求助：将指定格式的Pandas DataFrame转换为透视表

需求说明 #

需要将包含「Referrer Type（来源类型）」和「Device Type（设备类型）」的原始数据集，转换为以Referrer Type为行索引、Device Type为列标题，单元格值为对应组合统计数量的宽表格式。

解决方案 #

可以通过Pandas的两种方法快速实现：

方法1：使用pd.crosstab（直接统计交叉频数） #

import pandas as pd

# 假设原始数据存储在DataFrame df中
result_df = pd.crosstab(df['Referrer Type'], df['Device Type'])

方法2：使用pivot_table（灵活控制空值填充） #

import pandas as pd

# 用size统计记录数，fill_value=0填充无数据的单元格
result_df = df.pivot_table(
    index='Referrer Type',
    columns='Device Type',
    aggfunc='size',
    fill_value=0
)

补充说明 #

• 两种方法都会自动统计每个「来源类型-设备类型」组合的记录数量
• 若原始数据存在缺失的组合，fill_value=0会将对应位置填充为0，保证表格结构完整

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pankaj sharma