pivot_table透视的过程如下图：
假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格，保存到以日期、商品名称、价格为列标题的表格中，若对该表格的商品名称列进行轴向旋转操作，即将商品名称一列的唯一值变换成列索引..., "A", "C", "A"],
"data":[2, 4, 6, 8, 10, 1, 3, 5, 7]})
# 根据key列对df_obj进行分组
groupby_obj...(by="key", as_index=False).max()
输出为：
分组+内置函数+排序
# 排序 分组 聚合后 排序
df_obj[['key','data']].groupby(...进行分组，列表中相同元素对应的行会归为一组
groupby_obj = df_obj.groupby(by=['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'])
# groupby_obj.groups...实现哑变量的方法：
pandas中使用get_dummies()函数对类别数据进行哑变量处理，并在处理后返回一个哑变量矩阵。
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