1.数据维度(行列) Excel中可以通过CTRL+向下的光标键，和CTRL+向右的光标键 来查看行号和列号。Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。...Python中需要使用ort_values函数和sort_index函数完成排序 #按特定列的值排序 df_inner.sort_values(by=['age']) ?...4.数据分组 Excel中可以通过VLOOKUP函数进行近似匹配来完成对数值的分组，或者使用“数据透视表”来完成分组 Python中使用Where函数用来对数据进行判断和分组 #如果price列的值>3000...#对筛选后的结果按price进行求和 df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]').price.sum() 12230 数据汇总 Excel中使用分类汇总和数据透视可以按特定维度对数据进行汇总...Python中通过pivot_table函数实现同样的效果 #设定city为行字段，size为列字段，price为值字段。 分别计算price的数量和金额并且按行与列进行汇总。
本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计，帮助读者更好地理解和应用数据。 首先，我们需要导入一些常用的Python库，如pandas、numpy和matplotlib等。...在实际的数据分析过程中，我们可能需要对数据进行清洗、转换和预处理，以满足特定的分析需求。Python提供了丰富的数据处理工具，如数据清洗、缺失值处理、异常值检测等，使得数据分析过程更加高效和准确。...总之，Python作为一种强大的数据分析工具，可以帮助我们轻松地进行数据分类汇总与统计。...1.1按列分组 按列分组分为以下三种模式： 第一种: df.groupby(col),返回一个按列进行分组的groupby对象; 第二种: df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的...agg函数也是我们使用pandas进行数据分析过程中,针对数据分组常用的一条函数。
id=FyguhjFYGHJ编辑搜图请点击输入图片描述（最多18字）基本操作Excel数据分组汇总最基本的操作就是按照某一列的相同数据进行分组，并汇总其他列的数据。...具体步骤如下：1.选择需要进行数据分组汇总的区域，点击“数据”选项卡上的“分组”按钮。2.在“分组”的弹出窗口中选择要分组的列，并设置分组方式（按行或按列）和分组范围。...在“分组”的弹出窗口中勾选“添加子总计”选项即可。2.跨行或跨列汇总：在数据分组汇总时，Excel默认在同一列或同一行进行汇总。但是，在特定情况下，可能需要跨列或跨行汇总。...具体操作方法是：在输入汇总函数的单元格中，使用“SUM”函数，并将需要汇总的单元格区域作为参数填入函数中。...2.在下拉菜单中选择需要的筛选条件，或者在“自定义”选项中设置自己的筛选条件。3.当需要多重筛选时，可以将多个筛选条件叠加在一起，并使用逻辑运算符（如“与”、“或”等）进行连接。
一、汇总数据 工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来（实际数据本身：返回实际数据是对时间和处理资源的浪费），这种类型的检索有以下特点： ①确定表中的行数（或者满足某个条件或包含某个特定值的行数）...1、avg（）函数 avg（）通过对表中行数计数并计算特定列值之和，求得该列的平均值；avg（）可用来返回所有列平均值，也可用来返回特定列的平均值； select avg(prod_price) as...，avg_price中返回该供应商的产品的平均值； PS：avg（）只能用来确定特定数值列的平均值，而且列名必须作为函数参数给出，为了获得多个列的平均值，必须使用多个avg（）函数{avg（）函数忽略列值为...，不管表列中包含的是空值（null）还是非空值； ②使用count（column）对特定列中具有值的行进行计数，忽略null值； select count（*） as num_cust from customers...; 这条SQL语句中国返回products表中price列的最大值； PS：MySQL允许max（）用来返回任意列中的最大值，包括返回文本列的最大值；但用于文本数据时，如果数据按相应的列排序，则max（
查询数据 使用公式：在单元格中输入公式进行计算。 查找特定数据：按Ctrl+F打开查找窗口，输入要查找的内容。 5. 排序 简单排序：选中数据区域，点击“数据”选项卡中的“升序”或“降序”按钮。...自定义排序：点击“排序和筛选”中的“自定义排序”，设置排序规则。 6. 筛选 应用筛选器：选中数据区域，点击“数据”选项卡中的“筛选”按钮。 筛选特定数据：在列头上的筛选下拉菜单中选择要显示的数据。...sorted_data % arrange(desc(some_column)) 分组求和：使用group_by()和summarise()进行分组汇总。...R语言进行数据的读取、转换、汇总和排序。...以下是一些使用Python基础数据结构进行数据处理的例子： 读取数据 假设数据已经以列表形式加载到Python中： data = [ ['Date', 'Store', 'Product', '
系列文章 "替代Excel Vba"系列（一）：用Python的pandas快速汇总 "Python替代Excel Vba"系列（二）：pandas分组统计与操作Excel "Python替代...本文要点： 使用 pandas 快速按需求做汇总整理。 注意：虽然本文是"Python替代Excel Vba"系列，但希望各位读者明白，工具都是各有所长，选择适合的工具，才是最好的。...---- 案例 这次的数据是基于上一节已整理的教师课程表。如下图： 表中的一行表示 某一天的某课时是哪位教师负责的哪门科目。 这里的名字按照原有数据做了脱敏(teach 列)。...我们把汇总问题的主键列出，利用 pandas 的 groupby 方法即可快速做汇总。 如下: df.groupby(['sj_class']) ，按 sj_class 分组。...如下: 这次我们的汇总主键是 级别和主科目。 可以看到其实与之前的流程基本一致，只是在分组时加上了 grade 字段。
