2025年pivot函数表格用法（pivot函数用法 excel）

科技前沿 • 2025-05-18 16:09 • 阅读 48

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 <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="display: none;"> <path stroke-linecap="round" d="M5,0 0,2.5 5,5z" id="raphael-marker-block" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0);"></path> </svg> <p>使用Pandas库对Excel数据进行透视表操作是一种非常有效的方法&#xff0c;可以帮助您快速汇总和分析数据。Pandas提供了函数来创建透视表&#xff0c;它可以根据不同的维度对数据进行聚合。下面是详细的步骤和一个完整的例子&#xff0c;演示如何使用Pandas创建透视表。</p>

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步骤

读取Excel数据 - 使用Pandas的函数读取Excel文件。
创建透视表 - 使用函数创建透视表。
查看结果 - 查看生成的透视表。
保存结果 - 将透视表保存回Excel文件。

例子

假设我们有一个销售数据的Excel文件，包含以下字段：

- 销售日期
- 销售地区
- 产品名称
- 销售数量
- 单价

1. 读取Excel数据

首先，我们需要使用Pandas读取Excel文件中的数据：

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2. 创建透视表

现在我们已经有了数据，可以创建透视表了。假设我们想要按地区和地区内的产品汇总销售额（数量 * 单价）：

3. 查看结果

我们可以打印透视表来检查结果：

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4. 保存结果

最后，我们可以将透视表保存到一个新的Excel文件中：

完整代码示例

将上述步骤组合在一起，形成完整的代码：

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示例数据

假设的内容如下：

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DateRegionProductQuantityPrice2023-01-01EastA10010.002023-01-02WestB15015.¼02023-01-03EastC20020.002023-01-04NorthA5010.002023-01-05SouthB7515.¼02023-01-06EastA12010.00

生成的透视表

执行上述代码后，的内容将是这样的透视表：

RegionABCEast2200.00.04000.0North500.00.00.0South0.01125.00.0West0.02250.00.0

这个透视表显示了每个地区的每种产品的总销售额。通过这种方式，你可以很容易地分析不同维度的数据，比如地区、产品、时间等。希望这个例子对你有所帮助！如果你有任何进一步的问题或需要更复杂的透视表操作，请告诉我。

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