Python pivot_table -添加差异列

Python的pivot_table函数是pandas库中的一个功能强大的数据透视表工具。它可以根据指定的行和列对数据进行聚合，并且可以添加差异列。

数据透视表是一种数据汇总和分析的方法，它可以将原始数据按照某些维度进行分组，并计算出相应的统计指标。pivot_table函数可以根据指定的行和列对数据进行分组，并计算出相应的聚合结果。

在使用pivot_table函数时，可以通过添加差异列来进一步分析数据。差异列是指在数据透视表中添加一列，用于显示某个维度的不同值之间的差异。通过比较差异列的值，可以更好地理解数据的变化和趋势。

以下是一个示例代码，展示了如何使用pivot_table函数并添加差异列：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table函数进行数据透视
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Value', index='Name', columns='Category', aggfunc='sum')

# 添加差异列
pivot_table['Diff'] = pivot_table['A'] - pivot_table['B']

# 打印结果
print(pivot_table)

上述代码中，我们首先创建了一个包含姓名、类别和数值的示例数据。然后使用pivot_table函数对数据进行透视，将姓名作为行索引，类别作为列索引，数值作为聚合值，使用sum函数进行求和。接着，我们通过pivot_table['A'] - pivot_table['B']计算出差异列，并将其添加到透视表中。最后，打印出完整的透视表结果。

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