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("....设置数据 使用category数据类型,按照想要查看的方式设置顺序 不严格要求,但是设置了顺序有助于分析,一直保持所想要的顺序 df["Status"] = df["Status"].astype...") df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视表...4.使用columns参数,指定生成的列属性 ? 解决数据的NaN值,使用fill_value参数 ? 查看总数据,使用margins=True ? 不同的属性字段执行不同的函数 ? ?...Status排序作用的体现 ? 高级功能 当通过透视表生成了数据之后,便被保存在了数据帧中 查询指定的字段值的信息 ? 图形备忘录 ?
一文看懂 Pandas 中的透视表 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。...读取数据 注:本文的原始数据文件,可以在早起Python后台回复 “透视表”获取。...设置数据 使用 category数据类型,按照想要查看的方式设置顺序 不严格要求,但是设置了顺序有助于分析,一直保持所想要的顺序 df["Status"] = df["Status"].astype(...4.使用columns参数,指定生成的列属性 ? 5. 解决数据的NaN值,使用fill_value参数 ? 6. 查看总数据,使用margins=True ? 7....不同的属性字段执行不同的函数 ? ? 8. Status排序作用的体现 ? 高级功能 当通过透视表生成了数据之后,便被保存在了数据帧中 查询指定的字段值的信息 ?
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。 读取数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("....图形备忘录 查询指定的字段值的信息 当通过透视表生成了数据之后,便被保存在了数据帧中 高级功能 Status排序作用的体现 不同的属性字段执行不同的函数 查看总数据,使用margins=True...解决数据的NaN值,使用fill_value参数 4.使用columns参数,指定生成的列属性 使用aggfunc参数,指定多个函数 使用index和values两个参数 只使用index参数...建立透视表 不严格要求,但是设置了顺序有助于分析,一直保持所想要的顺序 使用category数据类型,按照想要查看的方式设置顺序 设置数据
一文看懂 Pandas 中的透视表 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。...读取数据 注:本文的原始数据文件,可以在公号「Python数据之道」后台回复 “透视表”获取。...df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视表...4.使用columns参数,指定生成的列属性 ? 5. 解决数据的NaN值,使用fill_value参数 ? 6. 查看总数据,使用margins=True ? 7....不同的属性字段执行不同的函数 ? ? 8. Status排序作用的体现 ? 高级功能 当通过透视表生成了数据之后,便被保存在了数据帧中 查询指定的字段值的信息 ?
在日常销售报表制作中,我们经常需要用到百分比,数据透视表可以方便的展示各种维度的百分比,以下举例三种常用的。 第一种,占整体的百分比 比如以下透视表,求A,B,C各店占总体销售额的百分比。...只需要将销售额再拖动一次,将值显示方式改为“列汇总的百分比”即可。...第二种,父行汇总的百分比 我们要看A,B,C各店各自的鞋服配的销售占比,同时还要看A,B,C各店占整体销售额的百分比,可以将值显示方式改为“父行汇总的百分比”,这样对于每个店内部鞋服配会是整体的一个百分百...第三种,父级汇总的百分比 可以灵活的把自己需要的字段当作分母。...比方,我们希望知道各店,鞋服配各自里面的男女性别销售比例,那么每个店的每个类别都是分母,此时进行如下设置,A店的鞋子对于性别来说,就会是一个单独的百分百。 更多应用可自行扩展。 ----
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。 Pandas 数据透视表提供了一个强大的工具来使用 python 执行这些分析技术。...如果你是excel用户,那么可能已经熟悉数据透视表的概念。Pandas 数据透视表的工作方式与 Excel 等电子表格工具中的数据透视表非常相似。...数据透视表函数接受一个df,一些参数详细说明了您希望数据采用的形状,并且输出是以数据透视表的形式汇总数据。 在下面的文章中,我将通过代码示例简要介绍 Pandas 数据透视表工具。...数据透视表函数中的 aggfunc 参数可以进行一项或多项标准计算。...它们今天仍在广泛使用,因为它们是分析数据的强大工具。Pandas 数据透视表将这个工具从电子表格中带到了 python 用户的手中。 本指南简要介绍了 Pandas 中数据透视表工具的使用。
在数据透视表中,数据分析师通常希望进行自定义计算。 例如,组合“数量”和“单价”字段即可获得“销售额”。...但是在某些情况中,需要对一些数据进行合并,比如把所有”黑龙江“的数据、”吉林“的数据和”辽宁“的数据合并在一起,并起一个新的名字叫”东北“。 而数据透视表的计算项功能则可以满足这样的业务需求。...因此小编今天为大家介绍的是如何使用Java将计算项添加到数据透视表中,具体步骤如下: 加载工作簿 创建数据透视表 将计算项添加到数据透视表 隐藏重复的名称项 保存工作簿 使用案例 现在某公司的采购经理需要基于下图...该数据可从 Excel 文件中的“销售数据”工作表中获取。...步骤三 给透视表添加计算项 数据透视表准备就绪后,下一步是添加计算项。 通过ICalculatedItems 接口将计算项的集合添加到数据透视表字段。