同样的情况，我们可以增加分组并获取对应的数据 data1 = data['score'].groupby(data['city']) data1.mean() 这种情况下可以类比为SQL语句： select...设置索引列 df.set_index('id') 按照特定列的值排序 df.sort_values(by=['age']) 按照索引列排序 df.sort_index() 如果 pr 列的值大于 3000...： df.loc[3]: 按索引提取单行的数值 df.iloc[0:5]: 按索引提取区域行数据值 df.reset_index(): 重设索引 df=df.set_index('date'):...df.groupby('city').count(): 按 city 列分组后进行数据汇总 df.groupby('city')['id'].count(): 按 city 进行分组，然后汇总 id...列的数据 df.groupby(['city','size'])['id'].count(): 对两个字段进行分组汇总，然后进行计算 df.groupby('city')['pr'].agg([len
聚合函数计算的结果列别名可用于提高结果的可读性。 GROUP BY 子句是 SQL 中用于分组数据并应用聚合函数的关键元素。...3.2 聚合函数与 GROUP BY 结合使用 在 SQL 中，聚合函数与 GROUP BY 子句结合使用，用于对数据进行分组并对每个分组应用聚合函数，从而得到按组计算的结果。...COUNT： 统计每个分组中的行数。...SUM： 计算每个分组中某列的总和。 AVG： 计算每个分组中某列的平均值。 MIN： 找出每个分组中某列的最小值。 MAX： 找出每个分组中某列的最大值。...CONCAT_WS 函数是 SQL 中一个方便的工具，特别适用于需要将多个字符串连接在一起并使用指定分隔符进行分隔的场景。通过灵活使用分隔符，可以生成符合特定格式要求的字符串。
n行 df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行 df.shape()：查看行数和列数 http:// df.info() ：查看索引、数据类型和内存信息 df.describe()：查看数值型列的汇总统计...], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby...([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table(index...=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean...)：返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame
Python 中使用 unique 函数查看唯一值。 查看唯一值 Unique 是查看唯一值的函数，只能对数据表中的特定列进行检查。下面是代码，返回的结果是该列中的唯一值。... 完成数据表的合并后，我们对 df_inner 数据表设置索引列，索引列的功能很多，可以进行数据提取，汇总，也可以进行数据筛选等。 ...1#按索引列排序 2df_inner.sort_index() sort_index 数据分组 Excel 中可以通过 VLOOKUP 函数进行近似匹配来完成对数值的分组，或者使用“数据透视表”...相应的 python 中使用 where 函数完成数据分组。 ...Where 函数用来对数据进行判断和分组，下面的代码中我们对 price 列的值进行判断，将符合条件的分为一组，不符合条件的分为另一组，并使用 group 字段进行标记。
获取 DataFrame 中的一行或多行数据 要获取某一行，你需要用 .loc[] 来按索引（标签名）引用这一行，或者用 .iloc[]，按这行在表中的位置（行数）来引用。 ?...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组，并对其应用统计函数，比如求和，平均数，中位数，标准差等等… 举例来说，用 .groupby() 方法，我们可以对下面这数据表按...然后，调用 .groupby() 方法，并继续用 .mean() 求平均值： ? 上面的结果中，Sales 列就变成每个公司的分组平均数了。...数据透视表 在使用 Excel 的时候，你或许已经试过数据透视表的功能了。数据透视表是一种汇总统计表，它展现了原表格中数据的汇总统计结果。...，index 表示按该列进行分组索引，而 columns 则表示最后结果将按该列的数据进行分列。
图12 仅保留汇总数据某些行和列 3，使用字段列表排列数据透视表中的数据 数据透视表是一个DataFrame，所以可以用sort_values方法来按某列排序，示例代码如下： pt = df.pivot_table...图13 按汇总列升序排列 从结果可以看出洗衣机的总销售额是最低的。...4，对数据透视表中的数据进行分组 在Excel中还支持对数据透视表中的数据进行分组，例如可以把风扇和空调的数据分为一组来计算，如图14所示。...图14 对数据透视表中的数据进行分组 用Pandas也可以实现类似的统计，示例代码如下： 代码11-9 对数据透视表中的数据进行分组统计 import pandas as pd import xlwings...图15 数据透视表分组统计 代码中最关键的部分就是用loc属性读取数据透视表的行数据并进行相加运算得出分组统计结果。
[‘b’].unique()查看某一列的唯一值df.values查看数据表的值df.columns查看列名df.head()查看默认的前 10 行数据df.tail()查看默认的后 10 行数据 数据表清洗...设置索引列 df.set_index('id') 按照特定列的值排序 df.sort_values(by=['age']) 按照索引列排序 df.sort_index() 如果 pr 列的值大于 3000...loc函数按标签值进行提取iloc按位置进行提取ix可以同时按标签和位置进行提取 具体的使用见下： df.loc[3]按索引提取单行的数值df.iloc[0:5]按索引提取区域行数据值df.reset_index...df.groupby(‘city’).count()按 city 列分组后进行数据汇总df.groupby(‘city’)[‘id’].count()按 city 进行分组，然后汇总 id 列的数据df.groupby...，可以使用 ['min'] ，也可以使用 numpy 中的方法，比如 numpy.min ，也可以传入一个方法，比如： def max_deviation(s): std_score = (s
