Tabla pivot

Una tabla pivote, o pivot table en inglés, es una forma de resumir y analizar datos en una tabla multidimensional. Permite agrupar y resumir datos de una tabla grande en una tabla más pequeña y fácil de entender, proporcionando una vista resumida de los datos. Las tablas pivote son comúnmente utilizadas para el análisis de datos en Excel, bases de datos y herramientas de análisis de datos como pandas en Python.

En pandas, puedes crear una tabla pivote utilizando la función pivot_table(). Esta función toma varios parámetros, pero los más importantes son:

• data: El DataFrame original que contiene los datos que quieres resumir.
• index: La(s) columna(s) que serán utilizadas para etiquetar las filas de la tabla pivote.
• columns: La(s) columna(s) que serán utilizadas para etiquetar las columnas de la tabla pivote.
• values: La(s) columna(s) que serán agregadas y resumidas dentro de la tabla pivote.
• aggfunc: La función de agregación que será aplicada a los valores. Por defecto, es la función de suma (sum).

Aquí hay un ejemplo simple de cómo crear una tabla pivote en pandas:

import pandas as pd

# Creamos un DataFrame de ejemplo
data = {
    'Date': ['2024-01-01', '2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-02'],
    'Product': ['A', 'B', 'A', 'B'],
    'Sales': [100, 120, 90, 150],
    'Revenue': [500, 600, 450, 750]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Creamos una tabla pivote para resumir las ventas por producto y fecha
pivot_table = pd.pivot_table(df, index='Date', columns='Product', values='Sales', aggfunc='sum')

print(pivot_table)

Este código creará una tabla pivote que muestra las ventas de cada producto para cada fecha. Las fechas se colocarán en el índice de la tabla pivote, los productos se colocarán en las columnas y las ventas se utilizarán como los valores. La función de agregación sum se utiliza para sumar las ventas de cada producto en cada fecha.