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Python中pandas透视表pivot_table功能详解
1、使用 Pandas 读取上述数据集：下面，我们新增一列，计算完成度：接下来，假设我们需要统计各时间段下每个部门的业绩完成度。
2、计算字段极大扩展了数据透视表的计算功能，比如原始数据表中有一列数据为销售单价，有一列数据为数量。那么在数据透视表中可以通过计算字段输入公式”=单价*数量“，来求出销售额。
3、其实Pandas有pivot、pivot_table两个函数来做数据透视，作用是一样的，只是pivot_table算是pivot的增强版，pivot_table对数据格式要求不高，而且支持aggfunc、fillvalue等参数，所以这里主要介绍pivot_table。
4、pivot_table( ) 也是 Pandas 中一个非常有用的函数。如果对 pivot_table( ) 在 excel 中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。
5、参数：Data_field为包含要检索的数据的数据字段的名称(放在引号中)。Pivot_table在数据透视表中对任何单元格、单元格区域/定义的单元格区域的引用，该信息用于决定哪个数据数据透视表包含要检索的数据。
python怎么打开pandas
其中，`import pandas`是引入Pandas模块，`as pd` 是将模块重命名为pd，这样在后续使用Pandas相关功能的时候，就可以直接使用 pd.**的方式了。
import pandas as pd 打开后搜索pandas，会发现很多版本后缀为.whl的模块。我这里下载的是pandas0.20cp34cp34mwin_amd6whl，应该是0.20版本的兼容python34版本的64位的。
可以使用以下命令安装“pandas”：pipinstallpandas。如果已经安装了，可以尝试升级到最新版本：pipinstall--upgradepandas。确保“Python”的环境变量配置正确。可以使用以下命令查看“Python”的安装路径：whichpython。
python -m pip show pandas#windows powershell中输入此命令，查看是否已安装pandas库。一般安装在python/lib/site-packages目录下。
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