本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。...这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。...Python: 关于Python中的变量与数据描述函数，因为之前已经介绍过一些基础的聚合函数，这里仅就我使用最多的数据透视表和交叉表进行讲解：Pandas中的数据透视表【pivot_table】和交叉表...【crosstab】的规则几乎与Excel中的透视表理念很像，可以作为所有的数值型、类别型变量的表述统计、频率统计和交叉列联表统计使用。...以上透视表是针对数值型变量的分组聚合，那么针对类别型变量则需要使用pandas中的交叉表函数进行列表分析。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。...02 — tibble：高级数据框（data.frame升级版） ——数据（列）类型一目了然 tibble是R语言中一个用来替换data.frame类型的扩展的数据框，tibble继承了data.frame...tidyr包的下述四个函数用法 5.1 宽数据转为长数据：gather （excel透视表反向操作） 5.2 长数据转为宽数据：spread （excel透视表功能） 5.3 多列合并为一列：unit...= FALSE) #data：需要被转换的宽形表 #key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm...类似excel透视表操作 ?
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 这里的应用场景如下： “在工作表Sheet1中存储着数据，现在想要在该工作表的第O列至第T列中搜索指定的数据，如果发现，则将该数据所在行复制到工作表...用户在一个对话框中输入要搜索的数据值，然后自动将满足前面条件的所有行复制到工作表Sheet2中。” 首先，使用用户窗体设计输入对话框，如下图1所示。 ?...Set wks = Worksheets("Sheet1") With wks '工作表中的最后一个数据行 lngRow = .Range("A" &Rows.Count...Sheets("Sheet2").Cells.Clear '获取数据单元格所在的行并复制到工作表Sheet2 For Each rngFoundCell...，直接拿来使用就行了，可用来在指定的区域查找并返回满足条件的所有单元格。
列表 在说透视表之前，我们先看看，什么是列表，在传统观念上，列表的每一行代表一条记录，而每一列代表一个属性。...这种结构，也是一般关系型数据库的数据结构。 透视表 透视表没有一个明确的定义，一般是观念上是指，为了方便进行数据分析，而对数据进行一定的重排，方便后续分析，计算等操作。...透视表每一个元素及其对应的“坐标”一起形成一条完整的记录。...是将列表进行重排后的透视表，其第一行和第一列可以理解成索引，而在表中根据索引可以确定一条唯一的值，他们一起组成一条相当于列表里的数据。...为了展示数据好看一点，我特意使用语句 r.na().fill(0) 将空值`null`替换成了0。
本期回顾 R语言 | 第一部分：数据预处理 R语言|第2讲：生成数据 R语言常用的数据输入与输出方法 | 第三讲 本期目录 0 二维数组行列引用 1 创建新变量 2 变量重新编码 3 变量重新命名 4...5.6 分组: group_by 6 tidyr包的下述四个函数用法 6.1 宽数据转为长数据：gather （excel透视表反向操作） 6.2 长数据转为宽数据：spread （excel透视表功能...类似excel透视表反向操作 #gather(data, key, value, …, na.rm = FALSE, convert = FALSE) #data：需要被转换的宽形表 #key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量...key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata 透视表操作 #spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE) #data：为需要转换的长形表 #key：
继上一篇如何成为数据分析师系列（一）：可视化图表初阶整理了折线图、柱形图、散点图、饼图4种基本图表的特性及其使用场景，这次整理了一些平常不太使用，但在合适的场景的使用它们，往往能为你的分析报告加分不少的图表...以上只是常见漏斗，实际各种业务流程都可构建漏斗。 缺点 漏斗图在实际分析中并不常见，但在PPT中用作信息描述却明显优于干巴巴的数字 1....数据源－第一个指标要重复一列，作为环形的起点和终点； 在Tableau中要进行透视表操作； 生成路径： CASE [数据透视表字段名称] WHEN '认证两分钟回复率' then 1 WHEN '认证数...]*COS([弧度])、Y = [数据透视表字段值]*SIN([弧度]) ?...箱线图可直观明了地观察数据的分布情况，对不同数据批的数据分布进行对比； 2. 箱线图可直观明了地识别数据批中的异常值； 3.
