Python 如何考虑（熊猫）透视表中的外键关系？

有了Exycel的PowerPivot，我可以

a） 创建一个由多个连接的表组成的数据模型（参见下面的示例）

b） 基于该模型创建透视表

对于显示，透视表不使用id（=整数）值，而是使用相应的字符串值作为行/列标题

有了熊猫，我可以

a） 加载并连接那些相关的表 b） 基于联接的表创建透视表

pivot_table = pandas.pivot_table(
    joined_table,
    index=["scenario_name"], #entries to show as row headers
    columns='param_name',          #entries to show as column headers
    values='value',          #entries to aggregate and show as cells
    aggfunc=numpy.sum,       #aggregation function(s)
)

但是，对于大型表，如果pivot_表运行，我希望它会更高效 在非联接数据表上，并仅为结果显示应用字符串值

＝>强>在使用时有方便的考虑外键关系的方法吗？ 熊猫

DataFrame

和

pivot\u表

？

我期待着类似的事情

pivot_table = pandas.pivot_table(
    {"data": data_table, 
     "scenario": scenario_table, 
     "param": param_table
    },
    index=["scenario:name"], #entries to show as row headers
    columns="param:name",    #entries to show as column headers
    values="data:value",          #entries to aggregate and show as cells
    aggfunc=numpy.sum,       #aggregation function(s)
)

=>如果没有，是否有一些pandas的替代库可以将相关表作为数据透视表的源处理？

小示例表结构：

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---

---

---

scenario\u id

表格

数据
表格
id
上的点
scenario

表的
param\u id
数据
点在表的
id
上
param

另一个包含更多列的示例：

照常透视并替换索引/列名的值？是。我不想重新发明轮子，希望已经存在一些解决方案。否则，我将不得不手动调整结果数据帧的多索引和标题，在相应的表中查找ID的含义。
table "data"
id scenario_id param_id value
1  1           1        100
2  1           2        200

table "scenario"
id name
1  reference
2  best_case

table "param"
id name
1  solar
2  wind