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学会这个，领导要的结果立马就有

（案例数据在文末可以下载） image.png 现在有两个业务需求： （1）汇总销售阶段与赢单率交叉表的金额合计值 （2）使用以下数据，制作销售阶段的饼图透视图并制作领域字段的切片器与数据透视图关联。...这三个字段同时也被添加到数据透视表中，如图： image.png 数据透视表的结构，就是当把不同的字段拖到行、列标签，数据透视表也会按照不同的维度来进行呈现。...使用透视表进行汇总分析，要先清除，汇总的行是什么，列是什么，按什么来汇总（是求和、平均值、还是最大值）。...image.png 问题2：制作销售阶段的饼图透视图并制作所属领域字段的切片器与数据透视图关联 这个问题有包含了2个业务需求： （1）制作“销售阶段”的饼图，呈现的是某“所属领域”下不同销售阶段的情况；...【总结】 做完这套面试题，相信你已经学会了： （1）如何用数据透视表进行汇总分析 （2）如何制作切片器 image.png 推荐：人工智能时代，你必须要学会这个通用技能 image.png

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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2 Excel制作数据透视表 Pandas里制作数据透视表主要使用pivot_table方法。...=False, header=True).value 用pivot_table方法制作数据透视表，商品作为行字段，品牌作为列字段，销售额放在数据区，这样设置： pt1 = df.pivot_table(...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

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PowerBI 打造全动态最强超级矩阵

PowerBI 是默认不支持将度量值作为观察的角度的，这与很多其他BI软件是不同的。 PowerBI 任何图表的背后，都是一个由 DAX 查询完成的小表，所有的图表都是基于这个小表来进行展示。...凡是文本类型的字段（列），只能用来分组；而数字类型的字段（列），但拖拽进来时，就有不稳定的表现。例如：年龄是一个数字，但通常只会用来分组，不会把年龄加起来。...在 PowerBI 中，由于已经存在数据模型，数据模型是一个天然的已经建立了关系的表结构，因此，一个经典的DAX查询，基本是从第三步进行： ADDCOLUMNS( SUMMARIZE( 模型表 , 用来分组的列...复杂矩阵制作第一阶段：动态计算阶段 构造标题列，本例中，使用 DAX 动态构造出标题列： 该标题列的特性在于： 标题是可以动态自动变化的，例如 2019 年 并不是静态文本，而是动态计算的，未来会随时间而变...如果度量值中使用IF或SWITCH，有可能返回不同的结果，而不同的结果是不同的数据类型，PowerBI 为了支持这种可能的存在，因此就有了变体数据类型，它在此处几乎起到了决定性的作用： 首先，尝试过就知道一个数字是无法同时显示数字又在合适的时机显示百分比的

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将Power Pivot模型数据取值到单元格中

在Excel中，使用Power Pivot搭建的模型通常用透视表展现结果，如下图所示。...除了透视表，还可以是表格样式： 在《将透视表伪装成表格的两种方式》这篇文章中，我讲解了如何制作表格样式的透视表。 无论是表格还是透视表展现，都不够灵活。...一个表示多维数据集的连接名称的文本字符串。 Member_expression 可选。多维表达式 (MDX) 的文本字符串，用来计算出多维数据集内的成员或元组。...另外，member_expression 可以是由 CUBESET 函数定义的集合。使用 member_expression 作为切片器来定义要返回其汇总值的多维数据集部分。...如果 member_expression 中未指定度量值，则使用该多维数据集的默认度量值。 微软官网 那么如何使用呢？我们以一个有三个数据源的销售模型为例。

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『对比Excel，轻松学习Python数据分析』新书发布