我是透视之后隐藏了另外2列数据而已,但我总不能要看另一个区域的时候再去放出来,然后又隐藏吧! 大海:这个方法也不错。哈哈。 小勤:你真会开玩笑……说正经的,能不能在数据透视表里直接实现呀?...比如我想筛选哪个就显示哪个区域的,但总计还是全部区域的总计。 大海:当然可以的,可是传统的数据透视表不支持。你看,如果数据透视里筛选了,总计也变了: 小勤:是啊。所以很苦恼啊!...Step-01:将数据添加到数据模型 Step-02:创建数据透视表 小勤:这个不还是那个数据透视表吗?除了添加到数据模型之外,操作一点儿差别都没有啊。 大海:是的啊,但接下来就不一样了。...你看这里: 小勤:这不还是数据透视表里的选项吗? 大海:呵呵,你去看看传统数据透视表的这个选项? 小勤:晕菜,怎么是灰的?不给选啊。 大海:对的,就是不给选。 小勤:这不是搞歧视吗?...真是嘢,在Power Pivot里生成的数据透视表选了“汇总中包含筛选项”就可以了。 大海:嗯。慢慢你就会发现Power Pivot比传统数据透视表强大得不止一丢丢了。
这次的数据源长这样 我们插入一个透视表 然后放入我们要的字段 这是我们最常见的透视表布局格式 好多人都以为只有这种数据存放方式 不是的 透视表有3种布局方式 默认的是压缩形式 大纲形式是这样的...多了一列 表格形式是这样的 上面少了一行,下面多了一行 放个GIF 我选择[重复所有项目标签]后 你甚至看不出来这到底是表还是透视表了 如果你说还有倒三角可以看出来 那这样呢 隐藏了第...3行,在第2行加一个假标题 很多人喜欢用合并单元格 因为看起来清晰明了 其实数据透视表也是可以合并单元格的 在这里 勾上,确定 就变这样了 放个GIF 以上
例如,上面的例子,如何将列2和3转为浮点数?有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每列的类型?...理想情况下,希望以动态的方式做到这一点,因为可以有数百个列,明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...在这种情况下,设置参数: df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') 然后该函数将被应用于整个DataFrame,可以转换为数字类型的列将被转换,而不能(例如,它们包含非数字字符串或日期...)的列将被单独保留。...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法,用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。
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。...实际上我们没有删除,而是创建了一个新的数据框架,其中只包含用户姓名、城市和性别,有效地“删除”了其他两列。然后,我们将新创建的数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码中的双方括号。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。...读取第二行的值 (2)读取第二行的值 (3)同时读取某行某列 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、列的名称或标签来索引 iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...[1,:] (2)读取第二列的值 # 读取第二列全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果: (3)同时读取某行某列 # 读取第1行,第B列对应的值 data3...3, 2:4]中的第4行、第5列取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn
把行变成列 删除重复项 筛选器筛选特定部分 数据透视表数据需要被引用时
一 普通表插入 这是我们常见的普通表 也就是输入标题文字数字就是的表 依次点击[插入]→[数据透视表] 最后点击确定就会生成透视表啦 ↓↓↓下面是动图 注意,这个过程中可能会出现缺少标题错误...这种情况下一般是在标题行有单元格为空 检查下,填入标题就好 二 超级表插入 这里说的超级表 是你点击的时候上面会多出一个菜单栏的表中表 这个插入透视表更简单 直接在菜单点击[透过数据透视表汇总...]即可 ↓↓↓下面是动图 三 外部数据源插入 这一步需要你先设置好PowerQuery 然后和第一个一样的步骤 [插入]→[数据透视表] 只是在弹窗选择了第2个选项'使用外部数据源' 选择你的连接...,点击确定就好了 ↓↓↓下面是动图 四 模型插入 这一步的前提是需要你提前在Excel里面建模 (如果都会建模了应该早就会插入透视表了吧(╯‵□′)╯︵┻━┻) 然后和第一个一样的步骤 [插入]→...[数据透视表] 只是在弹窗选择了第3个选项'使用此工作簿的数据模型' 点击确定就好 ↓↓↓下面是动图 以上