一、需求 我们会遇到开发任务: 经理:小王,你来做一下把数据库里的数据导出到Excel中,一个表是一个sheet,不要一个表一个Excel. 小王:好的,经理....(内心一脸懵逼) 二、前期准备 首先我们采用Apache的POI来实现Excel的导出功能, 导入直通车---> 使用POI+hutool实现导入Excel 我们把maven依赖先准备好: 的数据库表数据准备好 /** * 利用jdbc来把要导出的数据表查询出来 * @return */ public static Map...Excel /** * 把准备好的数据库表数据导出到本地Excel中 */ public boolean exportExcel() { //拿到数据库表的所有信息...header.createCell(columnSize++).setCellValue(string); } //控制从第二行开始插入数据的列
3、导入表格 默认情况下，文件中的第一个工作表将按原样导入到数据框中。 使用sheet_name参数，可以明确要导入的工作表。文件中的第一个表默认值为0。...可以用工作表的名字，或一个整数值来当作工作表的index。 ? 4、使用工作表中的列作为索引 除非明确提到，否则索引列会添加到DataFrame中，默认情况下从0开始。...8、筛选不在列表或Excel中的值 ? 9、用多个条件筛选多列数据 输入应为列一个表，此方法相当于excel中的高级过滤器功能： ? 10、根据数字条件过滤 ?...五、数据计算 1、计算某一特定列的值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和 按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...13、Groupby：即Excel中的小计函数 ? 六、DataFrame中的数据透视表功能 谁会不喜欢Excel中的数据透视表呢？
背景 Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr...《R 数据科学》电子书：https://r4ds.had.co.nz/ tidyverse 包重构了 R 语言处理数据的语法，比默认的 R 函数更加方便，相当于一套新的语法，使用起来更加方便...，类似于 Excel 中的数据透视功能 pivot。...数据的整理是一个从数据框的统计结构（变量与观察值）到形式结构（列与行）的映射。...tidyr 包主要就是用来将数据转换为“整洁数据”的包，主要功能为 1)缺失值的简单补齐 2)长形表变宽形表与宽形表变长形表； 1.2 长数据与宽数据 长数据 宽数据 1.3
介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历，其实Pandas也提供了一个类似的功能，名为pivot_table。...数据 使用pandas中pivot_table的一个挑战是，你需要确保你理解你的数据，并清楚地知道你想通过透视表解决什么问题。...其实，虽然pivot_table看起来只是一个简单的函数，但是它能够快速地对数据进行强大的分析。 在本文中，我将会跟踪一个销售渠道（也称为漏斗）。...既然我们建立数据透视表，我觉得最容易的方法就是一步一个脚印地进行。...我一般的经验法则是，一旦你使用多个“grouby”，那么你需要评估此时使用透视表是否是一种好的选择。 高级透视表过滤 一旦你生成了需要的数据，那么数据将存在于数据帧中。
(tidyverse) library(tidyquant) library(knitr) 在 R 中实现透视表 很多 Excel 的用户青睐它的数据透视表功能，现在 R 也可以通过 pivot_table...，~ QUARTER(date)提取date对应的季度 QUARTER('2020-03-01') [1] 1 .columns = ~ YEAR(date), # 透视表的列 ~ YEAR(date...) # 透视值 一个简单变换最后一个值减去第一个值再除以第一个值，得到收益率 当我们需要对变量值进行计算的时候，我们要传入 ～ 符号，不需要计算的就不用传了;如果我们只需要透视年收益率，tidyquant...中实现 VLOOKUP Excel 中另一个强大的函数是 VLOOKUP，VLOOKUP 的主要功能如下： ?...company) [1] "Amazon" 不过我们在 Excel 中使用 VLOOKUP 是想在一个表中添加列，这列的值要去另一个表中查找， 在 R 中怎么做呢？
如何找出列表中的所有重复元素？ 如何使用列表创建出斐波那契数列？使用 yield 又怎么创建 ？...Python 中如何创建线程，以及多线程中的资源竞争及暴露出的问题 多线程鸡肋和高效的协程机制的相关案例 列表和迭代器有何区别？ 如何拼接多个迭代器，形成一个更大的可迭代对象？...使用 NumPy 创建一个 [3,5] 所有元素为 True 的数组 数组所有奇数替换为 -1; 提取出数组中所有奇数 求 2 个 NumPy 数组的交集、差集 NumPy 二维数组交换 2 列，反转行...频次透视函数使用例子 给定两个 DataFrame，它们至少存在一个名称相同的列，如何连接两个表？...Pyecharts 万物皆 options，参数配置方法总结 Pyecharts 中 y 轴靠右参数配置之道 14 步配置一个完美的柱状图 Pyecharts 绘制的 10 类图总结：仪表盘；漏斗图；日历图
