删除pandas数据透视表中的sum列，但保留该行_Pandas -在数据透视表中删除级别，将索引保留为列名_包含多列的pandas中的数据透视表 - 腾讯云开发者社区

标签：Python与Excel，pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架创建用于演示删除列的数据框架，仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。图1 .drop()方法与删除行类似，我们也可以使用.drop()删除列。...如果要覆盖原始数据框架，则要包含参数inplace=True。图2 del方法 del是Python中的一个关键字，可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架中删除列。...注意，当使用del时，对象被删除，因此这意味着原始数据框架也会更新以反映删除情况。图3 重赋值方法也就是方括号法，但这不是真正的删除方法，而是重新赋值操作。但是，最终结果与删除相同。

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在pandas中使用数据透视表

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。...透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。典型的数据格式是扁平的，只包含行和列，不方便总结信息：而数据透视表可以快速抽取有用的信息： pandas也有透视表？...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一，自然也有透视表的功能。在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...，将不作为计算列，False时，被保留 margins_name：汇总行列的名称，默认为All observed：是否显示观测值注意，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：参数aggfunc对应excel透视表中的值汇总方式，但比excel的聚合方式更丰富：如何使用pivot_table?

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在pandas中使用数据透视表

透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。典型的数据格式是扁平的，只包含行和列，不方便总结信息： ? 而数据透视表可以快速抽取有用的信息： ? pandas也有透视表？...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一，自然也有透视表的功能。在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...注意，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： ?...参数aggfunc对应excel透视表中的值汇总方式，但比excel的聚合方式更丰富： ? 如何使用pivot_table? 下面拿数据练一练，示例数据表如下： ?...总结本文介绍了pandas pivot_table函数的使用，其透视表功能基本和excel类似，但pandas的聚合方式更加灵活和多元，处理大数据也更快速，大家有兴趣可探索更高级的用法。

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利用excel与Pandas完成实现数据透视表

数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。...1，制作数据透视表制作数据透视表的时候，要确定这几个部分：行字段、列字段、数据区，汇总函数。数据透视表的结构如图1所示。...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...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

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Pandas进阶｜数据透视表与逆透视

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。...数据基本情况 groupby数据透视表使用 pandas.DataFrame.groupby 函数，其原理如下图所示。...与 GroupBy 类似，数据透视表中的分组也可以通过各种参数指定多个等级。...crosstab 是交叉表，是一种特殊的数据透视表默认是计算分组频率的特殊透视表（默认的聚合函数是统计行列组合出现的次数）。

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我用Python展示Excel中常用的20个操

Pandas 在pandas中删除数据也很简单，比如删除最后一列使用del df['new_col']即可 ?...Pandas 在pandas中可以使用data.isnull().sum()来检查缺失值，之后可以使用多种方法来填充或者删除缺失值，比如我们可以使用df = df.fillna(axis=0,method...数据去重说明：对重复值按照指定要求处理 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>删除重复值按钮并选择需要去重的列即可，例如对示例数据按照创建时间列进行去重，可以发现去掉了196 个重复值，保留了...数据透视表说明：制作数据透视表 Excel 数据透视表是一个非常强大的工具，在Excel中有现成的工具，只需要选中数据—>点击插入—>数据透视表即可生成，并且支持字段的拖取实现不同的透视表，非常方便，...Pandas 在Pandas中制作数据透视表可以使用pivot_table函数，例如制作地址、学历、薪资的透视表pd.pivot_table(df,index=["地址","学历"],values=["

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Pandas三百题

df[df['片名'].duplicated()] 20-删除重复值删除全部的重复值 df.drop_duplicates() 21-删除重复值|指定删除全部的重复值，但保留最后一次出现的值 df.drop_duplicates...(df,values=['销售额'],index='省/自治区',aggfunc=sum) 4 - 数据透视｜多方法制作各省「销售总额」与「平均销售额」的数据透视表 pd.pivot_table(df...'mean',sum],margins=True) 9 - 数据透视｜筛选在上一题的基础上，查询「类别」等于「办公用品」的详情 10 -数据透视｜逆透视逆透视就是将宽的表转换为长的表，例如将第...5 题的透视表进行逆透视，其中不需要转换的列为『数量』列 pd.pivot_table(df,values = ['销售额','利润','数量'],index = '类别',aggfunc = sum...(right,on=['key1','key2']) 8-金融数据与时间处理 8-1pandas中的时间操作 1-时间生成|当前时间使用pandas获取当前时间 pd.Timestamp('now')

