Python:Pandas 透视表pivot_table 多维指标汇总与分层报表

import pandas as pdimport numpy as npnp.random.seed(66)df = pd.DataFrame({    "region": np.random.choice(["华东","华北","华南","西南"], 220),    "category": np.random.choice(["数码","家居","美妆"], 220),    "order_amount": np.random.uniform(120, 6800, 220).round(2),    "user_id": np.random.randint(1000, 1120, 220),    "sale_date": pd.date_range("2026-01-01", periods=220, freq="D")})df.to_excel("pivot_sales_data.xlsx", index=False)print("透视表交叉统计测试数据生成完成")

import pandas as pd# 读取数据df = pd.read_excel("pivot_sales_data.xlsx")# 1. 生成透视表（不含总计）pivot_df = pd.pivot_table(    data=df,    index="region",    columns="category",    values=["order_amount", "user_id"],    aggfunc={        "order_amount": ["sum", "mean"],        "user_id": ["nunique"]    },    fill_value=0,    margins=False)# 2. 提取行索引和列层级信息row_index = pivot_df.index.tolist()                # 地区列表col_tuples = pivot_df.columns.tolist()             # 多层列索引元组列表# 3. 生成扁平列名（格式：指标_聚合_品类）flat_columns = []for tup in col_tuples:    # tup 例如 ('order_amount', 'sum', '数码')    parts = [str(x) for x in tup if x not in (None, "")]    flat_columns.append("_".join(parts))# 4. 获取数据矩阵data_matrix = pivot_df.values# 5. 构建最终 DataFrame（先不含总计行）final_df = pd.DataFrame(data_matrix, columns=flat_columns)final_df.insert(0, "region", row_index)# 6. 计算总计行（基于原始数据）total_dict = {"region": "合计"}categories = df["category"].unique()for cat in categories:    # 销售额总和    total_dict[f"order_amount_sum_{cat}"] = df[df["category"]==cat]["order_amount"].sum()    # 平均单价    total_dict[f"order_amount_mean_{cat}"] = df[df["category"]==cat]["order_amount"].mean()    # 独立用户数    total_dict[f"user_id_nunique_{cat}"] = df[df["category"]==cat]["user_id"].nunique()# 全部总计（跨品类）total_dict["order_amount_sum_合计"] = df["order_amount"].sum()total_dict["order_amount_mean_合计"] = df["order_amount"].mean()total_dict["user_id_nunique_合计"] = df["user_id"].nunique()# 将总计行追加到 final_dftotal_series = pd.Series(total_dict)final_df = pd.concat([final_df, pd.DataFrame([total_series])], ignore_index=True)# 查看结果print("==== 多维交叉透视报表 ====")print(final_df)