### pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法
#### 一、引言
在数据分析领域，`pandas`库作为Python中最强大的数据分析工具之一，提供了多种灵活且高效的数据处理功能。其中，`pivot_table()`函数是进行数据透视表分析的重要工具之一，尤其适用于按特定维度（如日期）对数据进行汇总分析。本文将详细介绍如何使用`pandas`中的`pivot_table()`函数按日期对多列数据进行分析，并通过示例代码帮助读者更好地理解和应用这一功能。
#### 二、pandas pivot_table() 基础介绍
`pivot_table()`函数用于创建数据透视表，它可以将一维或二维数据转换为用户指定的多维结构。在数据分析中，数据透视表是非常有用的工具，可以帮助用户快速了解数据集中的模式和趋势。
#### 三、参数详解
- **`dataframe`**: 需要被转换的DataFrame对象。
- **`values`**: 要聚合的列名。
- **`index`/`rows`**: 数据透视表的索引（旧版本中使用`rows`）。
- **`columns`/`cols`**: 数据透视表的列（旧版本中使用`cols`）。
- **`aggfunc`**: 聚合函数，默认为`numpy.mean`，也可以是其他的统计函数，如`np.sum`等。
- **`fill_value`**: 用于填充缺失值的值，默认为`NaN`。
#### 四、按日期分多列数据示例
在本文提供的例子中，我们有一个包含手机型号（`type`）、日期（`date`）以及数量（`num`）的数据集。我们的目标是根据不同的日期和手机型号对数量进行汇总。
1. **数据准备**:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建数据
data = [['ip4', '20170307', 1], ['ip4', '20170307', 1], ['ip5', '20170307', 1],
['ip5', '20170307', 1], ['ip6', '20170308', 1], ['ip5', '20170308', 1]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['type', 'date', 'num'])
print(df)
```
2. **使用pivot_table()**:
```python
# 使用pivot_table()函数按日期分多列数据
# 参数说明：values='num'表示汇总的列；index=['type']表示行索引；
# columns=['date']表示列索引；aggfunc=np.sum表示聚合函数为求和。
result = pd.pivot_table(df, values='num', index=['type'], columns=['date'],
aggfunc=np.sum).fillna(0)
print(result)
```
3. **输出结果**:
输出结果如下：
```
date 20170307 20170308
type
ip4 2 0
ip5 2 1
ip6 0 1
```
#### 五、注意事项
- 在`pandas`不同版本中，`pivot_table()`函数的参数略有不同。例如，在0.13.x版本中使用的是`rows`和`cols`，而从0.14.0版本开始，则应使用`index`和`columns`。
- 使用`fillna(0)`是为了确保输出结果中不存在缺失值（`NaN`），这有助于后续的数据分析和可视化。
#### 六、总结
本文通过一个具体实例展示了如何使用`pandas`的`pivot_table()`函数按日期对多列数据进行汇总分析。这种分析方法在实际工作中非常常见，可以帮助我们快速理解数据分布情况，发现潜在的趋势和规律。希望本文能为初学者提供一定的指导，并鼓励大家深入探索`pandas`库的更多强大功能。
