pivot_table para tabelas cruzadas
Resumindo dados em duas dimensões.
pivot_table para tabelas cruzadas é uma aula grátis de Data Science Academy no CoddyKit. Esta é a aula 2 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Data Science Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.
De linhas longas a uma grade
Quando quiser um resumo por categoria, pivot_table transforma linhas longas e organizadas em uma grade bidimensional limpa. 🔄
Os três argumentos principais
Toda tabela dinâmica precisa de três funções: qual coluna se torna o índice, qual se torna as colunas e quais valores preenchem as células.
df.pivot_table(index='region',
columns='month',
values='sales')Ela agrega por padrão
Se várias linhas caírem na mesma célula, pivot_table calculará a média delas. O aggfunc padrão é mean, não uma simples cópia.
Escolha sua agregação
Troque a operação matemática por uma função de agregação. Use sum para totais, contagem para contabilizações ou máximo para identificar o maior valor em cada célula.
df.pivot_table(index='region',
values='sales',
aggfunc='sum')Várias agregações de uma só vez
Passe uma lista para a função de agregação e obtenha vários resumos juntos. Uma única chamada pode retornar tanto a mean quanto a contagem lado a lado.
df.pivot_table(values='sales',
aggfunc=['mean', 'count'])Preenchendo células vazias
As combinações ausentes aparecem como NaN. Defina fill_value para substituir essas lacunas por zero ou qualquer valor padrão adequado.
df.pivot_table(index='region',
columns='month',
fill_value=0)Adicionando totais de linhas e colunas
Defina margins como True, e pivot_table adicionará uma linha e uma coluna All com os totais gerais nas bordas.
df.pivot_table(index='region',
margins=True)Agrupando por várias chaves
Passe uma lista para index ou columns para aninhar categorias. O resultado recebe um MultiIndex que organiza os grupos em camadas.
df.pivot_table(index=['region', 'store'],
values='sales')pivot versus pivot_table
O pivot simples exige pares exclusivos de índice e coluna e não pode agregar. Use pivot_table sempre que puderem surgir duplicatas.
Lendo uma tabela cruzada
No resultado, localize uma célula por seu rótulo de linha e de coluna para ler imediatamente aquela combinação exata de categorias.
Voltando a uma tabela plana
Um resultado de pivot continua sendo um DataFrame. Chame reset_index para transformar seus rótulos novamente em colunas comuns para exportação.
summary.reset_index()Verificação rápida
Vamos verificar seus reflexos com pivot_table.
Recapitulação: tabelas cruzadas sem complicação
Você criou grades com index, columns, values e função de agregação. Em seguida, você fará o caminho inverso e usará melt para transformar dados largos novamente em dados longos. 🎯
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Perguntas Frequentes
A aula “pivot_table para tabelas cruzadas” é grátis?
Sim — o texto completo de “pivot_table para tabelas cruzadas” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Data Science Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Data Science Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “pivot_table para tabelas cruzadas”?
Resumindo dados em duas dimensões. Você pratica Data Science Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Data Science Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Data Science Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 2 de 4.
Quanto tempo leva a aula “pivot_table para tabelas cruzadas”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Data Science Academy?
Sim. Cada aula de Data Science Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Largo ou longo e dados organizados
- pivot_table para tabelas cruzadas
- melt para transformar em formato longo
- stack, unstack e MultiIndex