用数据透视表剖析泰坦尼克号乘客数据
本文作者：孙晓玲
文字编辑：钱梦璇
导读
数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以根据表中的排布进行如求和与计数等计算。之所以称为数据透视表，是因为其可以动态地改变版面布置，以便按照不同方式分析数据，每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。作为强大的数据分析库，Pandas的pivot_table函数便可实现数据透视表的功能。
正文
本文将借助具体案例详细介绍pivot_table的用法，本文选用的数据为泰坦尼克号乘客信息数据，这个数据可以直接从seaborn库的示例数据中获取，获取命令如下：
import seaborn as snstitanic = sns.load_dataset('titanic')首先我们看一下数据概貌。
import numpy as npimport pandas as pdtitanic.head()这其中，有很多我们感兴趣的变量，存活率（“survived”）与性别（“sex”）年龄（“age”）和所在仓的等级（“pclass”或“class”）之间有何关系？首先，我们对数据进行简单的描述性统计获取数据概貌。
titanic.describe()从数据输出结果可知，一共统计了891名乘客信息。其中，有177名乘客的年龄信息有缺失值，无缺失的乘客的平均年龄约为30岁；一等舱乘客数量不足25%，三等舱乘客数量超过50%。
现在，我们希望得到不同性别不同等级舱位的数据透视表。index为行分组键，设置用于分组的列名并作为结果DataFrame的行索引，这里我们设置为“sex”和“class”。columns与之对应设置列分组键。
pd.pivot_table(titanic,index=['sex','class'])pd.pivot_table(titanic,index=['sex','class'],values='survived',aggfunc=[np.mean,np.sum],margins=True)与料想的结果大致相符，高等舱位的存活率更高，而且女性的存活率高于男性的存活率，因为优先保护妇女。从存活人数来看，虽然一等舱人数不到总人数的25%，但存活人数却占总存活人数的40%（136/342）;虽然三等舱男性的存活人数为47，大于一二等舱男性存活人数，但存活率仍是低于一二等舱，因为三等舱人数基数大，占总人数的50%以上，这也证实了绝对数优势具有迷惑性的统计数据常态。
为了数据分析的方便，这里我们将年龄进行分段处理，分为(0-18]，(18-65], (65-80]三段，为显示方便我们标记为“Q1、Q2、Q3”。分性别输出不同舱位在不同年龄段的船票数的均值、存活人数和存活率，参数fill_value=0设置缺失值为0。
titanic['agecut'] = pd.cut(titanic["age"],[0,18,65,80],labels=['Q1','Q2','Q3']) # 对年龄数据列进行分段，便于观看table=pd.pivot_table(titanic,index=['sex','class'],columns=['agecut'],aggfunc ={'survived':[sum,'mean'] ,'fare':'mean'},fill_value=0,dropna=True)table输出的结果反应，船票价格的均值随着年龄段的增大而减少，女性和男性二三舱位Q3年龄段数据为缺失值，这个年龄段的存活人数也为0。从存活角度看，Q1年龄段存活率普遍较高，优先保护幼子，阶级差距显著，三舱位的Q1年龄段存活率比一二舱位低很多，三舱位的男性未成年人存活率仅达21%。
数据透视表的灵活性与可选择性为数据分析提供了有力的帮助，快来一起探索其中的精华吧~
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