上市公司的财报通常包含如下格式的表格。这个表格的困难之处在于,项目之间不是独立存在的,有些项目是由别的项目加减计算得到的。例如毛利等于收入减销售成本。 Excel有很大的灵活性,插入行就可以搞定这样的表格,Power BI则不然。
其中,薪水是指该雇员在起始日期到结束日期这段时间内的薪水。当前员工是指结束日期 = '9999-01-01'的员工。
数据透视表将每一列数据作为输入,输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。在实际数据处理过程中,数据透视表使用频率相对较高,今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。
具体来讲,第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看,去重计数,条件选择,合并连接,分组排序等操作。
本文从一个案例入手,综合运用pandas的各类操作实现对数据的处理,处理步骤如下所示。在公众号后台回复“case”即可获取本文全部数据,代码和文档。
背景图要求:需要白底黑色,如果不是全黑貌似还是会出问题,最好到一些图标网站上下载图标类的背景图,支持格式为jpg和png。
1、动态隔间运算入门说明 2、入门小案例 3、“比较”、“占比”、“环比”的操作 4、“逐层累计”与“跨层累计”的操作 5、条件汇总
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。
来源:DeepHub IMBA本文约2300字,建议阅读5分钟本文用25个示例详细介绍groupby的函数用法。 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集,那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。 在本文中,我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用
作者:dcguo 使用 sql 做数仓开发有一段时间了,现做一下梳理复盘,主要内容包括 sql 语法、特性、函数、优化、特殊业务表实现等。 mysql 数据结构 常用 innodb 存储为 B+ 树 特点 多路平衡树,m 个子树中间节点就包含 m 个元素,一个中间节点是一个 page(磁盘页) 默认 16 kb; 子节点保存了全部得元素,父节点得元素是子节点的最大或者最小元素,而且依然是有序得; 节点元素有序,叶子节点双向有序,便于排序和范围查询。 优势 平衡查找树,logn 级别 crud; 单一节点比二
本文来自于公众号读者投稿。作者Suke,数据爱好者,主攻方向:数据分析,数据产品化。
在MySQL中,优化数据查询和生成报表是至关重要的任务,WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。它可以在GROUP BY子句中使用,以在结果中添加额外的行,显示分组的合计值。
新型冠状病毒感染的肺炎疫情爆发后,对人们的生活产生很大的影响。当前感染人数依然在不断变化。每天国家卫健委和各大新闻媒体都会公布疫情的数据,包括累计确诊人数、现有确诊人数等。
从上述的例子中不难看出,想要实现分组操作,必须明确三个要素:分组依据分组依据、数据来源数据来源、操作及其返回结果操作及其返回结果。同时从充分性的角度来说,如果明确了这三方面,就能确定一个分组操作,从而分组代码的一般模式:
今天跟大家分享直方图的制作技巧! ▼ 直方图是统计描述常用的图表工具,虽然跟柱形图外表有点类似,但是制作方法却要比柱形图复杂得多,今天要跟大家分享两种直方图的制作技巧! ——利用数据分析库直方图工具
用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累托图,转化漏斗图,RFM 客户分类以后的雷达图。
> 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
事实表 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据,如现金登记事务所产生的数据,事实数据表通常包含大量的行。事实数据表的主要特点是包含数字数据(事实),并且这些数字信息可以汇总,以提供有关单位作为历史的数据,每个事实数据表包含一个由多个部分组成的索引,该索引包含作为外键的相关性纬度表的主键,而维度表包含事实记录的特性。事实数据表不应该包含描述性的信息,也不应该包含除数字度量字段及使事实与纬度表中对应项的相关索引字段之外的任何数据。 包含在事实数据表中的“度量值”有两中:一种是可以累计的度量值,另一种是非累计的度量值。最有用的度量值是可累计的度量值,其累计起来的数字是非常有意义的。用户可以通过累计度量值获得汇总信息,例如。可以汇总具体时间段内一组商店的特定商品的销售情况。非累计的度量值也可以用于事实数据表,单汇总结果一般是没有意义的,例如,在一座大厦的不同位置测量温度时,如果将大厦中所有不同位置的温度累加是没有意义的,但是求平均值是有意义的。 一般来说,一个事实数据表都要和一个或多个纬度表相关联,用户在利用事实数据表创建多维数据集时,可以使用一个或多个维度表。 维度表 维度表可以看作是用户来分析数据的窗口,纬度表中包含事实数据表中事实记录的特性,有些特性提供描述性信息,有些特性指定如何汇总事实数据表数据,以便为分析者提供有用的信息,维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构。例如,包含产品信息的维度表通常包含将产品分为食品、饮料、非消费品等若干类的层次结构,这些产品中的每一类进一步多次细分,直到各产品达到最低级别。 在维度表中,每个表都包含独立于其他维度表的事实特性,例如,客户维度表包含有关客户的数据。维度表中的列字段可以将信息分为不同层次的结构级。 结论
