Python数据透视
- 2026-06-29 13:02:15
Python数据透视
看下实际效果： 看以看到去重后实际数据条数变为10453条，再使用透视统计数据完全正确： 
以上就是Pandas的数据透视功能，相对于Excel的界面操作，需要用表达式将行名，列名写清楚，优势在于可提前对数据进行清洗，省去手工操作步骤。
Excel有数据透视，Pandas的数据透视功能是怎样的呢，之前已经写过一篇python对不规则表进行透视，下面借一个例子详细介绍使用Pandas进行数据透视。
如下图，每月对操作人的工艺类型进行计数，数据有10485条，如果是正常的数据用Excel数据透视即可：
但是每月存在有‘配件条码’和‘工艺类型’这两个条件重复的值：
直接数据透视可能会造成多统计的情况，需要先去重，可以使用Pandas的drop_duplicates函数，表达式为：drop_duplicates(subset=['月份','配件条码', '工艺类型'], keep='first')，即对'月份','配件条码', '工艺类型'这三个条件同时重复的数据去重，并保留第一个。
去重后直接对数据进行透视（行数据为‘月份’，‘操作人’，列数据为‘工艺类型’）：pd.crosstab(index=[df_unique["月份"], df_unique["操作人"]],
columns=df_unique["工艺类型"],margins=True,margins_name="总计")
完整的代码如下：
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