永远不要低估Excel的作用,虽然名种BI工具很火爆,但记住他们只在分析师的群体中火爆,当涉及到报表分享时,分享到一般用户手里时,或者职场老一辈人群时,Excel是最佳的选择。同样对灵活性要求高、自动化程度强烈的,Excel仍然是不二的选择。
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。
大家好,在之前的很多介绍pandas与Excel的文章中,我们说过「数据透视表」是Excel完胜pandas的一项功能。
导读:数据透视表是Excel中最实用最常用的功能,没有之一。今天对数据透视表进行一次全面的整理,共五大类,23个技巧。
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!
大家新年好哇,今天小编来给大家分享如何在Excel文档当中来绘制可视化图表,并且制作一个可视化大屏,非常的容易,这里我们会用到openpyxl模块,那么首先第一步便是调用该模块来读取Excel文件,代码如下
每到月底季度底都是数据报告汇报的高峰期,各种部门数据的汇总报告、监控报告、经营报告。
在上一篇文章中我们了解到Pandas模块中的pivot_table()函数可以用来制作数据透视表,今天小编来介绍一下Pandas模块中的另外一个函数corsstab(),我们可以通过调用该函数来制作交叉表,下面就来看看其中的主要流程和步骤吧。
TOP-N分析法通常用来分析客户、店铺或产品对于整体的贡献度问题。本节内容我们需要指定N个门店,分析这N个门店的产品销售总金额或毛利润对于整体的贡献度,如图所示。 在这个模型中,我们可以根据实际业务的需求,去个性化地选择以产品销售总金额或毛利润为观察对象,分析每个大区的前3名、前5名、前10名及所有门店的业绩对于整体业绩的贡献情况。 该模型主要的功能在于可以根据选择的指标动态地进行筛选,方便我们实时把握贡献最大的TOP-N的门店,开展有针对性的经营活动。下面介绍一下这个模型的具体的建立步骤。 第一部分:数
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写了这么多文章,终于写到了自己的老本行,财务分析。如果你恰好从事财务工作,这将是一篇巨大的福利。如果你与财务无关,也将从此文汲取营养,因为不仅仅是财务,各行各业都需要做预测值与实际值的差异分析。
> 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
某公司是金融第三方支付公司,为商家生产硬件商机,该种机器可以帮助商家收款,例如我们在商场里见到的收款pos机、收款机等。
知足知不足,有为有不为 数据透视图可以说是数据透视表的孪生兄弟,它们的设计原理及使用方法基本一致。所以我们在之前学习的关于数据透视表的知识基本都能应用到数据透视图中。 数据透视表与数据透视图,其实是一组数据的不同展现方式。以下关于Power Pivot与数据透视图的3个实用技巧值得我们学习掌握。 一、从数据模型到数据透视图 在Excel中制作图表,通常情况下是基于工作表中现有的数据的,也就是图表基于工作簿中的数据表生成。即使是使用数据透视图,也会同时生成数据透视表,然后再基于数据透视表的数据作图。 这
数据透视表是计算、汇总和分析数据的强大工具,可助你了解数据中的对比情况、模式和趋势。
昨晚在CPDA微课堂做了场直播,聊了一个终极问题,也是很多人在关注的话题。我把内容整理下来供读者们阅读、质疑和思考。(全文长6000多字)
数据透视表是一种可以快速汇总、分析大量数据表格的交互式分析工具。使用数据透视表可以按照数据表格的不同字段从多个角度进行透视,并建立交叉表格,用以查看数据表格不同层面的汇总信息、分析结果以及摘要数据。
早期的数据小魔方用户大概都知道,我最初也是从学习Excel起步的,只是学习的深入了之后,才开开慢慢的迁移到R语言。 我往R语言转型并不代表自己开始放弃Excel或者觉得Excel不适合做可视化,只是想体验一下Excel外围的可视化世界是什么样子的,毕竟在这个大行业内,还活跃着太多可视化领域的佼佼者,譬如 PowerBI、Tableau等。 当然,这些软件各有特点,但是在要划分一个类别的话,我觉得可以划分为三类: Excel(以及寄生于Excel平台的各种辅助软件dashboard、Think-cell-ch
