Excel作为Office常用办公软件之一,其在一名数据分析师的工作日常中也占有一定地位,比如个人就常常倾向于依赖Excel完成简单的数据处理和可视化作图,其中数据处理部分则主要是运用内置函数+数据透视表两大部分。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳,然后对这些数据进行统计分析,以便于更好地了解数据的特点和规律。
透视表pivot_table是各种电子表格和其他数据分析软件中一种常见的数据分析汇总工具。 根据一个或者多个键对数据进行聚合 根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中 一文看懂pandas的透视表 Pivot_table 特点 灵活性高,可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据 操作性强,报表神器 参数 data: a DataFrame object,要应用透视表的数据框 values: a column or a list of columns to aggregate,要聚合的列
现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。
Polars[2]是Pandas最近的转世(用Rust编写,因此速度更快,它不再使用NumPy的引擎,但语法却非常相似,所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
Pandas 库是用于数据分析的流行 Python 包。Pandas 中处理数据集时,结构将是二维的,由行和列组成,也称为dataframe。然而,数据分析的一个重要部分是对这些数据进行分组、汇总、聚合和计算统计的过程。
数据透视表是数据分析工作中经常会用到的一种工具。Excel本身具有强大的透视表功能,Python中pandas也有透视表的实现。本文使用两个工具对同一数据源进行相同的处理,旨在通过对比的方式,帮助读者加深对数据透视表的理解。
数据透视表将每一列数据作为输入,输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。在实际数据处理过程中,数据透视表使用频率相对较高,今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。
经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生,在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总,自由组合字段聚合计算,而这些只需要拖拉拽就能实现。
以前学习 Python 的 pandas 包时,经常到一些 excel 的论坛寻找实战机会。接下来我会陆续把相关案例分享出来,还会把其中的技术要点做详细的讲解。
说明:有点忙,这本书最近更新慢了一些,抱歉!这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接:
数据透视表(Pivot Table)是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。
有一个朋友,提出了这样的疑问,类似长表变宽表的题,看了下大致需要用到透视和多层索引的处理。
来源:伯乐在线 - PyPer 本文共2203字,建议阅读5分钟。 本文重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析。 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。虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出我所需要的内容,经常需要记住它的使用语法。所以,本文将重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析。 如果你对这个概念
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”(面板数据,一个计量经济学名词)两个单词拼成的。简单地说,你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
在python中我们可以通过pandas.pivot_table函数来实现数据透视表的功能。本篇文章介绍了pandas.pivot_table具体的使用方法,在最后还准备了一个备忘单,希望能够帮助你记住如何使用pandas的pivot_table。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
本文是【统计师的Python日记】第10天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗,着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 第8天接着学习数据清洗,一些常见的数据处理技巧,如分列、去除空白等被我一一攻破 第9天学习了正则表达式处理文本数据 原文复习(点击
透视表在一种功能很强大的图表,用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了,才能在处理问题的过程中得心应手,快速地找到最优方案。
在《pandas基础:数据显示格式转换》中,我们使用melt()方法将数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式。然而,如果要将数据框架从长格式转换为宽格式呢?如下图1所示。
几年前,我看到有人在推特上说自己是一个excel专家,然后他们的老板让他们做一个透视表。根据这条推文,那个人立刻惊慌失措,辞掉了工作。这条推文很有趣,我能理解,因为一开始,它们可能会令人困惑,尤其是在excel中。但是不用害怕,数据透视表非常棒,在Python中,它们非常快速和简单。数据透视表是数据科学中一种方便的工具。任何开始数据科学之旅的人都应该熟悉它们。让我们快速地看一下这个过程,在结束的时候,我们会消除对数据透视表的恐惧。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具,其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力,Pandas 离这个目标已经越来越近了。
本系列前2篇已经稍微展示了 python 在数据处理方面的强大能力,这主要得益于 pandas 包的各种灵活处理方式。
最近看到群友们在讨论一个宽表变长表的问题,其实这类需求也很常见于我们日常的数据处理中。综合群友们的智慧,今天我们就来看看excel与python如何实现这个需求吧!
pandas是用python进行数据分析最好用的工具包,没有之一!从数据读写到预处理、从数据分析到可视化,pandas提供了一站式服务。而其中的几个聚合统计函数,不仅常用更富有辩证思想,细品之下不禁让人拍手称快、直呼叫好!