又将数据分析整个过程与买菜做饭相联系，分别介绍每一个步骤中的操作，这些操作用Excel如何实现，用Python又如何实现；进阶篇：介绍几个实战案例，让你体会一下在实际业务中如何使用Python。...by-- 王颖祥 永辉超市大数据合伙人 7.本书样章 全书采用对比Excel操作的方式来讲解Python代码，以下为书中介绍数据透视表的部分内容： 数据透视表实现的功能与数据分组相类似但又不同，数据分组是在一维...下图左侧为数据表中的所有字段，右侧为数据透视表选项，把左侧字段拖到右侧对应的框中即完成了数据透视表的制作。 ?...在数据透视表中把多个字段作拖到行对应的框作为行标签，把多个字段拖到列对应的框作为列标签，把多个字段拖到值对应的框作为值，且可以对不同的值字段选择不同的计算类型，大家自行练习。...Python实现 在Python中的数据透视表制作原理与Excel制作原理是一样的。Python中的数据透视表用到的是pivot_table()方法。

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熟练掌握 Pandas 透视表，数据统计汇总利器

你还可以指定用"总和"、"均值"等聚合函数来汇总每个格子的数据。 拥有了这张透视表,数据就井然有序了。你可以一览无余地观察每个类别、每个地区的销售情况,发现潜在规律和异常。...无论是数据分析、报表制作,还是其他数据处理场景, pivot_table 都是你的得力助手。...", index="要作为行索引的列或列的列表", columns="要作为列索引的列或列的列表", aggfunc="用于聚合数据的函数或函数列表,默认是 numpy.mean...（Region）卖出的产品（Product），以及当前产品的销售额（Sales），客户质量（Quantity），现在希望对每个地区售卖的产品和销售额做一个统计汇总透视表。...多维度数据透视与总结,透视表功能可以按任意的行列索引对数据进行高效切割与聚合,全方位统计各维度的关键信息。

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我用Python展示Excel中常用的20个操

Pandas 在Pandas中也支持直接对数据绘制不同可视化图表，例如直方图，可以使用plot或者直接使用hist来制作df["薪资水平"].hist() ?...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，...比如制作地址、学历、薪资的透视表 ?...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=["...结束语 以上就是使用Pandas来演示如何实现Excel中的常用操作的全部过程，其实可以发现Excel的优点就是大多由交互式的点击完成数据处理，而Pandas则完全依赖于代码，对于有些操作比如数据透视表

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介绍一个助你事半功倍的数据挖掘神器！！

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。...PivotTableJS 看名字我们就能知道，该模块是专门用来生成透视表（pivot_table），而且是用JavaScript代码来构建的，由于其有GUI界面，所以我们在进行数据分析与可视化操作的时候并不需要写多少代码...，窗口中包括了表格当中的每一列的字段、可视化图表的各种形式等等 同时我们也可以拖拽指定的列到空白的窗口中，对其进行分组统计以及透视表的制作，如下图所示 而要是我们想要进行可视化操作，只需要在下拉框中选中...，将上面的结果进行可视化展示，如下所示 透视表 对于透视表而言，pivottablejs模块实现起来也格外的简单，我们只需要在上述操作的基础之上，将列拖拽到右边空白的长方形区域当中，例如我们想要看一下分布在不同城市当中不同职位员工的分布

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干货分享|如何用“Pandas”模块来做数据的统计分析！！

01 groupby函数 Python中的groupby函数，它主要的作用是进行数据的分组以及分组之后的组内的运算，也可以用来探索各组之间的关系，首先我们导入我们需要用到的模块 import pandas...Excel中，可以通过透视表轻易实现简单的分组运算。...当然我们还可以用该函数来制作一个更加复杂一点的透视表，例如下面的代码 pd.crosstab(index=[marketing.Age, marketing.Married], columns=marketing.Gender...03 Pivot_table函数 和上面的“Cross_tab”函数的功能相类似，对于数据透视表而言，由于它的灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求，而且操作性强，因此在实际的工作生活当中被广泛使用，...04 Sidetable函数 “Sidetable”可以被理解为是“Pandas”模块中的第三方的插件，它集合了制作透视表以及对数据集做统计分析等功能，让我们来实际操作一下吧 首先我们要下载安装这个“

