【Pandas DataFrame】pivot_table()関数で、データフレームを二次元の表形式に集計することができます。

pandasのDataFrameの機能の一つであるpivot_table()関数は、データフレームを二次元の表形式に集計するための便利な関数です。この関数を使用すると、データフレームを行と列に分割し、行と列の両方で集計を行うことができます。

pivot_table()関数は、以下のような引数を受け取ります。

data：集計するデータフレーム
index：行になるキー
columns：列になるキー
values：集計する値
aggfunc：集計関数

例えば、以下のようなデータフレームを持っているとします。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar', 'bar'],
    'B': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two', 'two'],
    'C': ['small', 'large', 'large', 'small', 'small', 'large', 'small', 'small', 'large'],
    'D': [1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 7],
    'E': [2, 4, 5, 5, 6, 6, 8, 9, 9]
})
print(df)

    A    B      C  D  E
0  foo  one  small  1  2
1  foo  one  large  2  4
2  foo  one  large  2  5
3  foo  two  small  3  5
4  foo  two  small  3  6
5  bar  one  large  4  6
6  bar  one  small  5  8
7  bar  two  small  6  9
8  bar  two  large  7  9

このデータフレームを、AとBを行、Cを列にして、Dの平均値を集計するには、以下のようにpivot_table()関数を使用します。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar', 'bar'],
    'B': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two', 'two'],
    'C': ['small', 'large', 'large', 'small', 'small', 'large', 'small', 'small', 'large'],
    'D': [1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 7],
    'E': [2, 4, 5, 5, 6, 6, 8, 9, 9]
})
print(df.pivot_table(index=['A', 'B'], columns='C', values='D', aggfunc='mean'))

C        large  small
A   B                
bar one    4.0    5.0
    two    7.0    6.0
foo one    2.0    1.0
    two    NaN    3.0

このように、pivot_table()関数を使用することで、データフレームを行と列に分割し、行と列の両方で集計を行うことができます。