在Pandas中，如果你希望将分组后的结果展平并以列的形式展示，可以使用 pivot_table 或者 unstack 方法。这两种方法都可以将分组后的结果转换成更易于阅读的表格形式。下面分别介绍这两种方法的使用方法和示例。

使用 pivot_table

pivot_table 方法非常适合于创建透视表，它可以根据指定的索引和列进行分组，并计算聚合值。

假设我们有以下示例数据：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Category': ['Electronics', 'Electronics', 'Clothing', 'Clothing', 'Electronics', 'Clothing'],
    'Region': ['North', 'South', 'North', 'South', 'North', 'South'],
    'Sales': [100, 150, 200, 250, 300, 350]
}

df = pd.DataFrame(data)

示例：按 Category 和 Region 分组，计算 Sales 的总和

# 使用 pivot_table 方法
pivot_df = pd.pivot_table(df, values='Sales', index='Category', columns='Region', aggfunc='sum', fill_value=0)

print(pivot_df)

输出将会是： 

Region     North  South
Category              
Clothing     200    600
Electronics  400    150

使用 unstack

unstack 方法可以将多级索引的某一层转换为列，从而展平数据。

示例：按 Category 和 Region 分组，计算 Sales 的总和

# 先按多列分组
grouped = df.groupby(['Category', 'Region'])['Sales'].sum()

# 使用 unstack 方法
unstacked_df = grouped.unstack(fill_value=0)

print(unstacked_df)

输出将会是： 

Region     North  South
Category              
Clothing     200    600
Electronics  400    150

比较 pivot_table 和 unstack

  • pivot_table：
  • 更灵活，可以指定多个索引和列。
  • 支持多种聚合函数。

  • 可以直接处理缺失值（使用 fill_value 参数）。

  • unstack：

  • 适用于已经分组的数据。
  • 主要用于将多级索引的某一层转换为列。
  • 也可以处理缺失值（使用 fill_value 参数）。

处理多个聚合函数

如果你需要计算多个聚合函数，可以先使用 groupby 进行分组，然后使用 agg 方法进行聚合，最后使用 unstack 或 pivot_table 展平数据。

示例：计算 Sales 的总和和均值

# 先按多列分组并计算多个聚合函数
grouped = df.groupby(['Category', 'Region'])['Sales'].agg(['sum', 'mean'])

# 使用 unstack 方法
unstacked_df = grouped.unstack(fill_value=0)

print(unstacked_df)

输出将会是： 

           sum         mean       
Region  North South North South
Category                         
Clothing   200   600   200   300
Electronics 400   150   200   150

总结

  • 使用 pivot_table 可以直接创建透视表，适合复杂的数据分组和聚合。
  • 使用 unstack 可以将多级索引的某一层转换为列，适合已经分组的数据。

选择哪种方法取决于你的具体需求和数据结构。希望这些示例能帮助你更好地理解如何在Pandas中将分组后的结果展平并以列的形式展示。