包含来自两个非重叠列的值的pandas数据透视表

pandas是Python中一个强大的数据分析库，可以用于处理和分析数据。数据透视表是pandas中的一个重要功能，它允许我们通过对数据进行汇总和分组来展示数据的聚合结果。

在pandas中，我们可以使用pivot_table函数来创建数据透视表。数据透视表可以从一个DataFrame中提取出特定列的数据，并根据需要对这些数据进行聚合、汇总和分组。

对于包含来自两个非重叠列的pandas数据透视表，我们可以将其中的一列用作行索引，另一列用作列索引，并使用聚合函数对数据进行汇总。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含两个非重叠列的DataFrame
data = {
    'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'D': [7, 8, 9, 10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table函数创建数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='D', index='A', columns='B', aggfunc=sum)

print(pivot_table)

这段代码中，我们创建了一个包含两个非重叠列的DataFrame，其中列'A'包含了值'foo'和'bar'，列'B'包含了值'one'和'two'。然后，我们使用pivot_table函数创建了一个数据透视表，将列'A'作为行索引，列'B'作为列索引，并对列'D'进行求和。最后，我们打印输出了数据透视表的结果。

数据透视表可以帮助我们更好地理解数据的分布情况和特征，以便进行数据分析和决策支持。它广泛应用于商业分析、金融分析、市场研究等领域。

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参考链接：

• pandas官方文档
• 腾讯云数据万象
• 腾讯云计算和存储
• 腾讯云数据库