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快速Python实现数据透视

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excel。但是不用害怕,数据透视非常棒,Python,它们非常快速和简单。数据透视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,结束的时候,我们会消除对数据透视的恐惧。 PART 02 什么是数据透视?...如果你想要看到每个年龄类别的平均销售额,数据透视将是一个很好的工具。它会给你一个新表格,显示每一列每个类别的平均销售额。 让我们来看看一个真实的场景,在这个场景数据透视非常有用。...成熟游戏在这些类别很少有暴力元素,青少年游戏也有一些这种类型的暴力元素,但比“E+10”级别的游戏要少。 PART 07 用条形图可视化数据透视 数据透视几秒钟内就给了我们一些快速的信息。...我们可以使用Pandas用数据透视制作一个柱状图。 由于本演练是基于使用Jupyter Notebook,我们需要第一行来查看柱状图。我们也使用了numpy。

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pivottablejs|Jupyter尽情使用数据透视

大家好,之前的很多介绍pandas与Excel的文章,我们说过「数据透视」是Excel完胜pandas的一项功能。...Excel下只需要选中数据—>点击插入—>数据透视即可生成,并且支持字段的拖取实现不同的透视,非常方便,比如某招聘数据制作地址、学历、薪资的透视 而在Pandas制作数据透视可以使用pivot_table...pivottablejs 现在,我们可以使用pivottablejs,可以让你在Jupyter Notebook,像操作Excel一样尽情的使用数据透视!...接下来,只需两行代码,即可轻松将数据透视和强大的pandas结合起来 from pivottablejs import pivot_ui pivot_ui(df) 就像上面GIF展示的一样,你可以...Notebook任意的拖动、筛选来生成不同的透视,就像在Excel中一样,并且支持多种图表的即时展示 还等什么,用它!

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pandas中使用数据透视

Python大数据分析 记录 分享 成长 什么是透视?...经常做报表的小伙伴对数据透视应该不陌生,excel利用透视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。...透视是一种汇总了更广泛数据的统计信息。 典型的数据格式是扁平的,只包含行和列,不方便总结信息: 而数据透视可以快速抽取有用的信息: pandas也有透视?...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一,自然也有透视的功能。 pandas透视操作由pivot_table()函数实现,不要小看只是一个函数,但却可以玩转数据,解决大麻烦。...values、index、columns最为关键,它们分别对应excel透视的值、行、列: 参数aggfunc对应excel透视的值汇总方式,但比excel的聚合方式更丰富: 如何使用pivot_table

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pandas中使用数据透视

什么是透视? 经常做报表的小伙伴对数据透视应该不陌生,excel利用透视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。...透视是一种汇总了更广泛数据的统计信息。 典型的数据格式是扁平的,只包含行和列,不方便总结信息: ? 而数据透视可以快速抽取有用的信息: ? pandas也有透视?...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一,自然也有透视的功能。 pandas透视操作由pivot_table()函数实现,不要小看只是一个函数,但却可以玩转数据,解决大麻烦。...注意,在所有参数,values、index、columns最为关键,它们分别对应excel透视的值、行、列: ?...参数aggfunc对应excel透视的值汇总方式,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,示例数据如下: ?

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数据透视入门

今天跟大家分享有关数据透视入门的技巧! 数据透视是excel附带功能为数不多的学习成本低、投资回报率高、门槛低上手快的良心技能!...然后我们将利用几几步简单的菜单操作完成数据透视的配置环境: 首先将鼠标放在原数据区域的任一单元格,选择插入——透视弹出的菜单,软件会自动识别并完成原数据区域的选区工作。 ?...此时你选定的透视存放单元格会出现透视的 布局标志,同时软件右侧出现数据透视表字段菜单,顶部菜单栏也会自动出现数据透视表工具菜单。...右侧的数据透视表字段菜单,分上下布局,上面的带选择字段,下侧是字段将要在透视的出现的位置。...计算类型中有求和、计数、均值、最大值、最小值、成绩、方差标准差等常用统计量。 ? 同样值显示方式的下拉菜单,你可以通过设置各种百分比形式完成不同列数据的对比。 ?

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数据透视多表合并

利用数据透视进行多表合并大体上分为两种情况: 跨合并(多个同一工作薄内) 跨工作薄合并(多个分别在不同工作薄内) 跨合并(工作薄内合并) 对于结构的要求: 一维结构 列字段相同 无合并单元格...以下是合并步骤: 新建一个汇总表(可以本工作薄新建也可以新建的工作薄建立) 插入——数据透视向导(一个需要自己添加的菜单,如果在菜单找不到就到自定义功能区中去添加) 以上步骤也可以通过快捷键完成...弹出的数据透视向导中选择多重合并计算数据区域,点击下一步。 选择创建自定义字段,继续点击下一步。 ? 第三步的菜单中选定区域位置用鼠标分别选中四个数据区域(包含标题字段)。...此时软件会生成一个默认的透视样式,需要我们自己对透视结构、字段做细微调整。 ? 将页字段名重命名为地区,将行标签命名为类别(双击或者左上角名称框命名) ?...合并步骤: 与工作薄内的间合并差不多,首先插入——数据透视向导(快捷键:Alt+d,p) 选择多重合并计算字段——创建自定义字段。 ? 将两个工作薄的四张全部添加到选定区域。 ? ?

