创建Pandas透视表时如何保留所有列并维持原有聚合逻辑

这问题我碰到过！你现在只指定了values='Amount'，所以透视表只生成这一列的聚合结果。要保留所有原有列，只需要把values参数设为原数据集中除了用作行索引的列之外的所有列就行，具体操作如下：

步骤1：明确索引列和值列 #

首先把你用作行索引的列单独提取出来，然后筛选出所有需要聚合的非索引列：

# 定义用作行索引的列（和你原来的参数一致）
index_cols = ('Company Code', 'Company Code Text', 'Partner Company Code', 'BKA Item', 'Subitem', 'BKA SubItem Text')
# 筛选出原数据中所有非索引的列，作为要聚合的值列
value_cols = [col for col in df.columns if col not in index_cols]

步骤2：生成包含所有列的透视表 #

将values参数设置为上面的value_cols列表，pivot_table会对每一列应用相同的聚合方式（默认是均值mean，如果你的需求是求和、计数等，可以手动指定aggfunc参数）：

import pandas as pd

# 默认聚合方式（均值）
pivot1 = pd.pivot_table(df, index=index_cols, values=value_cols)

# 如果需要求和，修改aggfunc参数
# pivot1 = pd.pivot_table(df, index=index_cols, values=value_cols, aggfunc='sum')

# 查看结果
pivot1

补充说明 #

• 如果原数据集中包含非数值型列（比如字符串），默认的mean聚合方式会报错，这时你可以调整aggfunc为适合的函数（比如count用来统计非空值数量），或者提前过滤掉不需要聚合的非数值列。
• 如果需要对不同列使用不同的聚合方式，可以把aggfunc设为字典（比如aggfunc={'Amount': 'sum', 'OtherCol': 'mean'}），但根据你的需求，统一聚合方式的话用上面的方法就足够了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Roberto Mulé