知道你想通過透視表解決什么問題。其實(shí)，雖然pivot_table看起來只是一個(gè)簡(jiǎn)單的函數(shù)，但是它能夠快速地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行強(qiáng)大的分析。

在本文中，我將會(huì)跟蹤一個(gè)銷售渠道（也稱為漏斗）?；镜膯栴}是，一些銷售周期很長(zhǎng)（可以想一下“企業(yè)軟件”、“資本設(shè)備”等），而管理者想更詳細(xì)地了解它一整年的情況。

典型的問題包括：

• 本渠道收入是多少？
• 渠道的產(chǎn)品是什么？
• 誰在什么階段有什么產(chǎn)品？
• 我們年底前結(jié)束交易的可能性有多大？

很多公司將會(huì)使用CRM工具或者其他銷售使用的軟件來跟蹤此過程。雖然他們可能擁有有效的工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但肯定有人需要將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到Excel，并使用一個(gè)透視表工具來總結(jié)這些數(shù)據(jù)。

使用Pandas透視表將是一個(gè)不錯(cuò)的選擇，應(yīng)為它有以下優(yōu)點(diǎn)：

• 更快（一旦設(shè)置之后）
• 自行說明（通過查看代碼，你將知道它做了什么）
• 易于生成報(bào)告或電子郵件
• 更靈活，因?yàn)槟憧梢远x定制的聚合函數(shù)

Read in the data

首先，讓我們搭建所需的環(huán)境。

如果你想跟隨我繼續(xù)下去，那么可以下載這個(gè)Excel文件。

import pandas as pd

import numpy as np

版本提醒

因?yàn)镻ivot_table API已經(jīng)隨著時(shí)間有所改變，所以為了使本文中示例代碼能夠正常工作，請(qǐng)確保你安裝了最近版本的Pandas（>0.15）。本文示例還用到了category數(shù)據(jù)類型，而它也需要確保是最近版本。

首先，將我們銷售渠道的數(shù)據(jù)讀入到數(shù)據(jù)幀中。

df = pd.read_excel("../in/sales-funnel.xlsx")

df.head()

為方便起見，我們將上表中“Status”列定義為category，并按我們想要的查看方式設(shè)置順序。

其實(shí)，并不嚴(yán)格要求這樣做，但這樣做能夠在分析數(shù)據(jù)的整個(gè)過程中，幫助我們保持所想要的順序。

df["Status"] = df["Status"].astype("category")

df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True)

處理數(shù)據(jù)

既然我們建立數(shù)據(jù)透視表，我覺得最容易的方法就是一步一個(gè)腳印地進(jìn)行。添加項(xiàng)目和檢查每一步來驗(yàn)證你正一步一步得到期望的結(jié)果。為了查看什么樣的外觀最能滿足你的需要，就不要害怕處理順序和變量的繁瑣。

最簡(jiǎn)單的透視表必須有一個(gè)數(shù)據(jù)幀和一個(gè)索引。在本例中，我們將使用“Name（名字）”列作為我們的索引。

pd.pivot_table(df,index=["Name"])

此外，你也可以有多個(gè)索引。實(shí)際上，大多數(shù)的pivot_table參數(shù)可以通過列表獲取多個(gè)值。

pd.pivot_table(df,index=["Name","Rep","Manager"])

這樣很有趣但并不是特別有用。我們可能想做的是通過將“Manager”和“Rep”設(shè)置為索引來查看結(jié)果。要實(shí)現(xiàn)它其實(shí)很簡(jiǎn)單，只需要改變索引就可以。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"])

可以看到，透視表比較智能，它已經(jīng)開始通過將“Rep”列和“Manager”列進(jìn)行對(duì)應(yīng)分組，來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合和總結(jié)。那么現(xiàn)在，就讓我們共同看一下數(shù)據(jù)透視表可以為我們做些什么吧。

為此，“Account”和“Quantity”列對(duì)于我們來說并沒什么用。所以，通過利用“values”域顯式地定義我們關(guān)心的列，就可以實(shí)現(xiàn)移除那些不關(guān)心的列。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"])

“Price”列會(huì)自動(dòng)計(jì)算數(shù)據(jù)的平均值，但是我們也可以對(duì)該列元素進(jìn)行計(jì)數(shù)或求和。要添加這些功能，使用aggfunc和np.sum就很容易實(shí)現(xiàn)。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=np.sum)

aggfunc可以包含很多函數(shù)，下面就讓我們嘗試一種方法，即使用numpy中的函數(shù)mean和len來進(jìn)行計(jì)數(shù)。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=[np.mean,len])