Excel能对某一个单元格数据进行处理，如果我只是把表的数据、字段数据进行处理，那么用Power BI做出来的东西和其他商业智能软件是没有区分的，大家做的都是一个意思的东西，都是基于表的结果。...技能中涉及到Excel高级图表的制作技巧，一个是专业图表，一个是交互性图表。...我们做数据分析的时候，第一步是业务理解，它要求你去创建一个完全符合你业务形态的数据模型，这里任何公司任何业务都不是单一存在的，不是一个数据源能够描述全面的，你需要把所有涉及当前业务分析的相关数据都在一个项下...透视分析，透视表，透视图，不同维度筛选，使用Power Pivot的DAX表达式可以自定义大量复杂的汇总规则。 ? 对比分析，纵向对比，动态图表是这样的效果。...透视分析，使用数据透视图表功能进行多维度、多层次、多规则的透视分析。结构分析，有漏斗图，瀑布图，成本构成占比图。
理想情况下，类别来自于Lookup表，度量值来自于数据表，如下图的数据透视表，往往1234筛选的字段为类别(数据来自Lookup表)，值字段5为度量值(数据来自数据表)。 ?...我们再看可视化图形中，往往轴和图例是来自于Lookup表的类别，值是来自于数据表的度量值。下面这个例子中年份月份来自于'日期表'，体积来自于'杯型表'，值销售量=数据表中数量列的求和。 ?...这两张表有共同的日期列，并且是一对多的关系(日期表中的日期是不重复的，咖啡数据中的日期会有重复多项)。...利用可视化图形中最像数据透视表的矩阵表来举例说明，插入一个矩阵，随意放几组数据，比如行放'区域负责人名单'表中的[年龄]，列放'杯型'表中的[体积]，值放销售量(数量列的求和)。...我们可以这样想象一下背后的过程，当我们在矩阵中选择Lookup表中的[年龄]和[体积]时，它好像赋予漏斗器一个数据筛选信号，这个信号自上而下由Lookup表流入了数据表中，以年龄24和体积360ml得出的数字
19 2019-01 技术|数据透视表，Python也可以 对于熟悉Excel的小伙伴来说，学习Python的时候就按照没个功能在Python中如何实现进行学习就可以啦~ LEARN MORE ?...对于习惯于用Excel进行数据分析的我们来说，数据透视表的使用绝对是排名仅次于公式使用的第二大利器。特别是在数据预处理的时候，来一波透视简直是初级得不能再初级的操作了。...如果换用一个软件，很显然，这样的思路也不会发生任何改变。 接下来就给大家讲一下如何在Python中实现数据透视表的功能。 ? pivot ?...我们先回顾一下使用Excel进行数据透视表的操作过程： 首先，选中希望进行数据透视的数据，点击数据透视表，指定数据透视表的位置。 ? ?...敲黑板，重点来了： index=列 colums=行 values=值 有了这三个函数，最最最基础的一个数据透视表就算是完成了。
前言 首先给出一个示例数据，是一些用户的账号信息，基于这些数据，这里给出最常用，最重要的50个案例。...') 使用方式： 创建透视表，汇总数据。...示例： 创建一个透视表，计算不同状态下的平均工资。 pd.pivot_table(df, values='Salary', index='Status', aggfunc='mean') 23....进行数据透视。...示例： 创建一个数据透视表。 df.pivot(index='ID', columns='Status', values='Salary') 43.
') 使用方式： 创建透视表，汇总数据。...示例： 创建一个透视表，计算不同状态下的平均工资。 pd.pivot_table(df, values='Salary', index='Status', aggfunc='mean') 23....进行数据透视。...示例： 创建一个数据透视表。 df.pivot(index='ID', columns='Status', values='Salary') 43....对于初学者，我建议可以花几个小时甚至再长点时间，一个一个的过一下，有一个整体的理解。 之后在实际的使用中，就会方便很多。 对于老coder，应该扫一眼就ok了。
下表是经过优化的groupby方法: 2.1. groupby的聚合函数 首先创建一个dataframe对象: 【例8】使用groupby聚合函数对数据进行统计分析。...我们可以用分组平均值去填充NA值: 也可以在代码中预定义各组的填充值。由于分组具有一个name属性，所以我们可以拿来用一下： 四、数据透视表与交叉表 4.1....数据透视表 pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视表的结果，相当的直观。...,要应用透视表的数据框; index=用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的行; columns =用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的列; values = 待聚合的列的名称，...关键技术：在pandas中透视表操作由pivot_table()函数实现，其中在所有参数中，values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视表中的值、行、列。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
