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Pivot-Tabelle mit pandas erstellen

Pivot-Tabellen verdichten lange Datensätze zu einer übersichtlichen Kreuztabelle.

Was ist Pivot-Tabelle mit pandas erstellen?

Pivot-Tabellen verdichten lange Datensätze zu einer übersichtlichen Kreuztabelle.

Fasse Daten nach Zeilen- und Spaltenkategorien zusammen.

Wann wird dieser Ansatz verwendet?

Tabellarische Daten einlesen, bereinigen und umformen.
Daten aus CSV-Dateien, APIs und Datenbanken analysieren.
Berichte und statistische Auswertungen erstellen.

Beispielcode

Code ausführen →

main.py

import pandas as pd

results = pd.DataFrame({
    "team": ["A", "A", "B", "B"],
    "score": [80, 90, 70, 100],
})

print(results.pivot_table(index="team", values="score", aggfunc="mean"))

Erwartete Ausgabe

score
team
A      85.0
B      85.0

So funktioniert es

index und columns definieren Gruppen; values und aggfunc bestimmen Kennzahl und Aggregation. Fehlende Kombinationen können mit fill_value ersetzt werden.

Ändere die Werte und führe das Programm im CodeUtility Python Online-Compiler aus, ohne Python lokal zu installieren.

Übungsaufgaben

Verändere Eingaben und Randfälle, bevor du die Lösung mit größeren Datenmengen testest.

Ergänze Zeilen, Spalten und fehlende Werte.
Kombiniere Filtern, Sortieren und groupby in einer Auswertung.
Lies eine reale Datei ein und überprüfe die Datentypen.

In der Python-IDE ausführen →