num1       num2     
key2  one  three  two  one  three  two
key1               
a  0.193332 0.705657 0.203155 -0.165749 2.398164 -1.293595
b  0.167947 0.204545 0.661460 0.555850 -0.522528 0.143530
c  0.496993 0.033673 0.206028 -0.115093 0.024650 0.077726

分类汇总呢并求和：

data.pivot_table(index='key1',columns='key2',aggfunc='sum')

结果：

   num1       num2     
key2  one  three  two  one  three  two
key1               
a  0.579996 0.705657 0.203155 -0.497246 2.398164 -1.293595
b  0.167947 0.204545 0.661460 0.555850 -0.522528 0.143530
c  0.496993 0.033673 0.412055 -0.115093 0.024650 0.155452

也可以使用其它自定义函数：

#定义一个最大值减最小值的函数
def max_min (group):
 return group.max()-group.min()

data.pivot_table(index='key1',columns='key2',aggfunc=max_min)

结果：

   num1     num2    
key2  one three two  one three  two
key1             
a  0.179266 0.0 0.000 3.109405 0.0 0.000000
b  0.000000 0.0 0.000 0.000000 0.0 0.000000
c  0.000000 0.0 0.177 0.000000 0.0 1.609466

（2）通过groupby

普通的函数如mean，sum可以直接应用：

data.groupby(['key1','key2']).mean().unstack()

返回结果：

   num1       num2     
key2  one  three  two  one  three  two
key1               
a  0.193332 0.705657 0.203155 -0.165749 2.398164 -1.293595
b  0.167947 0.204545 0.661460 0.555850 -0.522528 0.143530
c  0.496993 0.033673 0.206028 -0.115093 0.024650 0.077726

以上这篇用Python实现数据的透视表的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持IIS7站长之家。