使用多列设置pandas pivot_table的样式

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在pandas中，pivot_table是一个用于数据透视的函数，可以根据指定的行和列来聚合数据，并生成一个新的数据表。我们可以使用多列来设置pivot_table的样式，以满足不同的需求。

下面是一个完善且全面的答案：

pandas的pivot_table函数可以通过多列来设置样式。具体做法是，在pivot_table函数的参数中使用columns参数指定需要设置的列名。

例如，假设我们有一个数据表df，包含以下列：A、B、C和D。我们想要根据A和B列对数据进行透视，并将C列作为新表的行，D列作为新表的列，同时计算新表中每个单元格的平均值。

使用pivot_table函数进行操作的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
                   'B': [1, 2, 1, 2, 1, 2],
                   'C': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y'],
                   'D': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

pivot_table = pd.pivot_table(df, values='D', index='C', columns=['A', 'B'], aggfunc='mean')

在上述代码中，我们通过指定index参数为'C'列，columns参数为['A', 'B']列，aggfunc参数为'mean'，来实现对数据的透视。

这样，我们就得到了一个新的数据表pivot_table，其中行为'C'列的取值，列为['A', 'B']列的取值，每个单元格的值为对应组合的平均值。

在实际的应用场景中，我们可以根据具体需求来自定义pivot_table的样式。例如，可以设置字体样式、颜色、边框样式等。

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