Python 是一種高級編程語言，廣泛用于數據分析、機器學習和人工智能等領域。其中，透視圖是 Python 數據分析領域中的一種常用技術。

透視圖利用 pandas 庫中的 pivot_table 函數，將數據按照指定的行和列進行匯總，并進行聚合計算。通過透視圖，我們可以快速地分析數據集的統計特征和趨勢，探索數據背后的規律。

import pandas as pd
# 加載數據集
df = pd.read_csv('sales.csv')
# 創建透視表
table = df.pivot_table(values='sales', index='region', columns='year', aggfunc='sum')
# 顯示透視表
print(table)

在上面的代碼中，我們首先使用 pandas 庫中的 read_csv 函數加載了一個名為 sales.csv 的數據集，然后利用 pivot_table 函數創建了一個透視表。values 參數指定了計算的數值列，index 和 columns 參數分別指定了行和列的名稱，aggfunc 參數指定了聚合計算方式。最后，我們通過 print 函數顯示了這個透視表。

透視表不僅可以進行簡單的數值計算，還支持多級索引、分組計算等功能。通過不同的參數設置，可以自由定制透視表的形式和內容，從而實現數據分析的多樣化需求。

總之，在 Python 數據分析領域中，透視表是一種非常有用和強大的工具，可以幫助我們更加深入地理解數據，挖掘數據的潛在價值。