数据透视表是一种用于进行数据分析和探索数据关系的强大工具。它能够将大量的数据按照不同的维度进行聚合,并展示出数据之间的关系,帮助我们更好地理解数据背后的模式和趋势。在Python中,有多个库可以用来创建和操作数据透视表,其中最常用的是pandas库。
第一,注意不要和Power Query的数据操作混淆,在Power Query里做了数据筛选,最后得到的数据是筛选后的结果,因为Power Query就是针对数据本身进行处理的(PQ其实也不删除数据,只是你习惯性的只使用筛选后的数据结果而已)。
首先数据量可能很大,超出Excel行数限制,比方一亿行;数据的种类很多,同一报表有的数据来自数据库,有的来自本地文件,有的来自Web等等。
这篇文章是『读者分享系列』第二篇,这一篇来自袁佳林同学,这是他在读完我的书以后做的第一个Python报表自动化项目,现在他把整体的思路以及实现代码分享出来,希望对你有帮助。
上篇推文《从【中国式复杂报表】谈设计逻辑》中我们提到,中国式复杂报表作为高度复杂化的产物,不适合进一步用作数据源。但实际工作中,难免遇到以类似复杂表格作为数据源的情况。比如从国家统计局下载数据的表单,就是一个初级版的复杂报表。我们可以看到,表头分了两个层级,且子层级含有合计数。列方向上也有合计(全国)。本文将来一步一步介绍,如何清洗复杂报表数据源。
在Excel的原生作图方式下,图表与数据区域天然地保持联动,图表所需的数据部分是以单元格地址的方式和源数据保持联动关系。故在源数据区域上修改数据值,图表立即可响应新的数据变化。
corr()函数默认计算的是两个变量之间的皮尔逊相关系数。该系数用于描述两个变量间线性相关性的强弱,取值范围为[-1,1]。系数为正值表示存在正相关性,为负值表示存在负相关性,为0表示不存在线性相关性。系数的绝对值越大,说明相关性越强。- 上表中第1行第2列的数值0.982321,表示的就是年销售额与年广告费投入额的皮尔逊相关系数,其余单元格中数值的含义依此类推。需要说明的是,上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1,这个1其实没有什么实际意义,因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。- 从上表可以看到,年销售额与年广告费投入额、成本费用之间的皮尔逊相关系数均接近1,而与管理费用之间的皮尔逊相关系数接近0,说明年销售额与年广告费投入额、成本费用之间均存在较强的线性正相关性,而与管理费用之间基本不存在线性相关性。前面通过直接观察法得出的结论是比较准确的。- 第2行代码中的read_excel()是pandas模块中的函数,用于读取工作簿数据。3.5.2节曾简单介绍过这个函数,这里再详细介绍一下它的语法格式和常用参数的含义。- read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None)
今天教大家使用excel中的数据透视图——切片器与日程表! excel自2010版之后,加入了切片器与日程表功能,这两个小功能是数据筛选的利器,但是只能在数据透视表与数据模型中使用! 需要在使用前建立
译者:严小鳙,iCDO翻译志愿者。 前言:今天我们将为大家介绍一款适合中小企业的自助BI工具。 它简单易学,当然同时也存在着局限性。接下来就让我们来详细解读。 就像Zoho其他的产品系列一样,自主性BI工具Zoho Reports几乎是完全基于云端的。Zoho Reports的收费标准是第一位用户每月140美元,之后每增加一位用户需要8美元每月/每人(针对Professional Plus套餐)。和Domo相似的是,除了需要下载用于上传大数据集的帮助手册, Zoho Reports其他功能全部通过浏览器运行
像下面左图这种仅需通过单行就能确定数值的,被称为一维表。为了方便浏览打印美观,很多人会把重复姓名合并单元格,如下面右图(合并单元格只是格式美观,对数据清洗反而是一大障碍,会耗费额外时间精力)
Adobe After Effects是一款功能强大的图像处理软件,它不仅可以实现视频合成、特效制作、动画制作等多种功能,还可以进行Excel数据分组汇总等数据处理工作。本文将围绕Excel数据分组汇总的基本操作、高级技巧、数据透视表功能以及数据筛选功能等方面进行详细介绍。
一般来说,在各系统里导出的数据,在导出数据的时候,已经对导出行为进行了权限管控,如甲员工只能导广州区数据,乙员工只对导深圳数据,他们的主管可以导华南区的数据等等。理想的场景是各人使用各自的权限导出所需的数据作分析。
