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Python报表自动化

2.Excel制作过程 结合以上两张图,我们知道利用Excel数据透视表功能就制作该报表:选中数据任意一个单元格,点击插入数据透视,然后按以下步骤执行: 合同生效日字段放在页区域(筛选今年)...单位字段放在透视行区域。 ? 当处理到单位字段时我们会发现,每一笔贷款都有三家网点进行业绩分成。我们需要将分成比例也考虑进去。所以透视行区域及值区域不能简单放入单位1和贷款金额。...这样计算分成贷款金额时就只需要将新贷款金额及合并成一分成比例进行相乘。得出每个分成比例对于分成贷款金额,最后分成贷款金额按照单位及用途进行数据透视。...我们例子,需要将三个单位及分成比例字段追加在同一。但是目前三个新单位及分成比例字段名字是不一致,不能直接追加。所以我们需要先将分名字统一。...3.4.1重命名列索引 Python重命名,使用rename()函数。并使用键值对方式对columns参数进行赋值。各分单位字段统一命名为单位,分成比例字段统一命名为分成比例。

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Pandas表格样式设置,超好看!

接下来,我们将使用一组数据创建一个数据透视,为其提供不同样式和条件格式,最终如上图所示。...本次分析,我们将使用Apple Store应用程序数据集来探索数据透视创建和表格样式自定义。 数据集涵盖应用程序名称到大小、价格和评级等细节各个方面。...格式:调整显示值格式,包括精度和对齐方式。 条形图:单元格内用水平或垂直条形图表示数据。 样式:设置标题背景颜色 本节,我们应用样式到标题和表格。...现在,我们数据透视应用颜色渐变,以便可以使用Viridis调色板观察它着色方式。在这种情况下,较浅颜色表示分布较大值,而较深阴影对应于分布较小值。...在下一个代码块,我们通过向特定引入不同颜色背景来增强数据透视视觉表示。

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Pandas 25 式

操控缺失值 把字符串分割为多 把 Series 里列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合输出结果 选择行与 重塑多重索引 Series 创建透视...'').astype('float') 去掉 $,再把该数据类型改为 float; 3)ufo.csv里 Time ,要用 parse_dates=['Time']),解析日期。...用多个文件建立 DataFrame ~ 按 上个技巧按行合并数据集,但是如果多个文件包含不同,该怎么办? 本例 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件,每个文件都包含 3 。 ?...创建透视 经常输出类似上例 DataFrame,pivot_table() 方法方便。 ? 使用透视,可以直接指定索引、数据、值与聚合函数。...设置 margins=True,即可为透视添加行与汇总。 ? 此表显示了整体幸存率,及按性别与舱型划分幸存率。 把聚合函数 mean 改为 count,就可以生成交叉。 ?

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Excel到Python:最常用36个Pandas函数

本文为粉丝投稿Excel到Python》读书笔记 本文涉及pandas最常用36个函数,通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理,以及最常见数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见操作...Dtypes是一个查看数据格式函数,可以一次性查看数据中所 有数据格式,也可以指定一来单独查看 #查看数据格式 df.dtypes id int64 date datetime64[ns]...5.更改列名称 Rename是更改列名称函数,我们将来数据category改为category-size。...Python中使用split函数实现分列在数据category数据包含有两个信息,前面的数字为类别id,后面的字母为size值。中间以连字符进行连接。...这里我们把判断条件改为city值是否为beijing和shanghai。如果是就把这条数据提取出来。 #先判断city里是否包含beijing和shanghai,然后复合条件数据提取出来。

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数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

操控缺失值 把字符串分割为多 把 Series 里列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合输出结果 选择行与 重塑多重索引 Series 创建透视...'').astype('float') 去掉 $,再把该数据类型改为 float; 3)ufo.csv里 Time ,要用 parse_dates=['Time']),解析日期。...用多个文件建立 DataFrame ~ 按 上个技巧按行合并数据集,但是如果多个文件包含不同,该怎么办? 本例 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件,每个文件都包含 3 。 ?...创建透视 经常输出类似上例 DataFrame,pivot_table() 方法方便。 ? 使用透视,可以直接指定索引、数据、值与聚合函数。...设置 margins=True,即可为透视添加行与汇总。 ? 此表显示了整体幸存率,及按性别与舱型划分幸存率。 把聚合函数 mean 改为 count,就可以生成交叉。 ?

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左手pandas右手Python,带你学习数据透视

数据透视数据分析工作中经常会用到一种工具。Excel本身具有强大透视表功能,Pythonpandas也有透视实现。...本文使用两个工具对同一数据源进行相同处理,旨在通过对比方式,帮助读者加深对数据透视理解。 数据源简介: 本文数据源来自网络,很多介绍pandas文章都使用了该数据。...为了形式上接近pandas结果,可以设置透视布局。选择“设计”选项卡,报表布局,选择“大纲形式显示”即可,效果如上图所示。 仔细观察,发现excel里对每一个Manager都做了汇总。...2.Excel实现 在上一步基础上,Product”位置拖到“行”位置即可。 ?...小结与备忘: index-对应透视“行”,columns对应透视,values对应透视‘值’,aggfunc对应值汇总方式。用图形表示如下: ?