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004.python科学计算库pandas(中)

# pivot_table 创建一个电子表格样式的数据透视表。...pivot表中的级别将存储在结果DataFrame的索引和列上的多索引对象(层次索引)中 # index 告诉方法按哪个列分组 # values 是我们要应用计算的列(可选地聚合列) #...axis = 0或'index': 删除包含缺失值的行 # axis = 1或'columns': 删除包含缺失值的列 # subset 像数组一样，可选的标签沿着要考虑的其他轴，例如，如果要删除行...# how : {'any', 'all'} # 'any' : 如果存在任何NA值，删除该行或列。...# 'all' : 如果所有值都是NA，则删除该行或列。

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左手pandas右手Python，带你学习数据透视表

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。数据源简介：本文数据源来自网络，很多介绍pandas的文章都使用了该数据。...Python代码的部分，我都做了详细的注释，Excel操作流程我也做了比较详细的说明。后台回复“透视表”可以获得数据和代码。...('Rep == ["Craig Booker", "John Smith"]') 2.excel实现做好的数据透视表，具有行和列的筛选功能。...小结与备忘： index-对应透视表的“行”，columns对应透视表的列，values对应透视表的‘值’，aggfunc对应值的汇总方式。用图形表示如下： ?

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Pandas图鉴(三)：DataFrames

就像1:1的关系一样，要在Pandas中连接一对1:n的相关表，你有两个选择。...例如，插入一列总是在原表进行，而插入一行总是会产生一个新的DataFrame，如下图所示：删除列也需要注意，除了del df['D']能起作用，而del df.D不能起作用（在Python层面的限制...预定义函数（Pandas或NumPy函数对象，或其名称为字符串）。一个从不同角度看数据的有用工具--通常与分组一起使用--是透视表。...当有两个以上的参数时，情况会变得更加复杂。自然，应该有一个简单的方法来在这些格式之间进行转换。而Pandas为它提供了一个简单方便的解决方案：透视表。...为了方便，pivot_table可以计算小计和大计：一旦创建，数据透视表就变成了一个普通的DataFrame，所以它可以使用前面描述的标准方法进行查询：当与MultiIndex一起使用时，数据透视表特别方便

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左手用R右手Python系列10——统计描述与列联分析

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。...透视表中的行字段，通常为类别型字段） columns=None, #列字段（对应Excel透视表中的列字段，通常为类别型字段） values=None...，其理念大致与Excel中的透视表理念一致，只要把握好关于行、列、度量值和聚合函数的设定规则即可。...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。

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Python数据分析库Pandas

本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。...例如，选取DataFrame中“A”列大于0且“B”列小于0的行数据： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn...2.1 groupby() groupby()函数可以根据某一列或多列将数据分组，例如： df.groupby('A').sum() 2.2 聚合函数 Pandas提供了丰富的聚合函数，包括求和、均值、...='C', 'D') 其中id_vars表示要保留的列，value_vars表示要转换的列。...3.3 pivot_table() pivot_table()函数可以根据透视表的方式对数据进行汇总统计，例如： df.pivot_table(index='A', columns='B', values

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对比Excel，轻松搞定Python数据透视表

利用数据透视表可以从繁杂无序的源数据中筛选出自己需要的“字段标题”进行分类汇总、对比或合并等操作，作为一种强大的交互性报表，大大简化了数据处理和分析工作的步骤，提高办公效率，职场达人必学！...在 Pandas 模块中，调用pivot_table()方法，可以帮助我们实现数据透视表的操作。...接下来我们可以对比 Excel 中数据透视表的操作步骤，为大家介绍pivot_table()方法中的常用参数。...▲图3-16 对比上图的Excel数据透视表参数，我列出了pivot_table()方法中的8个常用参数。...openpyxl提供对透视表的读取支持，以便将它们保留在现有文件中，但是不支持用户创建pivot表。它可以编辑和操作现有的透视表，以后有机会跟大家介绍一波。

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pandas进行数据分析

下面展示一些在Excel里面常用的功能，看看其在Python里面具体是怎么实现的，Python处理数据用到的主要是pandas库，这也是《利用python进行数据分析》整本书介绍的对象。...pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('模拟数据.xlsx') data.head() 导入模拟数查看数据行、列 len(data)...(columns='new_column_1') #返回删除后的新数据，原始数据不变 data.drop(columns=['new_column_1','new_column_2']) #返回删除后的新数据...数据透视表 data pd.pivot_table(data,index=['性别'],aggfunc='count') pd.pivot_table(data,index=['性别'],values...values=['最近一次消费距今间隔天数'], aggfunc='mean', fill_value=0) 数据透视表