Excel中两列数据的差异对比,方法非常多,比如简单的直接用等式处理,到使用Excel2016的新功能Power Query(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件...vlookup函数除了适用于两列对比,还可以用于表间的数据对比,如下图所示: 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模的数据对比来说,数据透视法非常好用,具体使用方法也很简单,即将2列数据合并后...,构造成明细表,然后进行数据透视——这种方法适用于多表数据对比,甚至可以在一些数据不太规范的场合下,减少数据对比的工作量,如下例子: 表间数据不规范统一,用数据透视递进巧比对 比如很多公司的盘点数据对比问题...这种数据汇总后就有各种问题,很难用公式去匹配。于是可以考虑用数据透视,先对大类,看看哪些大类是对不上的,然后再针对有差异的大类对明细,缩小对照范围。比如把2个数据透视都放到一张表里看看。...1、将需要对比的2个表的数据加载到Power Query 2、以完全外部的方式合并查询 3、展开合并的数据 4、添加差异比对列 5、按需要筛选去掉无差异部分 6、按需要调整相应的列就可以将差异结果返回
2018年6月20日笔记 数据透视表制作 文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/1LAp8mGdVm7-C6prIh9Z2hA 密码: 1r67 ?...文件打开图示.png 选择数据区域,点击下图所示数据透视图按钮。 ? 数据透视图按钮位置.png ? 数据透视表设置.png ? 成功生成透视表结果.png ?...生成透视表结果.png
标签:Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列,并讲解了一些简单的示例。...准备演示的数据框架 看一看下面的例子,有一个以百分比表示的学生在校平均成绩列表,我们希望将其转换为字母顺序的分数(即a、B、C、D、F等),分数阈值如下所示: A:>=90 B:80<=且<90 C:70...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法,就是.applymap()方法,这有点类似于map()函数的作用。...注意下面的代码,我们只在包含平均值的三列上应用函数。因为我们知道第一列包含字符串,如果我们尝试对字符串数据应用letter_grade()函数,可能会遇到错误。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级,但是,需要在三列中的每一列上分别使用map(),而applymap()能够覆盖整个数据框架(多列)。
一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个pandas数据处理的问题,一起来看看吧。...二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个提示,如下所示: 直接使用内置函数abs()取绝对值就阔以了,轻轻松松,顺利地解决了粉丝的问题! 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【wen】提问,感谢【隔壁山楂】给出的思路和代码解析,感谢【莫生气】等人参与学习交流。
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 前言 本系列上一节文章最后我随手使用了 pandas 中的透视表操作,之后有些小伙伴询问我相关的问题。...列标签 放入的字段的唯一值,被显示在透视表的上方 只看数值看不出门路,设置百分比吧: - 点中透视表任意一格,鼠标右键 - 按上图指示完成 - 女性 生还率远高于 男性!!...: Excel 透视表中的 列标签 - 参数 values:Excel 透视表中的 数值区域 - 参数 aggfunc:Excel 透视表中的 数值区域 的字段的统计方式(Excel 默认是计数) "...2个参数,因为 pandas 中添加这2列是非常简单 "Excel 透视表是百分比呀" pandas 透视表功能没有参数设置,因为本身透视出来的还是一个 DataFrame ,这可以利用之前学到的一切技巧来为这个...下面是 Excel 透视表结果: 接着是 pandas 实现: - 修改 index 参数为 pclass,即可按船舱等级汇总 - 行9:不想再重复编写那段"非人"看的占比计算,直接调用一个自定义的函数
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 前言 本系列上一节文章最后我随手使用了 pandas 中的透视表操作,之后有些小伙伴询问我相关的问题。...列标签 放入的字段的唯一值,被显示在透视表的上方 只看数值看不出门路,设置百分比吧: - 点中透视表任意一格,鼠标右键 - 按上图指示完成 - 女性 生还率远高于 男性!!...:Excel 透视表中的 列标签 - 参数 values:Excel 透视表中的 数值区域 - 参数 aggfunc:Excel 透视表中的 数值区域 的字段的统计方式(Excel 默认是计数) "好像少了点东西...pandas 中添加这2列是非常简单 "Excel 透视表是百分比呀" pandas 透视表功能没有参数设置,因为本身透视出来的还是一个 DataFrame ,这可以利用之前学到的一切技巧来为这个...下面是 Excel 透视表结果: 接着是 pandas 实现: - 修改 index 参数为 pclass,即可按船舱等级汇总 - 行9:不想再重复编写那段"非人"看的占比计算,直接调用一个自定义的函数
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