Metoda pivot_tables pozwala grupować dane i stanowi alternatywę dla metody groupby(), dostarczając większej elastyczności i uniwersalności.
Składnia metody pivot_table() jest następująca:
pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True)[source]- Opis argumentów metody jest w dokumentacji.
Przykład użycia metody pivot_table() w porównaniu do groupby().
Zestaw danych to słynny titanic zapisany w ramce o nazwie df:
df.groupby('sex')['age'].median()df.pivot_table(values='age', index='sex', aggfunc=np.median)
Pełny arkusz z przykładami użycia pivot_table() znajduje się poniżej.