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Python面试十问2

七、apply() 函数使用方法如果需要将函数应⽤到DataFrame中的每个数据元素，可以使⽤ apply() 函数以便将函数应⽤于给定dataframe中的每⼀⾏。...df1.append(df2) 第⼆个DataFrame的索引值保留在附加的DataFrame中，设置ignore_index = True可以避免这种情况。...先分组，再⽤ sum()函数计算每组的汇总数据多列分组后，⽣成多层索引，也可以应⽤ sum 函数分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组的统计值。...十、数据透视表应用透视表是⼀种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式，在pandas中它被称作pivot_table。...透视表是一种强大的数据分析工具，它可以快速地对大量数据进行汇总、分析和呈现。

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pandas进行数据分析

案例这里只是展示方法，用到数据只有15行案例数据导入模拟数据 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('模拟数据...(columns='new_column_1') #返回删除后的新数据，原始数据不变 data.drop(columns=['new_column_1','new_column_2']) #返回删除后的新数据...，原始数据不变 data.drop(columns=['new_column_1','new_column_2'],inplace=True) #在原始数据上处理 data 删除列数据去重 data...数据透视表 data pd.pivot_table(data,index=['性别'],aggfunc='count') pd.pivot_table(data,index=['性别'],values...values=['最近一次消费距今间隔天数'], aggfunc='mean', fill_value=0) 数据透视表

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Pandas图鉴(一)：Pandas vs Numpy

如果将每一列存储为一个单独的NumPy向量。之后可以把它们包成一个dict，这样，如果以后需要增加或删除一两行，就可以更容易恢复 "数据库" 的完整性。...5.按列连接如果想用另一个表的信息来补充一个基于共同列的表，NumPy几乎没有用。而Pandas更好，特别是对于1:n的关系。...Pandas连接有所有熟悉的 inner, left, right, 和 full outer 连接模式。 6.按列分组数据分析中另一个常见的操作是按列分组。...7.透视表 Pandas最强大的功能之一是 pivot 表。它类似于将多维空间投射到一个二维平面。虽然用NumPy当然可以实现。...如果你100%确定你的列中没有缺失值，那么使用df.column.values.sum()而不是df.column.sum()来获得x3-x30的性能提升是有意义的。

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手把手教你用Pandas透视表处理数据（附学习资料）

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。...虽然他们可能拥有有效的工具对数据进行分析，但肯定有人需要将数据导出到Excel，并使用一个透视表工具来总结这些数据。...其实，并不严格要求这样做，但这样做能够在分析数据的整个过程中，帮助我们保持所想要的顺序。...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。

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数据科学的原理与技巧三、处理表格数据

使用谓词对行切片为了分割出 2016 年的行，我们将首先创建一个序列，其中每个想要保留的行为True，每个想要删除的行为False。...如果按两列分组，则通常可以使用数据透视表，以更方便的格式显示数据。...数据透视表可以使用一组分组标签，作为结果表的列。为了透视，使用pd.pivot_table()函数。...我们可以看到baby_pop中的Sex索引成为了数据透视表的列。...通过在pandas文档中查看绘图，我们了解到pandas将DataFrame的一行中的列绘制为一组条形，并将每列显示为不同颜色的条形。这意味着letter_dist表的透视版本将具有正确的格式。

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《Python for Excel》读书笔记连载12：使用pandas进行数据分析之理解数据

透视表和熔解如果在Excel中使用透视表，应用pandas的pivot_table函数不会有问题，因为它的工作方式基本相同。...下面的数据框架中的数据的组织方式与数据库中记录的典型存储方式类似，每行显示特定地区指定水果的销售交易：要创建数据透视表，将数据框架作为第一个参数提供给pivot_table函数。...index和columns分别定义数据框架的哪一列将成为透视表的行和列标签。...这使得跨感兴趣的维度读取摘要信息变得容易。在我们的数据透视表中，会立即看到，在北部地区没有苹果销售，而在南部地区，大部分收入来自橙子。如果要反过来将列标题转换为单个列的值，使用melt。...从这个意义上说，melt与pivot_table函数相反：这里，提供了透视表作为输入，但使用iloc来去除所有的汇总行和列。同时重置了索引，以便所有信息都可以作为常规列使用。

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对比Excel，Python pandas删除数据框架中的列

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