Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

3.10

 ピボットテーブル

171

合（

Combine

）の両方が

2

次元のグリッド全体で行われます。

3.10.1

 ピボットテーブルの必要性

この節では、

Seaborn

ライブラリ（「4.16 Seaborn による可視化」を参照してください）から入手

できるタイタニック号の乗客データベースを使用します。

In[1]: import numpy as np

import pandas as pd

import seaborn as sns

titanic = sns.load_dataset('titanic')

In[2]: titanic.head()

Out[2]:

survived pclass sex age sibsp parch fare embarked class \\

0 0 3 male 2

2.0 1 0 7.2500 S Third

1 1 1 female 38.0 1 0 71.2833 C First

2 1 3 female 26.0 0 0 7.9250 S Third

3 1 1 female 35.0 1 0 53.1000 S First

4 0 3 male 35.0 0 0 8.0500 S Third

who adult_male deck embark_town alive alone

0

man True NaN Southampton no False

1 woman False C Cherbourg yes False

2 woman False ...