Сводная с агрегацией в Pandas

Если в длинной таблице на одну пару строка-мера попадает несколько чисел, метод pivot выдаст ошибку. Метод pivot_table как раз для такого случая: он сводит несколько значений в одно, чаще всего суммой или средним.

Создадим таблицу с повторяющимися парами магазин-показатель и построим сводную с суммой:

import pandas as pd

data = {
	'store': ['East', 'East', 'East', 'West'],
	'label': ['rev', 'rev', 'cost', 'rev'],
	'val': [200, 50, 80, 120],
}
long = pd.DataFrame(data)
table = long.pivot_table(
	index='store',
	columns='label',
	values='val',
	aggfunc='sum',
)
print(table) # выведет label  cost    rev
             #          store             
             #          East   80.0  250.0
             #          West    NaN  120.0

Для East две строки с меткой rev сложились в 250. Расход 80 остался один. У West нет строк с меткой cost, поэтому в этой ячейке пропуск.

Соберите таблицу продаж: столбец dept, столбец channel и столбец amount так, чтобы один отдел встречался в одном канале несколько раз. Получите сводную с суммой amount по отделам в строках и каналам в столбцах. Выведите её.

Создайте длинную таблицу оценок: class_id, topic и points с дублями пар класс-тема. Сведите баллы суммой в таблицу с классами в индексе и темами в заголовках. Выведите результат.

Из словаря со столбцами site, event и hits соберите таблицу, где один сайт и один тип события повторяются. Постройте сводную с суммой просмотров. Выведите таблицу.