Pandas 透视表进阶实现多维度聚合与自定义函数

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
data = {
    '日期': pd.date_range('2023-01-01', periods=6),
    '产品': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'C'],
    '区域': ['东区', '西区', '东区', '西区', '东区', '西区'],
    '销售额': [120, 150, 90, 200, 180, 170],
    '成本': [80, 100, 60, 130, 110, 120]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 多维度透视：行=日期+产品，列=区域，聚合销售额和利润
pivot = pd.pivot_table(
    df,
    index=['日期', '产品'],  # 行方向双维度
    columns='区域',         # 列方向维度
    values=['销售额', '成本'],
    aggfunc={'销售额': [np.sum, np.mean], '成本': np.sum}  # 多指标聚合
)

def profit_margin(series):
    """自定义利润率函数：(销售额-成本)/销售额"""
    return (series['销售额'] - series['成本']).sum() / series['销售额'].sum()

# 应用自定义函数
result = pd.pivot_table(
    df,
    index='产品',
    values=['销售额', '成本'],
    aggfunc=profit_margin  # 传入自定义函数
)

# 定义分位数聚合器
quantile_25 = lambda x: x.quantile(0.25)
quantile_75 = lambda x: x.quantile(0.75)

pivot_quantile = pd.pivot_table(
    df,
    index='区域',
    values='销售额',
    aggfunc=[np.mean, quantile_25, quantile_75]  # 组合内置与自定义
)