Pythonデータ分析入門編9:ピボットテーブルの作成(複合的なインデックス)

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "      Category     Product   Price\n",
      "0  Electronics      Laptop  200000\n",
      "1    Furniture       Table   40000\n",
      "2    Furniture       Table   20000\n",
      "3  Electronics      Laptop  150000\n",
      "4  Electronics      Laptop   80000\n",
      "5  Electronics  Headphones   30000\n",
      "6    Furniture       Table   40000\n",
      "7  Electronics  Headphones   10000\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "\n",
    "df = pd.DataFrame([[\"Electronics\", \"Laptop\", 200000],\n",
    "                   [\"Furniture\", \"Table\", 40000],\n",
    "                   [\"Furniture\", \"Table\", 20000],\n",
    "                   [\"Electronics\", \"Laptop\", 150000],\n",
    "                   [\"Electronics\", \"Laptop\", 80000],\n",
    "                   [\"Electronics\", \"Headphones\", 30000],\n",
    "                   [\"Furniture\", \"Table\", 40000],\n",
    "                   [\"Electronics\", \"Headphones\", 10000]],\n",
    "                  columns=[\"Category\", \"Product\", \"Price\"])\n",
    "print(df)"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
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   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
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   "pygments_lexer": "ipython3",
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  }
 },
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}

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      "      Category     Product   Price\n",
      "0  Electronics      Laptop  200000\n",
      "1    Furniture       Table   40000\n",
      "2    Furniture       Table   20000\n",
      "3  Electronics      Laptop  150000\n",
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    "import pandas as pd\n",
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    "                   [\"Electronics\", \"Headphones\", 30000],\n",
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演習1

問題ログインすると模範解答や入力を見ることができます

演習課題「ピボットテーブルの作成(複合的なインデックス)」

コードエリアには、データフレーム df が定義されています。
このデータフレーム df を Cateogry と Product でグルーピングし、Price の平均値に集約して作成したピボットテーブルを出力してください。

※ 回答時にはprint(df)をコメントアウトして回答してください。

Tips

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＃15:ピボットテーブルの作成(複合的なインデックス)

このチャプターでは、複合的なインデックスをもつピボットテーブルを作成する方法を学習します。

ピボットテーブルの作成(複合的なインデックス)

引数 index で複数の列を指定すると、複合的なインデックスをもつピボットテーブルを作成することができる


import pandas as pd

df = pd.DataFrame([["cloudy", 22, "Bad"], ["rainy", 19, "Good"], ["sunny", 26, "Good"],
                   ["sunny", 25, "Good"], ["cloudy", 24, "Good"]],
                   columns=["weather", "temperature", "feelings"])

print(df.pivot_table(values="temperature", index=["weather", "feelings"]))

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