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手把手教你玩转 Excel 数据透视表

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。...什么时候用数据透视表 找出同类数据在不同时期的某种特定关系 以简洁友好的方式，查看大量的表格数据 对数值数据快速分类汇总，按分类和子类查看数据信息 建立交叉表格，将行移动到列或将列移动到行，以查看数据源的不同汇总...数据透视表的使用方式 4-1 数据源 用于生成透视表的原始数据成为数据源。...，使用透视表可以十分快捷地生成每个班级的课程表，具体操作如下： 除了制作每个班级的课程表之外，简单的改变透视维度，又可以生成每位老师的课程表： 上边生成的透视表可以让老师们直观的看到自己每天的课程数量...使用透视表，只需要简单几步，即可完成报告的生成，再也不需要苦哈哈的手动去统计数据，之后再制作报表了。首先，我们基于销售历史数据生成一张透视表，并按照销售日期等维度制作一张基础透视表。

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基于纯前端类Excel表格控件实现在线损益表应用

在此示例中，我们添加了 Account Group 列来表示报告的不同部分，并将包含数据的表命名为 tblIncome。...使用的公式如下： 添加切片器 切片器作为用于过滤数据透视表的新功能。使用此功能按地区和财政年度过滤数据。...SpreadJS 提供了许多不同的选项来根据应用程序的需要自定义数据透视表的外观和功能。...使用下表对应的格式： 这里推荐使用条件格式，以使查看者更快地查看最大的帐户。数据透视表提供了为指定维度设置条件规则的能力。无论数据透视表布局如何变化，条件规则都只遵循指定的维度。...生成报告 下面是我们制作好的损益表报告截图： 以上就是如何使用 SpreadJS 纯前端表格控件，来生成所需的财务报告来支撑企业的财务应用。

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SQL、Pandas和Spark：如何实现数据透视表？

导读 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）。...值得补充的是：实际上为了完成不同性别下的生还人数，我们完全可以使用groupby(sex, survived)这两个字段+count实现这一需求，而数据透视表则仅仅是在此基础上进一步完成行转列的pivot...可以明显注意到该函数的4个主要参数： values：对哪一列进行汇总统计，在此需求中即为name字段； index：汇总后以哪一列作为行，在此需求中即为sex字段； columns：汇总后以哪一列作为列...完整的实现数据透视表及其结果如下： ? 当然，注意到这里仍然是保持了数据透视表结果中行key和列key的有序。...由于这里要转的列字段只有0和1两种取值，所以直接使用if函数即可： ?

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《MSSQL2008技术内幕:T-SQL语言基础》读书笔记（下）

五、透视、逆透视及分组 5.1 透视 　　所谓透视（Pivoting）就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为： ? 　　...PIVOT运算符同样涉及前面介绍的三个逻辑处理阶段（分组、扩展和聚合）以及同样的透视转换元素，但使用的是不同的、SQL Server原生的语法。 　　...5.2 逆透视 　　所谓逆透视（Unpivoting）转换是一种把数据从列的状态旋转为行的状态的技术，它将来自单个记录中多个列的值扩展为单个列中具有相同值得多个记录。...换句话说，将透视表中的每个源行潜在地转换成多个行，每行代表源透视表的一个指定的列值。 　　...@nextval; 6.2.2 新玩法：合并数据 　　SQL Server 2008引入了一个叫做MERGE的语句，它能在一条语句中根据逻辑条件对数据进行不同的修改操作（INSERT/UPDATE/DELETE