系列列表 "替代Excel Vba"系列（一）：用Python的pandas快速汇总 前言 在本系列的上一节已经介绍了如何读写 excel 数据，并快速进行汇总处理。...本文要点： 使用 xlwings ，设置单元格格式 使用 pandas 快速做高难度分组操作 注意：虽然本文是"Python替代Excel Vba"系列，但希望各位读者明白，工具都是各有所长，适合才是最好...排名 首先需要解决的是怎么得到班级 top 3？ 首要任务是得到排名，如下: 这里需要在数据中新增一列[排名] df.groupby('班级') 就是按 班级 分组的意思。...此时显示变量 rank 的数据，可以看到结果就是排名结果(1列数据) 在 pandas 中往 DataFrame 中新增一列非常简单。...而 transform 方法的特点就是不会压缩原数据的行数，因此每组的数都是一样的平均分。 df['班级均分']=class_avg ，同样新增一列。
大家好，关于Python数据分析的工具我们已经讲了很多了，相信一直关注的读者对于Pandas、NumPy、Matplotlib的各种操作一定不陌生，今天我们就用一份简单的数据来学习如何使用Python进行数据分析...，本文主要涉及下面三个部分： Pandas数据处理 Matplotlib绘图 彩蛋：利用pyinstaller将py文件打包为exe ---- 虽然本文使用的数据(医学相关)不会出现在你平时的工作学习中...我们需要完成的工作主要有四块： 1. 去除各组所有重复中的最大值和最小值 2. 所有数据根据D0的对应分组进行标准化 3....在常规列中添加分组信息和批次信息，便于后续做汇总表 df['group'] = df.index day_lst = [] for i in range(nd): day_lst.append...根据D0的各组均值对所有数据标准化，可以简单理解为DO批次5个组去除两个极值后各求平均值，这5个批次的5个组各自除于D0对应组的均值） # 根据组数取出D0的所有行数，然后按行求均值，会自动忽略文本信息
#默认后5行数据 三、数据表清洗 1、用数字0填充空值： df.fillna(value=0) 2、使用列prince的均值对NA进行填充： df['prince'].fillna(df['prince...) 3、按照特定列的值排序： df_inner.sort_values(by=['age']) 4、按照索引列排序： df_inner.sort_index() 5、如果prince列的值>3000，group...1、按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 2、按索引提取区域行数值 df_inner.iloc[0:5] 3、重设索引 df_inner.reset_index() 4、设置日期为索引..."]').price.sum() 七、数据汇总 主要函数是groupby和pivote_table 1、对所有的列进行计数汇总 df_inner.groupby('city').count() 2、按城市对....count() 4、对city字段进行汇总，并分别计算prince的合计和均值 df_inner.groupby('city')['price'].agg([len,np.sum, np.mean])
它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc...=max) 创建一个数据透视表，按col1分组并计算col2和col3的平均值 df.groupby(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(...） df.concat([df1, df2],axis=1) 将df1中的列添加到df2的末尾（行数应该相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型的将df1中的列与...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max
因此，Netflix需要确保每个数据源中都包含Netflix要过滤或分组依据的任何列。数据源中主要有三类列-时间，维度和指标。 Druid的一切都取决于时间。...每个数据源都有一个timestamp列，它是主要的分区机制。维度是可用于过滤，查询或分组依据的值。指标是可以汇总的值。 ...反过来，这又使系统能够隔离仅影响特定人群的问题，例如应用程序的版本，特定类型的设备或特定国家/地区。以通过仪表板或临时查询立即使用此聚合数据进行查询。...这种汇总形式可以显着减少数据库中的行数，从而加快查询速度，因为这样Netflix就可以减少要操作和聚合的行。...这个抽象层使现有工具可以按原样使用，并且不会为用户访问Netflix的Druid数据存储中的数据创建任何额外的学习曲线。
dplyr包实现数据的清洗处理，包括数据整合、关联、排序、筛选、汇总、分组等。...data(iris) #本文使用iris示例数据集。 2）数据记录筛选（行筛选） filter函数:按指定条件筛选符合条件中逻辑判断要求的数据记录。...Width) #计算一个或多个新列并删除原列 6）数据汇总 summarize()函数实现数据集聚合操作，将多个值汇总成一个值 summarise(iris,avg = mean(Sepal.Length...iris %>%group_by(Species) %>% summarise(sd=sd(Petal.Width)) #iris数据集，按Species分组，汇总Petal.Width的sd值， 9）...注意：bind_rows()函数需要两个合并对象有相同的列数，而bind_cols()函数则需要两个合并对象有相同的行数。
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