pythonはpansdasでデータ透視表機能を実現します。

透視表は、データを動的に配置し、まとめて分類できる表形式です。エクセルを上手に使う仲間にとって、きっと親切です。
pd.pivot_テーブルの文法:

pivot_table(data,  # DataFrame
      values=None,  #  
      index=None,  #       
      columns=None,  #  
      aggfunc='mean',  #     
      fill_value=None,  #        
      margins=False,  #        / 
      dropna=True,  #     
      margins_name='All'  #    /    
      )

1、販売データの透視

1.1データ読み込み

import os
import numpy as np
import pandas as pd

file_name = os.path.join(path, 'Excel_test.xls')
df = pd.read_excel(io=file_name,  #      
          sheetname='   ',  #      
          skiprows=1,  #       
          parse_cols='A:D'  #     
         )
df

1.2データ透視

#     
df_p = df.pivot_table(index='    ',  #     ，    
           values='  ',  #  
           aggfunc='sum'  #     
           )
#           
df_p = df_p.sort_values(by='  ',  #     
            ascending=False  #       
            )
#       
df_p = df_p.round({'  ': 0}).astype('int')

#    
ks = df_p['  ']//100
df_p['    '] = ['★'*k for k in ks]
df_p

1.3グラフの索引を再設定する

df_p['    '] = df_p.index
df_p.set_index(keys=['    ', '    '])

注：以上の操作は理論と実践の面から見ても大丈夫ですが、エクセルを模倣する痕跡が強くなりました。もっとpythonの操作はgroupby-applayを使う方法です。
2グループ集約でデータの遠視を実現する

grouped = df.groupby(by='    ')
grouped['  '].agg('sum')

2.1目的の書式を実現するための透視表

#     
df_p = df.groupby(by='    '  #   
         ).agg('sum'  #   
           ).sort_values(by='  ', ascending=False  #   
                  ).round({'  ': 0}  #     
                     ).astype('int')  #       

#    
ks = df_p['  ']//100
df_p['    '] = ['★'*k for k in ks]
df_p['    '] = df_p.index
#     
df_p.set_index(keys=['    ', '    '])

ソフトウェア情報:

以上はpythonがpandsでデータの透視表の機能の詳しい内容を実現して、更にpython pandsに関してデータの透視表の資料を実現します。