Um dos primeiros artigos no meu site foi sobre tabelas dinâmicas. Eu criei uma biblioteca para dinamizar tabelas em meus scripts PHP.

A biblioteca não é muito bonita (lança muitos alertas), mas funciona. Atualmente estou brincando com análise de dados em Python e usando Pandas.

O objetivo deste artigo é algo que gosto muito: aprender fazendo. Eu quero fazer as mesmas operações que fiz há oito anos no texto, mas agora com Pandas.

Vamos começar!

Começarei com a mesma fonte de dados que usei há quase 10 anos. Um simples conjunto de registros com cliques e número de usuários.

Eu crio um dataframe com estes dados:

import numpy as np
import pandas as pd

data = pd.DataFrame([
    {'host': 1, 'country': 'fr', 'year': 2010, 'month': 1, 'clicks': 123, 'users': 4},
    {'host': 1, 'country': 'fr', 'year': 2010, 'month': 2, 'clicks': 134, 'users': 5},
    {'host': 1, 'country': 'fr', 'year': 2010, 'month': 3, 'clicks': 341, 'users': 2},
    {'host': 1, 'country': 'es', 'year': 2010, 'month': 1, 'clicks': 113, 'users': 4},
    {'host': 1, 'country': 'es', 'year': 2010, 'month': 2, 'clicks': 234, 'users': 5},
    {'host': 1, 'country': 'es', 'year': 2010, 'month': 3, 'clicks': 421, 'users': 2},
    {'host': 1, 'country': 'es', 'year': 2010, 'month': 4, 'clicks': 22, 'users': 3},
    {'host': 2, 'country': 'es', 'year': 2010, 'month': 1, 'clicks': 111, 'users': 2},
    {'host': 2, 'country': 'es', 'year': 2010, 'month': 2, 'clicks': 2, 'users': 4},
    {'host': 3, 'country': 'es', 'year': 2010, 'month': 3, 'clicks': 34, 'users': 2},
    {'host': 3, 'country': 'es', 'year': 2010, 'month': 4, 'clicks': 1, 'users': 1}
])

Agora queremos fazer uma operação dinâmica simples – queremos dinamizar no host.

pd.pivot_table(data,
   index=['host'],
   values=['users', 'clicks'],
   columns=['year', 'month'],
   fill_value=''
  )

Podemos adicionar totais.

pd.pivot_table(data,
               index=['host'],
               values=['users', 'clicks'],
               columns=['year', 'month'],
               fill_value='',
               aggfunc=np.sum,
               margins=True,
               margins_name='Total'

Também podemos dinamizar em mais de uma coluna. Por exemplo: host e country.

pd.pivot_table(data,
               index=['host', 'country'],
               values=['users', 'clicks'],
               columns=['year', 'month'],
               fill_value=''
              )

E também totais.

pd.pivot_table(data,
               index=['host', 'country'],
               values=['users', 'clicks'],
               columns=['year', 'month'],
               aggfunc=np.sum,
               fill_value='',
               margins=True,
               margins_name='Total'
              )

Podemos agrupar por dataframe e calcular subtotais.

data.groupby(['host', 'country'])[('clicks', 'users')].sum()

data.groupby(['

E finalmente podemos misturar totais e subtotais.

out = data.groupby('host').apply(lambda sub: sub.pivot_table(
    index=['host', 'country'],
    values=['users', 'clicks'],
    columns=['year', 'month'],
    aggfunc=np.sum,
    margins=True,
    margins_name='SubTotal',
))
 
out.loc[('', 'Max', '')] = out.max()
out.loc[('', 'Min', '')] = out.min()
out.loc[('', 'Total', '')] = out.sum()
 
out.index = out.index.droplevel(0)
 
out.fillna('', inplace=True)

E isso é tudo. Muito para aprender ainda sobre análise de dados, mas Pandas será definitivamente um bom amigo meu.

Você pode ver o notebook Jupiter na minha conta do GitHub.

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Gonzalo Ayuso faz parte do time de colunistas internacionais do iMasters. A tradução do artigo é feita pela Redação iMasters, com autorização do autor, e você pode acompanhar o artigo em inglês no link: https://gonzalo123.com/2019/03/11/data-analysis-with-python-pivot-tables-with-pandas/