排序函数,按照某(几)个指定的列按照升(降)序排列重新排列数据集,参数ascending = False,降序排列,ascending = True,升序排列;
通过之前的介绍,相信大家也知道了,我们经常使用的开窗函数除了排名函数以外,还有聚合函数。
前几天看到一篇文章,给大家列出了Pandas的常用100函数,并将这100个函数分成了6类:统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。
SQL常见面试题总结 (原创不易,你们对阿超的赞就是阿超持续更新的动力!) (以免丢失,建议收藏,阿超持续更新中......) (------------------------------------------------------------------------) 常用SQL语句 SQL常用的聚合函数 Group By和Order By where和having子句的区别 count(*)和count(1)有什么区别 count(1) 含义 用count对字段为null的数据可以查出来吗
问题:依据group分组,按照dat(日期)升序对num列数据累计求和并生成cum_num列
十年前写的,关于Oracle分析函数、多维函数简单应用,主要针对BI报表统计,不一定很全面,但对BI应用场景做了少许说明。
窗口函数(window function), 也可以被称为 OLAP函数 或 分析函数。
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值,如果用AllExpect函数则可以写成
交易表记录了每天交易的客户交易时间、客户号、消费类型和消费金额。其中,交易类型有两种值:消费和转账。
该表记录了球队、球员号码、球员姓名、得分分数以及得分时间。现在球队要对比赛中表现突出的球员做出奖励。
请注意,本文编写于 964 天前,最后修改于 964 天前,其中某些信息可能已经过时。
本号之前已经分享过关于如何使用 Python 中的数据处理分析包 pandas 处理 Excel 的数据,本文继续分享一个小案例,此案例源于上周末帮朋友做的一个需求,并且是以 vba 编写解决,后来我用 Python 再解决一次,通过本文作简单分享。
今天要跟大家分享的图表是不等宽柱形图! ▽▼▽ 基础等柱形图一般只能展示一个维度的数据,但是如果想要在柱形图中同时展示两个维度的数据(柱高一个维度、柱宽另一个维度),也是可以通过特殊技巧来实现的!今天
PostgreSQL从小白到专家,是从入门逐渐能力提升的一个系列教程,内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容,希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助,欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
“大疫”当前,大家每天醒来第一件事就是打开手机,看看本地又新增几个确诊,老家又新增多少疑似,亲朋好友那边又有哪些传言……与其在家闲出P,为何不借助平台数据,用PowerBI来小试一把牛刀呢。
Power BI中DAX函数非常多,功能非常强大,下面结合一些实际场景来讲解DAX一些常用的函数,这些场景包含求和、计数、相除、排序、累计、环比、同比,为了更方便后续的可视化展示数据,我们新创建可视化展示的页面,创建一个新表存储后续展示的度量值,具体操作如下:
基尼系数是国际上最常用的分析国民收入分配格局的方法,度量分配的均衡性或差异程度。常用两种计算方法,一是:拟合曲线法、二是:直接计算。
本篇节选自书籍《对比Excel,轻松学习SQL数据分析》一书,主要讲解数据分析面试中常见的30道SQL面试题。1-10题见:30道经典SQL面试题讲解(1-10)
panda对象拥有一组常用的数学和统计方法,他们大部分都属于简约统计,NA值会自动被排除,除非通过skipna=False禁用
在上2篇文章中介绍了SQL SERVER的SELECT语句的简单使用方法《SQL Server 数据库设计--SELECT语句》《SQL Server 数据库设计--SELECT语句之二》,这篇文章继续介绍其他高级查询方法。
本文从RFM模型概念入手,结合实际案例,详解Python实现模型的每一步操作,并提供案例同款源数据,以供同学们知行合一。
Numpy已经能够帮助我们处理数据,能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题,那么pandas学习的目的在什么地方呢?
“原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间本来存在着无法解释的不平衡。一般来说,投入和努力可以分为两种不同的类型: 多数,它们只能造成少许的影响;少数,它们造成主要的、重大的影响。” → 一个公司,80%利润来自于20%的畅销产品,而其他80%的产品只产生了20%的利润
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