“最难的Pandas：透视表、堆叠和展开的清晰解释”

The most difficult aspects of Pandas clear explanations of pivot tables, stacking, and unstacking.

像从未掌握过这些令人头疼的问题一样精通它们

简介

尽管大多数Pandas表达式读起来像英语，但有时你会遇到真正令人头疼的问题。是的，它们有直观的名称，如cut或pivot，但它们似乎很难理解。

因此，我决定撰写一系列专门介绍我认为最困难的Pandas函数的文章。本文将清楚地解释其中三个函数：pivot_table、stack和unstack。

让我们开始吧。

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Pandas的pivot_table()，与groupby()的比较

应该有一种明显的方法来做到这一点。

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以上是Python之禅中的一句引用。Python希望对于一个问题只有一种明显的解决方案。但是，pandas故意避免了这一点。在pandas中，经常有多种方法可以执行同一个操作。

pivot_table()就是一个例子。它是groupby()函数的一个完整且有时更好的替代品。它们的区别在于结果的形状。groupby()返回一个Series对象，而pivot_table()返回一个易于操作的数据帧。

让我们解决一个问题，并使用这两个函数给出解决方案。我将加载来自seaborn的tips数据集：

tips = sns.load_dataset('tips')tips.head()

我们想要找出每个性别的所有账单总和：