Какие существуют способы визуализации данных с помощью pivot-таблиц в pandas?

Некоторые способы визуализации данных с помощью pivot-таблиц в pandas:

• Использование агрегационных функций. sky.pro Можно применять сумму, среднее значение, максимум и минимум. sky.pro Например, чтобы найти средние продажи по продуктам, нужно использовать функцию mean. sky.pro
• Создание многоуровневых индексов. sky.pro Это позволяет более детально анализировать данные, учитывая несколько категорий одновременно. sky.pro Например, если есть данные о продажах в разных регионах, можно создать многоуровневую pivot-таблицу, которая показывает суммарные продажи по продуктам и регионам. sky.pro
• Фильтрация данных. sky.pro habr.com Для этого нужно использовать параметр query. sky.pro Например, чтобы оставить в сводной таблице данные по городам, в которых рождаемость на 1000 человек превышает 12, зарплата выше 40 000 рублей, и отсортировать всё по убыванию рождаемости. habr.com
• Добавление итогов в pivot-таблицу. sky.pro Для этого нужно использовать параметры margins и margins_name. sky.pro Это позволяет легко увидеть общие суммы или средние значения по всем категориям. sky.pro
• Использование параметров fillvalue и dropna. sky.pro Параметр fillvalue позволяет заменить отсутствующие значения на заданное значение, а параметр dropna — удалить строки или столбцы с отсутствующими значениями. sky.pro