python数据透视表

输出数据透视表，行序号为班级，查考科目1中不同科目的均分，并将缺失值填充为缺考

这个要看你的原始数据，按照我的理解，这个其实是纵表转横表，可以用 pandas 实现

你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7536755
你也可以参考下这篇文章：Python中利用正则表达式用逗号分割数据，但是忽略引号中的逗号的方法
同时，你还可以查看手册：python- 使用二进制数据记录格式中的内容
除此之外, 这篇博客: python实现一行代码打印九九乘法表，以及涉及到的知识点详解中的 关于编写思路以及涉及到的知识点详解 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
这里要涉及到两个for循环的嵌套，分别是x和y，如图所示。首先先确定输出的格式：

用代码形式为：
```
'%dx%d=%d  ' % (x , y , x*y) 
```
关于python中“%”的使用，详见下方知识点1：关于%；
然后又了解了列表推导式（详见下方知识点2列表推导式），实现了打印九九乘法表的全部内容，写出了下行所示代码：
```
'%dx%d=%d' % (x , y , x*y)  for y in range(1,10) for x in range(1,y+1)
```
因为考虑到每个等式之间有空格，并且还要换行，所以这里涉及到了join函数，详见下方知识点3：关于join函数
另外还有一个问题，因为使用“%字符串格式化处理”，它的结果是生成一个新的字符串，所以运行出来后所有的乘法公式是以一个字符串显示的，以一列形式输出，而九九乘法表是以阶梯状的形式呈现的，所以，这里出了问题。结合join函数我分析了一下之后明白了：两个等式之间的空格是随着x的变化而出现的，换行符是与y的值有关，所以，我通过join函数分别将“\t”与x连接，“\n”与y连接，这样的话，就要先执行x层循环，再执行y循环，于是得到以下最终代码：
```
'\n'.join(['  '.join('%dx%d=%d  ' % (x , y , x*y)   for x in range(1,y+1)) for y in range(1,10)])
```
您还可以看一下 jeevan老师的Python量化交易，大操手量化投资系列课程之内功修炼篇课程中的基础编程之股票行情构造小节, 巩固相关知识点

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

我可以使用pandas库来实现Python数据透视表的功能。具体步骤如下：

1.导入需要用到的库

import pandas as pd

2.将数据读入Pandas DataFrame

# 示例数据为每个班级学生的考试成绩表格，每行表示一个学生，每列表示一个科目
score_data = {'Class': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C', 'C'], 
              'Math': [50, 70, 80, 65, 75, 85], 
              'English': [60, 80, 70, 75, 65, 95], 
              'Chinese': [80, 85, 90, 75, 70, 85]}
df = pd.DataFrame(score_data)

3.使用Pandas的pivot_table方法生成数据透视表

# 行为班级，列为科目，值为平均成绩
pivot_df = pd.pivot_table(df, index='Class', values=['Math', 'English', 'Chinese'], aggfunc='mean')
# 如果有缺失值需要填充为"缺考"
pivot_df.fillna('缺考', inplace=True)

4.输出生成的数据透视表

print(pivot_df)

完整代码如下：

import pandas as pd

score_data = {'Class': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C', 'C'], 
              'Math': [50, 70, 80, 65, 75, 85], 
              'English': [60, 80, 70, 75, 65, 95], 
              'Chinese': [80, 85, 90, 75, 70, 85]}
df = pd.DataFrame(score_data)

pivot_df = pd.pivot_table(df, index='Class', values=['Math', 'English', 'Chinese'], aggfunc='mean')
pivot_df.fillna('缺考', inplace=True)

print(pivot_df)