1. 什么是pivot()函数
pivot()函数是Python中的一个数据重塑函数，用于对数据进行重新组织和转换。它可以根据指定的列对数据进行分组，并将其他列的值进行聚合和重塑。通过pivot()函数，我们可以更好地分析和理解数据，找出数据中的规律和关联。
2. pivot()函数的基本用法
2.1 语法
pandas.pivot(data, index=None, columns=None, values=None)
2.2 参数说明
data: 需要进行重塑的数据集
index: 被转换成新表的行索引
columns: 被转换成新表的列索引
values: 被转换成新表的值
2.3 示例
假设我们有一个包含"年份"、"城市"和"温度"的数据集，它的部分内容如下：
import pandas as pd
data = {'年份': ['2020', '2020', '2021', '2021'],
'城市': ['北京', '上海', '北京', '上海'],
'温度': [25, 30, 28, 32]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
以上代码会输出如下结果：
年份 城市 温度
0 2020 北京 25
1 2020 上海 30
2 2021 北京 28
3 2021 上海 32
我们可以使用pivot()函数将此数据集进行重塑：
pivot_df = df.pivot(index='年份', columns='城市', values='温度')
print(pivot_df)
运行以上代码，会得到以下结果：
城市 上海 北京
年份
2020 30 25
2021 32 28
通过pivot()函数的调用，我们将原先以"年份"、"城市"和"温度"为列的数据集重塑为一个以"年份"为行索引，"城市"为列索引，"温度"为值的新表。这样的数据形式更利于我们分析不同年份和城市的温度变化趋势。
3. pivot()函数的高级用法
3.1 多列分组
在pivot()函数中，我们还可以指定多个列作为分组条件，实现更复杂的数据重塑。
pivot_df = df.pivot(index=['年份', '城市'], columns='温度', values='某列')
以上代码中，我们将"年份"和"城市"两列作为分组条件，并指定了"某列"为需要进行重塑的值。pivot()函数会根据多列的组合进行数据的聚合和重塑。
3.2 设置聚合函数
pivot()函数默认使用的聚合函数是"mean"，即计算分组后值的平均数。如果需要使用其他的聚合函数，可以通过aggfunc参数进行设置。
pivot_df = df.pivot(index='年份', columns='城市', values='温度', aggfunc='max')
以上代码将计算每个分组中的最大值作为重塑后的结果。
3.3 缺失值处理
当数据中存在缺失值时，pivot()函数会默认将缺失值填充为NaN（Not a Number）。如果需要指定其他缺失值填充方式，可以使用fill_value参数。
pivot_df = df.pivot(index='年份', columns='城市', values='温度', fill_value=0)
以上代码将缺失值填充为0。
4. 结语
pivot()函数是Python中用于数据重塑的重要函数之一，可以将数据按照指定的行索引、列索引和值进行重塑和聚合。通过灵活使用pivot()函数，我们可以更好地理解和分析数据，挖掘数据中的规律和关联。希望本文对你理解pivot()函数的基本用法和高级技巧有所帮助。