Python Excel数据透视表 pandas实现

用pandas的pivot_table实现Excel数据透视表效果，按行按列分组、求和/计数/平均值，支持多级行列，导出成新Excel。

场景痛点

一份销售明细，要按"地区×月份"看各产品的销售额汇总，还要看订单数。Excel里拖字段做透视表，每次数据更新都得重做一遍。用pandas的 pivot_table 写好公式，刷新数据跑一下就出新结果。

用到的库

pip install pandas openpyxl

完整代码

import pandas as pd

def pivot_demo():
df = pd.read_excel("./销售明细.xlsx")

# 1. 单维度透视：按地区汇总销售额总和
p1 = pd.pivot_table(df, index="地区", values="金额",
aggfunc="sum", margins=True, margins_name="合计")

# 2. 二维透视：行=地区，列=月份，值=金额求和
p2 = pd.pivot_table(df, index="地区", columns="月份",
values="金额", aggfunc="sum", fill_value=0, margins=True)

# 3. 多个聚合：同时看金额总和 + 订单笔数
p3 = pd.pivot_table(df, index="地区", columns="产品",
values="订单号", aggfunc=["sum", "count"], fill_value=0)
# 注意：count是数订单号个数；sum金额要把values改成"金额"

# 4. 多级行：行=地区+产品，值=金额求和
p4 = pd.pivot_table(df, index=["地区", "产品"], values="金额",
aggfunc="sum", fill_value=0)

with pd.ExcelWriter("./透视结果.xlsx", engine="openpyxl") as writer:
p1.to_excel(writer, sheet_name="按地区求和")
p2.to_excel(writer, sheet_name="地区×月份")
p3.to_excel(writer, sheet_name="金额汇总+订单数")
p4.to_excel(writer, sheet_name="地区+产品")

print("透视表已生成: ./透视结果.xlsx")

if __name__ == "__main__":
pivot_demo()