在第一第二课已经讲了notebook的基础使用,python的基础语法及常用的数据结构及其运算,包括:
我们已经看到GroupBy抽象如何让我们探索数据集中的关系。透视表是一种类似的操作,常见于电子表格,和其他操作表格数据的程序中。透视表将简单的逐列数据作为输入,并将条目分组为二维表格,该表提供数据的多维汇总。
今天这篇是R语言 with Python系列的第三篇,主要跟大家分享数据处理过程中的数据塑型与长宽转换。 其实这个系列算是我对于之前学习的R语言系列的一个总结,再加上刚好最近入门Python,这样在总结R语言的同时,对比R语言与Pyhton在数据处理中常用解决方案的差异,每一个小节只讲一个小知识点,但是这些知识点都是日常数据处理与清洗过程中非常高频的需求。 不会跟大家啰嗦太多每一个函数的详细参数,只列出那些参数中的必要设定,总体以简单实用为原则。如若需要详细了解每一个函数的内部参数,还是需要自己查阅官方文档
财务报表也称对外会计报表,是会计主体对外提供的反映企业或预算单位一定时期资金、利润状况的会计报表,由资产负债表、损益表、现金流量表或财务状况变动表、附表和附注构成。财务报表是财务报告的主要部分,不包括董事报告、管理分析及财务情况说明书等列入财务报告或年度报告的资料。
可根据⼀个或多个键将不同DataFrame中的⾏连接起来,它实现的就是数据库的join操作 ,就是数据库风格的合并
Python操作Excel分为两个主要形式,读写和交互式操作,可以用不同的第三方工具。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。
2、便捷的数据读写操作,相比于numpy仅支持数字索引,pandas的两种数据结构均支持标签索引,包括bool索引也是支持的。
一文看懂pandas中的透视表 读取数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("./sales-funnel.xlsx
正式开始建模与处理数据前,对数据进行探索并有一个初步的认识非常重要,本文将围绕变量探索,展示分类、连续变量,以及两种类型变量结合的探索方法,并展示 Python Pandas 数据处理与可视化中的一些快捷常用骚操作~
如果你在编程的时候发现自己一遍又一遍的搜索同一个问题、概念或者语法,那么你并不孤单。
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。 R语言: 描述性统计:(针对数值型) library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
Excel与Python都是数据分析中常用的工具,本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作!
在本章的每一节中,我们将使用第一章中的婴儿名称数据集。我们将提出一个问题,将问题分解为大体步骤,然后使用pandas DataFrame将每个步骤转换为 Python 代码。 我们从导入pandas开始:
C3=SUMPRODUCT((明细表!$B$2:$B$31=统计!B3)*(明细表!$E$2:$E$31=12)*1)
在数据科学和机器学习领域,数据处理和分析是至关重要的一环。Pandas库是Python中最强大、灵活且广泛使用的数据处理库之一。本教程将详细介绍Pandas库的各个方面,从基本的数据结构到高级的数据操作,帮助读者更好地理解和利用这一工具。
pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。
Pandas是一个基于Numpy的数据分析库,它提供了多种数据统计和数据分析功能,使得数据分析人员在Python中进行数据处理变得方便快捷,接下来将使用Pandas对MovieLens 1M数据集进行相关的数据处理操作,运用具体例子更好地认识和学习Pandas在数据分析方面的独特魅力。
需求:低版本excel对于使用透视表后,索引方向会出现合并,需要将其恢复为“台账”样式。
本文是【统计师的Python日记】第5天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型; 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4天初步了解了Pandas这个库 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python? 第2天:再接着介绍一下Python呗 【第3天:Numpy你好】 【第4天:欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 今天将带来第5天的学习日记。 目录如下: 前言 一、描述性统计 1. 加总 2
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