在Pandas MultiIndex DataFrame (Python)中使用分组/透视表

Pandas是一个基于Python的数据分析工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能。在Pandas中，MultiIndex DataFrame是一种具有多级索引的数据结构，可以用于处理具有多个维度的数据。

使用分组/透视表可以对MultiIndex DataFrame进行数据聚合和分析。下面是使用分组/透视表的一些常见操作和方法：

1. 分组操作：
   • 分组：使用groupby()方法对MultiIndex DataFrame进行分组，可以按照指定的列或多列进行分组。
   • 聚合：使用聚合函数（如sum()、mean()、count()等）对分组后的数据进行聚合操作，得到汇总结果。
   • 过滤：使用filter()方法根据指定条件过滤分组后的数据。
   • 转换：使用transform()方法对分组后的数据进行转换操作，可以生成与原始数据相同形状的结果。
2. 透视表操作：
   • 创建透视表：使用pivot_table()方法可以根据指定的行和列对MultiIndex DataFrame进行透视表操作，可以指定聚合函数进行数据汇总。
   • 添加辅助计算列：使用margins=True参数可以在透视表中添加辅助计算列，用于计算行或列的汇总值。
   • 自定义聚合函数：可以使用aggfunc参数指定自定义的聚合函数进行数据汇总。

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