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Python数据透视透视分析:深入探索数据关系

Python,有多个库可以用来创建和操作数据透视,其中最常用的是pandas库。 下面我将介绍如何使用Python的pandas库来实现数据透视透视分析。...下面是一些常用的操作: 筛选数据:可以基于数据透视的特定值或条件筛选出我们感兴趣的数据。...filtered_data = pivot_table[pivot_table['category'] == 'A'] 计算汇总统计量:可以对数据透视的行、列或整个表格进行统计计算,比如求和、平均值等...column_means = pivot_table.mean(axis=0) table_total = pivot_table.sum().sum() 可视化:可以使用matplotlib或其他可视化库将数据透视数据进行可视化...import matplotlib.pyplot as plt pivot_table.plot(kind='bar') plt.show() 通过以上步骤,我们可以利用Python数据透视透视分析

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数据透视多表合并|字段合并

今天要跟大家分享的内容是数据透视多表合并——字段合并!...因为之前一直都没有琢磨出来怎么使用数据透视做横向合并(字段合并),总觉得关于合并绍的不够完整,最近终于弄懂了数据透视表字段合并的思路,赶紧分享给大家!...数据仍然是之前MS Query字段合并使用过的数据; 四个,都有一列相同的学号字段,其他字段各不相同。 建立一个新工作作为合并汇总表,然后插入数据透视。...新工作中选择合并存放位置,最后完后。 ?...此时已经完成了数据之间的多表字段合并! ? 相关阅读: 数据透视多表合并 多表合并——MS Query合并报表

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技术|数据透视,Python也可以

19 2019-01 技术|数据透视,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如何实现进行学习就可以啦~ LEARN MORE ?...接下来就给大家讲一下如何在Python实现数据透视的功能。 ? pivot ? pd.pivot_table 这就是实现数据透视表功能的核心函数。显而易见,这个函数也是基于Pandas的。...使用这个功能之前,需要先import pandas as pd哦~ pivot这个单词本身就已经告诉我们这个函数实现的功能类似于数据透视数据透视:data pivot) 需要指定的参数也和Excel...我们先回顾一下使用Excel进行数据透视的操作过程: 首先,选中希望进行数据透视数据,点击数据透视,指定数据透视的位置。 ? ?...接下来是aggfunc这个函数,相当于我们Excel对值进行的这个操作: ? ?

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数据科学小技巧3:数据透视

数据透视是Excel里面常用的分析方法和工具,通过行选择,指定需要分组指标;通过列选择,指定需要计算指标,最后指定需要聚合计算类型,比方说是计数,还是求均值,还是累加和等等。...第三个数据科学小技巧:数据透视。前面的数据科学小技巧,可以点击下面链接进入。...数据科学小技巧系列 1数据科学小技巧1:pandas库apply函数 2数据科学小技巧2:数据画像分析 我们用Python语言和pandas库轻松实现数据透视表功能。...第二步:导入数据集 ? 第三步:数据检视 ? 第四步:数据透视 ?...我们使用pandas库的pivot_table函数,重要参数设置: index参数:指定分组指标 values参数:指定计算的指标 aggfunc参数:指定聚合计算的方式,比方说求平均,累加和 数据透视结果

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一行Pandas代码制作数据分析透视,太牛了

相信大家都用在Excel当中使用过数据透视(一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式),也体验过它的强大功能,Pandas模块当中被称作是pivot_table,今天小编就和大家来详细聊聊该函数的主要用途...导入模块和读取数据 那我们第一步仍然是导入模块并且来读取数据数据集是北美咖啡的销售数据,包括了咖啡的品种、销售的地区、销售的利润和成本、销量以及日期等等 import pandas as pd def...函数当中最重要的四个参数分别是index、values、columns以及aggfunc,其中每个数据透视都必须要有一个index,例如我们想看每个地区咖啡的销售数据,就将“region”设置为index...df.pivot_table(index='region') output 当然我们还可以更加细致一点,查看每个地区不同咖啡种类的销售数据,因此索引我们引用“region”以及“product_category...values=['sales', 'cost'], aggfunc='sum', fill_value=0, margins=True) output 最后的最后,我们调用pivot_table函数来制作一个

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对比Excel,学习pandas数据透视

Excel数据透视 ① 选中整个数据源; ② 依次点击“插入”—“数据透视” ③ 选择Excel的哪个位置,插入数据透视 ④ 然后根据实际需求,从不同维度展示结果 ⑤ 结果如下 pandas...用pivot_table()做数据透视 1)语法格式 pd.pivot_table(data,index=None,columns=None, values=None,aggfunc..."选中数据源"; index 相当于上述"数据透视表字段"的行; columns 相当于上述"数据透视表字段"的列; values 相当于上述"数据透视表字段"的值; aggfunc 相当于上述"...案例说明 1)求出不同品牌下,每个月份的销售数量之和 ① Excel的操作结果如下 ② pandas的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\...的操作结果如下 ② pandas的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\pivot_table.xlsx") display(df.sample

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