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5分钟了解Pandas透视

数据透视函数接受一个df,一些参数详细说明了您希望数据采用形状,并且输出是以数据透视形式汇总数据。 在下面的文章,我通过代码示例简要介绍 Pandas 数据透视表工具。...索引指定行级分组,指定级分组和值,这些值是您要汇总数值。 用于创建上述数据透视代码如下所示。 pivot_table 函数,我们指定要汇总df,然后是值、索引和列名。...我们可以使用另一种 Pandas 方法,称为样式方法,使表格看起来漂亮,容易从中得出见解。下面的代码为此数据透视中使用每个值添加了适当格式和度量单位。...在下面显示代码和数据透视,我们按价格从高到低对汽车制造商进行了排序,为数字添加了适当格式,并添加了一个覆盖两条形图。...它们今天仍在广泛使用,因为它们是分析数据强大工具。Pandas 数据透视这个工具电子表格带到了 python 用户手中。 本指南简要介绍了 Pandas 数据透视表工具使用。

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零基础5天入门Python数据分析:第五课

第一第二课已经讲了notebook基础使用,python基础语法及常用数据结构及其运算,包括: 整型: int 浮点型: float 布尔型: bool 字符串: str 元组: tuple 列表...1.2 统计各科平均分 pandas,计算均值方法是mean: mean可以直接用在整个数据集(表格)上,这样会直接计算所有数值型字段均值;也可以单独用着某个字段()上,pandas访问某个...有了及格和不及格字段,类似Excel表格透视表功能,pandas也有透视函数: 所谓透视,涉及到重要参数有:字段(columns),行字段(index),值字段(values),还有就是值字段计算函数...图示如下: 这个和Excel透视是非常类似的: 不同版本Excel会略有不同。 4. 成绩分布 查看某数据分布,这也是常见分析。...,二维异构表格 理解上说,可以Series理解为Excel,一就对应一个Series结构数据,而DataFrame可以理解为对应一个Excel表格,一个表格可以包含多(Series)。

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使用R或者Python编程语言完成Excel基础操作

功能性:Excel不仅支持基本表格制作和数据计算,还提供了高级功能,如数据透视、宏编程、条件格式、图表绘制等,这些功能使其成为处理和展示数据理想选择。...高级查询 使用高级筛选:数据”选项卡中选择“高级”,根据条件进行数据筛选。 使用查询:数据”选项卡中使用“/区域获取数据”进行复杂查询。 8....数据验证 限制输入:选中单元格,点击“数据”选项卡数据验证”,设置输入限制。 9. 数据分析 使用PivotTable:“插入”选项卡中选择“透视”,对数据进行多维度分析。 10....数据导入与导出 导入外部数据:使用“数据”选项卡文本/CSV”或“其他源”导入数据。 导出数据:可以表格导出为CSV、Excel文件或其他格式。 12....以下是一些其他操作: 数据分析工具 数据透视:对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图:数据透视数据以图表形式展示。 条件格式 数据条:根据单元格值显示条形图。

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使用Python Pandas处理亿级数据

首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据哪些为空值,与它相反方法是 DataFrame.notnull() ,Pandas会将中所有数据进行null计算,以True/False...对数据丢弃,除无效值和需求规定之外,一些自身冗余也需要在这个环节清理,比如说流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据丢弃,新数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每数据类型,Pandas默认可以读出intfloat64,其它都处理为object,需要转换格式一般为日期时间。...pandas.merge ,groupby 9800万行 x 3时间为99秒,连接和生成透视速度都很快,就没有记录。...△ 交易/查询比例饼图 日志时间加入透视并输出每天交易/查询比例图: total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns

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开启机器学习第一课:用Pandas进行数据分析

Pandas主要数据结构包括Series和DataFrame类。前者是针对一些特定数据类型一种一维索引数组格式。...print(df.shape) (3333, 20) 输出我们可以看到,该表格数据包含3333行和20。...函数应用于数据单元格,和行 使用apply()方法,将相应函数应用于数据: df.apply(np.max) State WY Account...这种表格形式有点类似于Excel数据透视。当然,Pandas同样能实现数据透视。...此外,实际应用,我们通常都是尝试最简单机器学习模型开始,然后进一步构建复杂解决方案。 ▌5. 作业#1 在这次作业,你分析美国居民UCI成人数据集,统计人口信息。

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【学习】Python利用Pandas库处理大数据简单介绍

首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据哪些为空值,与它相反方法是 DataFrame.notnull() ,Pandas会将中所有数据进行null计算,以True/False...对数据丢弃,除无效值和需求规定之外,一些自身冗余也需要在这个环节清理,比如说流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据丢弃,新数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每数据类型,Pandas默认可以读出intfloat64,其它都处理为object,需要转换格式一般为日期时间。...以及 pandas.merge ,groupby 9800万行 x 3时间为99秒,连接为26秒,生成透视速度更快,仅需5秒。...日志时间加入透视并输出每天交易/查询比例图: total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns='TYPE',

