import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    '부서': ['개발', '개발', '영업', '영업', '마케팅', '마케팅'],
    '분기': ['Q1', 'Q2', 'Q1', 'Q2', 'Q1', 'Q2'],
    '매출': [100, 120, 80, 90, 60, 75],
    '인원': [10, 12, 8, 8, 5, 6]
})

# 기본 피벗 테이블
pivot = df.pivot_table(
    values='매출',          # 집계할 값
    index='부서',           # 행이 될 열
    columns='분기',         # 열이 될 열
    aggfunc='sum'           # 집계 함수
)
print(pivot)
# 분기     Q1   Q2
# 부서
# 개발    100  120
# 마케팅   60   75
# 영업     80   90

# 다중 값 + 다중 집계
pivot2 = df.pivot_table(
    values=['매출', '인원'],
    index='부서',
    columns='분기',
    aggfunc={'매출': 'sum', '인원': 'mean'},
    margins=True,            # 합계 행/열 추가
    margins_name='전체'
)

# 빈도 기반 교차표
df2 = pd.DataFrame({
    '성별': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M'],
    '구매등급': ['Gold', 'Silver', 'Gold', 'Gold', 'Silver', 'Gold', 'Silver', 'Gold']
})

ct = pd.crosstab(df2['성별'], df2['구매등급'], margins=True)
print(ct)

# 비율로 변환
ct_pct = pd.crosstab(df2['성별'], df2['구매등급'], normalize='index')
print(ct_pct)  # 행 기준 비율

# 와이드 형식
wide_df = pd.DataFrame({
    '학생': ['김철수', '이영희', '박민수'],
    '수학': [85, 92, 78],
    '영어': [90, 88, 95],
    '과학': [75, 80, 82]
})

# 롱 형식으로 변환
long_df = wide_df.melt(
    id_vars='학생',           # 고정할 열
    value_vars=['수학', '영어', '과학'],  # 녹일 열
    var_name='과목',          # 열 이름이 들어갈 새 열
    value_name='점수'         # 값이 들어갈 새 열
)
print(long_df)
#     학생  과목  점수
# 0  김철수  수학   85
# 1  이영희  수학   92
# 2  박민수  수학   78
# 3  김철수  영어   90
# ...

# stack: 열 → 행 (와이드 → 롱)
stacked = wide_df.set_index('학생').stack()
print(stacked)

# unstack: 행 → 열 (롱 → 와이드)
unstacked = stacked.unstack()
print(unstacked)