如果我們想通過不同產(chǎn)品來分析銷售情況，那么變量“columns”將允許我們定義一個(gè)或多個(gè)列。

列vs.值

我認(rèn)為pivot_table中一個(gè)令人困惑的地方是“columns（列）”和“values（值）”的使用。記住，變量“columns（列）”是可選的，它提供一種額外的方法來分割你所關(guān)心的實(shí)際值。然而，聚合函數(shù)aggfunc最后是被應(yīng)用到了變量“values”中你所列舉的項(xiàng)目上。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],

        columns=["Product"],aggfunc=[np.sum])

然而，非數(shù)值（NaN）有點(diǎn)令人分心。如果想移除它們，我們可以使用“fill_value”將其設(shè)置為0。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],

        columns=["Product"],aggfunc=[np.sum],fill_value=0)

其實(shí)，我覺得添加“Quantity”列將對(duì)我們有所幫助，所以將“Quantity”添加到“values”列表中。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price","Quantity"],

        columns=["Product"],aggfunc=[np.sum],fill_value=0)

有趣的是，你可以將幾個(gè)項(xiàng)目設(shè)置為索引來獲得不同的可視化表示。下面的代碼中，我們將“Product”從“columns”中移除，并添加到“index”變量中。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep","Product"],

        values=["Price","Quantity"],aggfunc=[np.sum],fill_value=0)

對(duì)于這個(gè)數(shù)據(jù)集，這種顯示方式看起來更有意義。不過，如果我想查看一些總和數(shù)據(jù)呢？“margins=True”就可以為我們實(shí)現(xiàn)這種功能。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep","Product"],

        values=["Price","Quantity"],

        aggfunc=[np.sum,np.mean],fill_value=0,margins=True)

下面，讓我們以更高的管理者角度來分析此渠道。根據(jù)我們前面對(duì)category的定義，注意現(xiàn)在“Status”是如何排序的。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Status"],values=["Price"],

        aggfunc=[np.sum],fill_value=0,margins=True)

一個(gè)很方便的特性是，為了對(duì)你選擇的不同值執(zhí)行不同的函數(shù)，你可以向aggfunc傳遞一個(gè)字典。不過，這樣做有一個(gè)副作用，那就是必須將標(biāo)簽做的更加簡(jiǎn)潔才行。

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Status"],columns=["Product"],values=["Quantity","Price"],

        aggfunc={"Quantity":len,"Price":np.sum},fill_value=0)

此外，你也可以提供一系列的聚合函數(shù)，并將它們應(yīng)用到“values”中的每個(gè)元素上。

table = pd.pivot_table(df,index=["Manager","Status"],columns=["Product"],values=["Quantity","Price"],

        aggfunc={"Quantity":len,"Price":[np.sum,np.mean]},fill_value=0)

table

也許，同一時(shí)間將這些東西全都放在一起會(huì)有點(diǎn)令人望而生畏，但是一旦你開始處理這些數(shù)據(jù)，并一步一步地添加新項(xiàng)目，你將能夠領(lǐng)略到它是如何工作的。我一般的經(jīng)驗(yàn)法則是，一旦你使用多個(gè)“grouby”，那么你需要評(píng)估此時(shí)使用透視表是否是一種好的選擇。

高級(jí)透視表過濾

一旦你生成了需要的數(shù)據(jù)，那么數(shù)據(jù)將存在于數(shù)據(jù)幀中。所以，你可以使用自定義的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)幀函數(shù)來對(duì)其進(jìn)行過濾。

如果你只想查看一個(gè)管理者（例如Debra Henley）的數(shù)據(jù)，可以這樣：

table.query('Manager == ["Debra Henley"]')

我們可以查看所有的暫停（pending）和成功（won）的交易，代碼如下所示：

table.query('Status == ["pending","won"]')

這是pivot_table中一個(gè)很強(qiáng)大的特性，所以一旦你得到了你所需要的pivot_table格式的數(shù)據(jù)，就不要忘了此時(shí)你就擁有了pandas的強(qiáng)大威力。

The full notebook is available if you would like to save it as a reference.

如果你想將其保存下來作為參考，那么這里提供完整的筆記。

備忘單

為了試圖總結(jié)所有這一切，我已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)備忘單，我希望它能夠幫助你記住如何使用pandas的pivot_table。

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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