带有多索引的pandas pivot_table()

pandas是一个强大的数据分析和处理工具，而pivot_table()是pandas库中的一个函数，用于创建透视表。透视表是一种数据汇总和分析的方式，可以根据一个或多个列对数据进行分组，并对另一列进行聚合计算。

具体来说，带有多索引的pandas pivot_table()函数可以根据多个列创建多级索引的透视表。多级索引是指在透视表中可以同时使用多个列作为索引，以便更细致地对数据进行分组和分析。

使用pivot_table()函数可以实现以下功能：

1. 数据透视：根据指定的列创建透视表，将数据按照不同的维度进行分组和汇总。
2. 聚合计算：可以对透视表中的某一列进行聚合计算，如求和、平均值、最大值、最小值等。
3. 自定义聚合函数：可以使用自定义的聚合函数对透视表中的数据进行计算。
4. 缺失值处理：可以指定如何处理透视表中的缺失值，如填充、忽略等。
5. 数据过滤：可以根据条件对透视表中的数据进行过滤，只保留符合条件的数据。

透视表在数据分析和报表生成中非常常见，适用于各种数据分析场景，如销售数据分析、用户行为分析、市场调研等。

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