Data Science Academy · Lezione

pivot_table per tabelle incrociate

Riepilogare i dati su due dimensioni.

pivot_table per tabelle incrociate è una lezione Data Science Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Data Science Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Data Science Academy include 4 lezioni in totale.

Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.

From Long Rows to a Grid

When you want a category-by-category summary, pivot_table turns tidy long rows into a clean two-dimensional grid. 🔄

The Three Key Arguments

Every pivot table needs three roles: which column becomes index, which becomes columns, and which values fill the cells.

df.pivot_table(index='region',
               columns='month',
               values='sales')

It Aggregates by Default

If several rows land in the same cell, pivot_table averages them. The default aggfunc is mean, not a plain copy.

Choose Your Aggregation

Swap the math with aggfunc. Use sum for totals, count for tallies, or max to spot the peak value per cell.

df.pivot_table(index='region',
               values='sales',
               aggfunc='sum')

Many Aggregations at Once

Pass a list to aggfunc and get several summaries together. One call can return both the mean and the count side by side.

df.pivot_table(values='sales',
               aggfunc=['mean', 'count'])

Filling Empty Cells

Missing combinations show up as NaN. Set fill_value to replace those gaps with zero or any sensible default.

df.pivot_table(index='region',
               columns='month',
               fill_value=0)

Add Row and Column Totals

Set margins to True and pivot_table adds an All row and column with grand totals around the edges.

df.pivot_table(index='region',
               margins=True)

Group by Several Keys

Pass a list to index or columns to nest categories. The result gains a MultiIndex that stacks the groups neatly.

df.pivot_table(index=['region', 'store'],
               values='sales')

pivot vs pivot_table

Plain pivot needs unique index-column pairs and cannot aggregate. Reach for pivot_table whenever duplicates might appear.

Reading a Cross-Tab

In the result, scan a cell by its row label and column label to read that exact category combination at a glance.

Back to a Flat Table

A pivot result is still a DataFrame. Call reset_index to flatten its labels back into ordinary columns for export.

summary.reset_index()

Quick Check

Let us check your pivot_table reflexes.

Recap: Cross-Tabs Made Easy

You built grids with index, columns, values, and aggfunc. Next you will reverse course and melt wide data back to long. 🎯

Domande Frequenti

La lezione «pivot_table per tabelle incrociate» è gratuita?

Sì — il testo completo di «pivot_table per tabelle incrociate» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Data Science Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso Data Science Academy include 4 lezioni in totale.

Cosa imparerò in «pivot_table per tabelle incrociate»?

Riepilogare i dati su due dimensioni. Eserciti Data Science Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.

Ho bisogno di esperienza per iniziare Data Science Academy?

Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Data Science Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 2 di 4.

Quanto tempo richiede la lezione «pivot_table per tabelle incrociate»?

La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.

Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Data Science Academy?

Sì. Ogni lezione Data Science Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.

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