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【Python环境】使用Python Pandas处理亿级数据

首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据哪些为空值,与它相反方法是 DataFrame.notnull() ,Pandas会将中所有数据进行null计算,以True/False...对数据丢弃,除无效值和需求规定之外,一些自身冗余也需要在这个环节清理,比如说流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据丢弃,新数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每数据类型,Pandas默认可以读出intfloat64,其它都处理为object,需要转换格式一般为日期时间。...pandas.merge ,groupby 9800万行 x 3时间为99秒,连接和生成透视速度都很快,就没有记录。...△ 交易/查询比例饼图 日志时间加入透视并输出每天交易/查询比例图: total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns

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Python利用Pandas库处理大数据

首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据哪些为空值,与它相反方法是 DataFrame.notnull() ,Pandas会将中所有数据进行null计算,以True/False...对数据丢弃,除无效值和需求规定之外,一些自身冗余也需要在这个环节清理,比如说流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据丢弃,新数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每数据类型,Pandas默认可以读出intfloat64,其它都处理为object,需要转换格式一般为日期时间。...pandas.merge ,groupby 9800万行 x 3时间为99秒,连接为26秒,生成透视速度更快,仅需5秒。...日志时间加入透视并输出每天交易/查询比例图: total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns='TYPE',

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【Python】这25个Pandas高频实用技巧,不得不服!

3更改列名 我们来看一下刚才我们创建示例DataFrame: df 我喜欢选取pandas时候使用点(.),但是这对那么列名中含有空格不会生效。让我们来修复这个问题。...按行多个文件构建DataFrame 假设你数据集分化为多个文件,但是你需要将这些数据集读到一个DataFrame。 举例来说,我有一些关于股票小数聚集,每个数据集为单天CSV文件。...按多个文件构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。但是如果数据集中每个文件包含信息呢?...剪贴板创建DataFrame 假设你一些数据储存在Excel或者Google Sheet,你又想要尽快地将他们读取至DataFrame。 你需要选择这些数据并复制至剪贴板。...数据透视另一个好处是,你可以通过设置margins=True轻松地行和都加起来: titanic.pivot_table(index='Sex', columns='Pclass', values

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使用Python Pandas处理亿级数据

首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据哪些为空值,与它相反方法是 DataFrame.notnull() ,Pandas会将中所有数据进行null计算,以True/False...对数据丢弃,除无效值和需求规定之外,一些自身冗余也需要在这个环节清理,比如说流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据丢弃,新数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每数据类型,Pandas默认可以读出intfloat64,其它都处理为object,需要转换格式一般为日期时间。...pandas.merge ,groupby 9800万行 x 3时间为99秒,连接为26秒,生成透视速度更快,仅需5秒。...根据透视生成交易/查询比例饼图: 日志时间加入透视并输出每天交易/查询比例图: total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME

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使用 Pandas 处理亿级数据

首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据哪些为空值,与它相反方法是 *DataFrame.notnull() *,Pandas会将中所有数据进行null计算,以True/False...对数据丢弃,除无效值和需求规定之外,一些自身冗余也需要在这个环节清理,比如说流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据丢弃,新数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每数据类型,Pandas默认可以读出intfloat64,其它都处理为object,需要转换格式一般为日期时间。...pandas.merge ,groupby 9800万行 x 3时间为99秒,连接为26秒,生成透视速度更快,仅需5秒。...日志时间加入透视并输出每天交易/查询比例图: total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns='TYPE',

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pandas基础:数据显示格式转换(续)

标签:pandas,pivot()方法 pandas基础:数据显示格式转换》,我们使用melt()方法数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式。...对于经常使用Excel用户来说,马上就知道可以通过使用透视函数来实现这一点。基本上,country放在“行”Month放在“,然后Sales作为“价值”放入。...这里好消息是,pandas也有一个pivot函数。 下面的代码创建一个“长”表单数据框架,看起来像上图1左侧。...这是新数据框架索引,相当于Excel数据透视“行”。 columns:字符串,或字符串值列表。这是新数据框架,相当于Excel数据透视”。 values:字符串,或字符串值列表。...用于新数据框架填充值,相当于Excel数据透视“值”。 现在来实现数据格式转换。注意,下面两行代码返回相同结果。然而,首选第二行代码,因为它明确地说明了参数用途。

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这个插件竟打通了Python和Excel,还能自动生成代码!

它可以帮助对数据类型进行必要更改、创建新特征、对数据进行排序以及现有特征创建新特征。...该添加到当前选定旁边。最初,列名将是一个字母所有值都为零。 编辑新内容 单击新列名称(分配字母弹出侧边栏菜单,你可以在其中编辑名称。...要使用 Mito 创建这样, 单击“Pivot”并选择源数据集(默认加载 CSV) 选择数据透视行、和值。还可以为值选择聚合函数。...选择所有必要字段后,获得一个单独,其中包含数据透视实现。... Mito 这些都很简单,可以通过选择屏幕上选项通过GUI本身完成。 单击所需 看到一个数据类型列表。可以根据需要从下拉列表中选择任何数据类型,该数据类型应用于整个

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