Summary  
Pivot tables let you reshape and summarize tabular data by grouping values into rows and columns and applying aggregation functions across multiple dimensions.  

General domain of usage  
Analyzing flight delay data.

Watch this video to see a step-by-step demonstration of how to use the `pivot_table()` function in pandas for data aggregation. You'll learn the differences between `.groupby()` and `.pivot_table()`, how to set up your pivot tables, and how to choose the right aggregation function for your analysis. This video includes practical examples using real-world flight data, helping you confidently apply pivot tables in your own data wrangling tasks.

Python dispone di un analogo del metodo `.groupby()` che può portare allo stesso risultato. La scelta della funzione da utilizzare spetta a te. Impariamolo con un esempio. Utilizzando la seguente funzione, chiamata `.pivot_table()`, calcoleremo i valori medi della colonna `'Length'` che hanno lo stesso valore nella colonna `'Flight'`:

import pandas as pd

data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane', index_col = 0)

# The code using .groupby()
data_flights_1 = data[['Length', 'Flight']].groupby('Flight').mean()
# The same code using .groupby()
data_flights_2 = data[['Length', 'Flight']].groupby('Flight').agg('mean')

# The same code using .pivot_table()
data_flights_3 = pd.pivot_table(data, values = 'Length',
                      index = 'Flight',
                      aggfunc = 'mean')

print(data_flights_1.head())

**Spiegazione:**

```python
data = pd.pivot_table(data, values = 'Length',
                      index = 'Flight',
                      aggfunc = 'mean')
```
- `pd.pivot_table()` - funzione che crea tabelle pivot;
- `data` - data frame utilizzato;
- `values = 'Length'` - all'argomento `values` si assegnano le colonne che hanno lo stesso gruppo, per le quali verrà applicato il calcolo della media, massimo, ecc. Se si desidera raggruppare per più colonne, inserirle in una lista; l'ordine non è importante;
- `index = 'Flight'` - `index` è un argomento a cui si assegna il nome di una colonna o di colonne che si desidera raggruppare. Se si desidera raggruppare per più colonne, inserirle in una lista; l'ordine è importante, come nella funzione `.groupby()`;
- `aggfunc = 'mean'` - come per `agg` nel metodo `.groupby()`, `aggfunc` ha esattamente la stessa sintassi di `agg`. È quindi possibile inserire più funzioni qui, mettendole in una lista, per specificare funzioni per colonne diverse utilizzando le parentesi graffe.

Qui è presentato un esempio di codice che utilizza l'istruzione `.groupby()`. Scegli l'analogo che utilizza la funzione `.pivot_table()`.

Questo corso contiene molte funzioni utili per un futuro data analyst. Imparerai diversi modi per estrarre dati e persino impostare condizioni su di essi. Successivamente, conoscerai i metodi di raggruppamento dei dati. Inoltre, apprenderai come preprocessare i dati. Ogni sezione ha il proprio set di dati, rendendo il corso coinvolgente.

Questa sezione ti insegnerà come visualizzare colonne specifiche in base ai loro titoli o indici. Inoltre, verranno illustrate le modalità per selezionare le righe tramite gli indici.

Qui imparerai come estrarre dati che soddisfano condizioni specifiche. Inoltre, imparerai come combinarle e persino crearne di proprie.

In questa sezione, amplierai le tue conoscenze sull'impostazione di diverse condizioni sui dati. Imparerai a verificare se i tuoi dati sono presenti in un elenco definito di valori o compresi tra due valori. Imparerai anche come trovare i valori più grandi e più piccoli.

Questa sezione è una delle più affascinanti del corso. Qui imparerai come raggruppare i dati in diversi modi. Ti aiuterà a lavorare come data analyst per individuare informazioni su specifici gruppi di dati.

Questa sezione è una delle più significative per un data analyst perché, se i dati contengono valori mancanti o in un formato errato, sarà impossibile lavorarci. Pertanto, qui imparerai come gestire tali valori inappropriati.

Gestione delle tabelle pivot