在使用 Excel 中，经常会用到数据透视表。所以在 Python 这里，也简单演示下。

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# 导入包
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
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# 拿到小费数据集
tips = sns.load_dataset('tips')

# 数据介绍： total_bill列为消费总金额；tip列为小费金额；sex列为顾客性别；smoker列为顾客是否抽烟；day列为消费的星期；time列为聚餐的时间段；size列为聚餐人数
# 查看前5行数据
tips.head()

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数据透视表

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# 这里的values值是平均值
piovt_table = tips.pivot_table(values='tip', index='day')
piovt_table

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# 数据标准化
piovt_table = piovt_table.divide(piovt_table.sum(),axis=1)
piovt_table

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数据交叉表

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# 数据交叉表，计算每个day分组下，出现的size频率
cross_table = pd.crosstab(index=tips['day'],columns=tips['size'])
cross_table

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# 数据标准化：通过div函数，让分组合计等于1，用来看每个分组占比
df = cross_table.div(cross_table.sum(1),axis=0)
df

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# 使用堆积图来看聚餐比例情况,堆积图用来显示每个分组下面数据的比例
df.plot(kind='bar',stacked=True)

output_8_1.png