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也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历，其实Pandas也提供了一个类似的功能，名为pivot_table。虽然pivot_table非常有用，但是我发现为了格式化输出我所需要的内容，经常需要记住它的使用语法。所以，本文将重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。

如果你对这个概念不熟悉，wikipedia上对它做了详细的解释。顺便说一下，你知道微软为PivotTable（透视表）注册了商标吗？其实以前我也不知道。不用说，下面我将讨论的透视表并不是PivotTable。

作为一个额外的福利，我创建了一个总结pivot_table的简单备忘单。你可以在本文的最后找到它，我希望它能够对你有所帮助。如果它帮到了你，请告诉我。

数据

使用pandas中pivot_table的一个挑战是，你需要确保你理解你的数据，并清楚地知道你想通过透视表解决什么问题。其实，虽然pivot_table看起来只是一个简单的函数，但是它能够快速地对数据进行强大的分析。

在本文中，我将会跟踪一个销售渠道（也称为漏斗）。基本的问题是，一些销售周期很长（可以想一下“企业软件”、“资本设备”等），而管理者想更详细地了解它一整年的情况。

典型的问题包括：

• 本渠道收入是多少？
• 渠道的产品是什么？
• 谁在什么阶段有什么产品？
• 我们年底前结束交易的可能性有多大？

很多公司将会使用CRM工具或者其他销售使用的软件来跟踪此过程。虽然他们可能拥有有效的工具对数据进行分析，但肯定有人需要将数据导出到Excel，并使用一个透视表工具来总结这些数据。

使用Pandas透视表将是一个不错的选择，应为它有以下优点：

• 更快（一旦设置之后）
• 自行说明（通过查看代码，你将知道它做了什么）
• 易于生成报告或电子邮件
• 更灵活，因为你可以定义定制的聚合函数

Read in the data

首先，让我们搭建所需的环境。

如果你想跟随我继续下去，那么可以下载这个Excel文件。

import pandas as pd

import numpy as np

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