如何在熊猫pivot_tables中考虑外键关系？

问题描述

使用Exycel中的PowerPivot，我可以

a）创建一个由几个连接的表组成的数据模型（请参见下面的示例）

b）基于该模型创建数据透视表

为便于显示，数据透视表不使用id（=整数）值，而是将相应的字符串值用作行/列标题。

我可以用熊猫

a）加载并加入那些相关表 b）基于联接表创建数据透视表

pivot_table = pandas.pivot_table(
    joined_table,index=["scenario_name"],#entries to show as row headers
    columns='param_name',#entries to show as column headers
    values='value',#entries to aggregate and show as cells
    aggfunc=numpy.sum,#aggregation function(s)
)

但是，如果数据透视表运行，那么对于大型表，我希望它会更高效 在非联接数据表上，并仅将字符串值应用于结果显示。

=> 在使用时是否有一种方便的方法来考虑外键关系 熊猫DataFrame和pivot_table吗？

我希望有类似的东西

pivot_table = pandas.pivot_table(
    {"data": data_table,"scenario": scenario_table,"param": param_table
    },index=["scenario:name"],#entries to show as row headers
    columns="param:name",#entries to show as column headers
    values="data:value",#aggregation function(s)
)

=> 如果没有，是否有熊猫库的替代库可以将相关表作为数据透视表的源？

小示例表结构：

---

table "data"
id scenario_id param_id value
1  1           1        100
2  1           2        200

---

table "scenario"
id name
1  reference
2  best_case

---

table "param"
id name
1  solar
2  wind

---

表scenario_id的{​​{1}}指向表data的{​​{1}}

表id的{​​{1}}指向表scenario的{​​{1}}

另一个带有更多列的示例：

解决方法

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