之前在公众号提过,我写了一本书,现在这本书终于面世了,这本书就是『对比Excel,轻松学习Python数据分析』,这本书是写什么的,以及这本书怎么写的,相信大家通过书名就能了解一二,但还是有必要专门写一篇文章来详细介绍一下。
本系列介绍了许多类比 Excel 的 pandas 操作,确实他们都能很好对应起来,这是因为 pandas 本身是以行列表作为核心概念,比如说 Excel 中的透视表,在 pandas 中就有一一对应,本系列已经讲解过。
有人说AI工程师,也有人说高级咨询师,还有人说网络安全工程师.....从百度,知乎看到的答案层出不穷,但80%的答案里都出现了一个相同的职业,那就是数据分析师。
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。
如果把Excel比作武侠小说中的“剑”,那么按照武侠小说中御“剑”能力的高低程度可以大致将剑客分为以下几个等级: Level 1(剑客):小说中常见的劫匪甲乙丙,此类剑客多是初入江湖,会照着剑谱比划几种简单的招式但缺乏对招式的理解及融会贯通,对剑的理解只停留在表面的“形”上。在此级别的Excel使用者对Excel的基本功能已经有所了解,但还不熟,还没有达到灵活高效地应用Excel解决业务问题的程度。 Level 2(剑侠):例如金庸小说《笑傲江湖》中五岳剑派盟主左冷禅,左冷禅其实算得上是狠角色了,不仅熟练
数据来源于kaggle上关于2012-2016年Harvard and MIT两校在edX开设在线课程情况的研究。该数据集中共有290个在线课程的数据,字段信息23个,可大致分为4类:
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。
作为 2018年 的终结篇并同时开启 2019,Excel120 将以此篇揭示 PowerBI 可以做出的最强大图表以及固定套路。
虽然Excel的PowerPivot没有计算表功能,可能某些DAX新函数也不支持,但这并不妨碍它的强大。
数据透视表是一个很重要的数据统计操作,最有代表性的当属在Excel中实现(甚至说提及Excel,个人认为其最有用的当属三类:好用的数学函数、便捷的图表制作以及强大的数据透视表功能)。所以,今天本文就围绕数据透视表,介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用,这也是沿承这一系列的文章之一。
昨天,发布了文章《你可能从来没用透视表干过这件事,太有意思了!》,其中用透视表实现了月历的显示方式,并且提到,“月历型”报表的问题,众多朋友表示非常期待。
对于数据分析工具,我们通过会有一个疑问,在众多的数据分析工具中,到底有什么区别,哪一个更好,我又应该学习哪一个呢?
现在,数据分析已经成为企业做出各种经营决策不可或缺的环节,无论是财务、市场、销售还是运营,都离不开数据分析。数据分析是将收集来的各种各样的数据进行分析,提取有用信息,对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助企业作出判断,以便制定适当的经营决策。目前市面上的数据分析工具多如牛毛,笔者在此总结了三类最常用的数据分析工具,看看你用过哪一类呢?
在Pandas模块当中,对于表格数据的分组操作(groupby)和透视表(pivot_table)的制作一直都是比较常见的,今天小编为大家分享一个数据分析的利器,能够自动为我们完成上述提到的一系列操作,并且带有GUI界面,所以使用起来非常的方便。
解决思路:首先明白希望结果是以什么样的方式展示,根据本例要求可以用产品名称作列标题,还款期数做行标题,行列交叉的位置就是贷款金额,并对行列进行合计。此时用到数据透视图可以一举解决以上问题。
话说,数据透视表是Excel里超级好用的数据分析功能!君不见,前天我发文章《别傻了!PQ都没学会,VBA都学不来,你能学好Python处理Excel?》后,有朋友留言,千回百转,回到透视表……
矩阵气泡图,其实就是矩阵(透视表)的升级版。下图显示了虚拟的几家店铺下半年的业绩,气泡大小表示业绩大小,气泡颜色表示业绩达成状态。比起普通矩阵来说,矩阵气泡图信息层次更加丰富。
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