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一行代码制作数据分析交叉表，太便捷了

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...模块导入和数据读取 那我们按照惯例，首先导入模块并且来读取所要使用到的数据集，引用的依然是之前制作数据透视表的数据集 import pandas as pd def load_data():...df = load_data() df.head() output 牛刀小试 交叉表是用于统计分组频率的特殊透视表。...简单来说，就是将两个或者多个列中不重复的元素组成一个新的DataFrame，新数据的行和列交叉的部分值为其组合在原数据中的数量，我们先来看一个简单的例子，代码如下 pd.crosstab(index =...df['region'], columns = df['product_category']) output 在行方向上代表的是不同的地区，而在列方向上代表的则是不同的咖啡种类，出来的结果表示的是不同地区不同咖啡种类的汇总数据

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​一文看懂 Pandas 中的透视表

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。...使用index和values两个参数 ? 3. 使用aggfunc参数，指定多个函数 ? 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 ?...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 ? 图形备忘录 网上有一张关于利用pivot_table函数的分解图，大家可以参考下 ? -END-

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office 2016 软件安装包+安装教程-office全版本软件下载地址

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。...具体操作方法是：在输入汇总函数的单元格中，使用“SUM”函数，并将需要汇总的单元格区域作为参数填入函数中。...数据透视表除了以上的基本操作和高级技巧外，Excel还提供了数据透视表功能，能够更加灵活地对大量数据进行处理。...数据透视表的操作过程如下：1.选择需要进行数据透视表处理的区域，点击“插入”选项卡上的“数据透视表”按钮。...2.在“数据透视表”弹出窗口中，将需要处理的数据范围选中，然后选择需要作为行、列、值和筛选器的数据字段并将它们拖动到相应的区域中。

1.7K00

一文搞定pandas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 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

1.2K11

​【Python基础】一文看懂 Pandas 中的透视表

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。...使用index和values两个参数 ? 3. 使用aggfunc参数，指定多个函数 ? 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 ?...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 ? 图形备忘录 网上有一张关于利用pivot_table函数的分解图，大家可以参考下 ? ：

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快速在Python中实现数据透视表

例如，考虑一个产品销售数据集。其中一列可能是“年龄类别”，如年轻、中年和老年。如果你想要看到每个年龄类别的平均销售额，数据透视表将是一个很好的工具。...它会给你一个新表格，显示每一列中每个类别的平均销售额。 让我们来看看一个真实的场景，在这个场景中，数据透视表非常有用。我们可以用它来分析数据，甚至得出一些结论。...这个参数将决定如何总结我们的信息。因为这些列都是布尔值，所以寻找平均值的默认值是完美的。这些列的均值将给出每个描述符中有1个游戏的百分比。...如果以视觉的方式展示某些东西，人们通常更容易理解它。我们可以使用Pandas用数据透视表制作一个柱状图。 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。排列作为一个快捷方式，在y轴上做10个滴答声，从0开始，以0.1增量递增。我们创建的数据透视表实际上是一个DataFrame，它允许我们调用plot。条形法。

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重磅分享-揭开Excel动态交互式图表神秘面纱

其实，动态交互式图表并不是什么新奇事物，追根溯源，其原理和知识体系可概括为如下： 从过去几篇文章大家可能会注意到，我个人是比较喜欢用切片器作为选择器，以VBA（数据透视表更新事件）作为抽数引擎的。...、单选按钮，常用来进行单值切换，复选框常用来进行逻辑判断，数值调节钮和滚动条常用于模型的压力测试，切片器则用于切片数据透视图或者与数据透视表更新事件配合使用。...下图中，省份切片器对数据透视表进行切片后，将透视表中的单元格（下图中涂黄单元格）作为查询函数的参数使用，两相结合完成数据抽取的过程，继而通过动态的数据区域生成交互性图表。...只需简单的数据透视表及插入切片器的操作，即可完成，不用编写任何VBA代码（VBA焦虑的小伙伴们可以松一口气了）。 Excel切片器是2010版本后增加的新功能，其常与数据透视表/图配合使用。...简单易用，方便格式化，在用户体验上也远优于下拉框、数据有效性等控件，这也是我会比较多使用切片器作为交互式控件的原因。 那么如上这也酷炫的图表是如何制作的呢？

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