数据分析函数：使用Python函数进行数据透视分析

数据分析是当今最必要且最流行的技能之一，这主要是因为我们生活在一个数据时代。数据分析可以帮助企业更好地了解其所采集的数据，以及所收集的数据如何对企业的运营和决策产生影响。Python作为一种流行的编程语言，可以帮助数据分析人员进行各种数据分析操作。在本文中，我们将重点介绍使用Python函数进行数据透视分析的方法。

1.数据透视分析

数据透视分析是一种以较高效率分析数据的方法，它可以对大量数据进行筛选，统计以及筛选可视化，帮助数据分析人员更好地理解数据的内部结构和关联。

2.Pandas分析库

Pandas是Python中处理数据和分析数据的库，它提供了很多专门的函数和工具，可以使数据操作更加方便和高校。除此之外，Pandas的数据透视表功能也很强大，在对象中包括数据的字典或者Numpy数组。Pandas可以对数据进行聚合，分组以及透视，变换数据，规整数据以及处理缺失数据等操作。

3. Python数据透视表函数

在Pandas中，Python提供了pivot_table函数来创建和分析数据透视表。该函数的语法如下所示：

DataFrame.pivot_table(data, values=None, rows=None, cols=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All')

下面是关于该函数的解释：

? data：一定要指定dataframe，是数据透视表中我们要处理的数据

? values：一定是数据透视表中我们要处理的值，指定数值列名称。如果没有指定，则会用其它所有的数值列数据进行计算和统计。

? rows：行色块中我们指定的列，以便按这一列进行聚合

? cols：列色块中我们指定的列，以便按这一列进行聚合

? aggfunc：需要进行运算的聚合函数（默认情况是均值）

? fill_value：缺失值的替换值

? dropna:对于上面的参数，处理时是否忽略缺失值

? margins:布尔值，是否总计。

? margins_name：在总计行或者总计列中显示“所有”的对象名称。

下面是一个例子，展示了如何使用Python的数据透视表函数，以进行数据分析

例子：使用pivot_table进行数据透析分析

在该例子中，我们使用了一个名为sales的数据框，用于存储销售数据，该框中包括产品名称、产品类型、年份、月份以及销售额等数据。

import pandas as pd

# 创建一个字典来存储数据

sales = {'products': ['product1','product2','product3','product4','product5','product6'],

         'category': ['cat1','cat2','cat1','cat1','cat2','cat2'],

         'year': [2015, 2016, 2015, 2016, 2015, 2016],

         'month': [1, 1, 1, 1, 1, 1],

         'sales': [4000, 3000, 2000, 1000, 5000, 9000]}

df = pd.DataFrame(sales)

print(df)

# 使用pivot_table进行数据透析分析

p_sales = pd.pivot_table(df, index = ['category', 'products'], values = 'sales', aggfunc = 'sum')

print(p_sales)

下面是该例子运行的结果：

   products category  year  month  sales

0  product1     cat1  2015      1   4000

1  product2     cat2  2016      1   3000

2  product3     cat1  2015      1   2000

3  product4     cat1  2016      1   1000

4  product5     cat2  2015      1   5000

5  product6     cat2  2016      1   9000

                   sales

category products       

cat1     product1    4000

         product3    2000

         product4    1000

cat2     product2    3000

         product5    5000

         product6    9000

在上面的代码中，我们首先创建了一个数据框，其中包括产品名称、产品类型、年份、月份以及销售额度等数据。 接下来，我们使用pivot_table函数对该数据框进行数据透视分析。由于我们想对销售额进行统计，因此我们将values参数设置为“sales”， 并将aggfunc参数设置为“sum”，以便得到总销售额度。我们使用index参数来指定要对数据框进行透视分析的列，在这里我们选择了'category'和'products'列。最后，我们获得了按照'category'和'products'列对数据框进行分析的结果，根据分析结果，我们可以了解不同产品类型的不同产品的销售额。

总结

数据透析分析是数据分析中的一个关键环节，它可以帮助数据分析人员更好地理解其所处理的数据。Python作为一种流行的编程语言，可以为数据分析人员提供许多工具和函数，以帮助他们更好地进行数据透视表操作。在本文中，我们介绍了如何使用Python函数进行数据透析分析，重点介绍了pivot_table函数的使用方法。通过这些知识点的学习和掌握，我们可以更好地理解数据透析分析和Python函数的工作原理，并能够更好地在数据分析中应用它们。