🔥 Сводная таблица pivot_table().
Очень часто в работе используется эта функция из Pandas библиотеки. Она преобразовывает DataFrame в сводную таблицу. Хоть таблица и называется сводная, но она не сводит все ваши проблемы на “нет”. А вот задачи преобразования табличных данных решает на “ура”.

Разберемся как она работает на примере. Есть таблица с визитами на страницы. В ней есть дата захода на конкретную страницу, номер юзера, который зашел, сайт самой страницы и ее название.
| created_date | user | page | title
| 2022 – 11 – 01 | 3548329123|https://… | Как добавить счётчик Яндекс.Метрики на страницу
| 2022 – 11 – 02 | 3596921140|https://… | Новый редактор автовебинаров

💡 Задача – подсчитать кол-во заходов и кол-во уникальных юзеров (какое кол-во человек заходили на данную страницу)

df = df.pivot_table(
index = ['title','page'], # в строках будет сайт страницы и его название
columns = 'created_date' , # в колонках - дата захода (если дата не важна, то можно не прописывать)
values = 'user', # подсчитываем по юзерам
aggfunc=('count','nunique')) # как именно подсчитываем, тут считаем кол-во и уникальность.

В качестве aggfunc можно использовать в других задачах 'sum' если нужно подсчитать сумму, допустим выручки по клиентам.
В результате получим таблицу c такой структурой:
| title | page | count | nunique
| Как добавить ... |https://… | 22 | 17
| Новый редактор автовебинаров|https://… | 10 | 10