所有录像都可以通过录像列表回看，点击开始时间，系统就会自动调整排序。此处偶尔会出现一点小BUG，点击开始时间后系统没有反应，如下图： ?...分析问题 这是由于前端代码在列表头的“开始时间”处没有设置按照倒序排序，因此该行显示有误，正确显示应该如下图： ?...解决问题 修改下前端代码，添加开始时间的倒序排序，代码参考： 序排序的，但是第一页的比第二页的时间要大，这显然是有问题的。...时间排序的问题已经恢复正常，至此录像回看里排序的问题已经修改完毕。如果大家还想了解更多关于EasyNVR的相关内容，欢迎联系TSINGSEE青犀视频团队或者直接在本文下方留言。
在此基础上，通过Excel的透视图、通过sql的聚合分析，或者通过Tableau的托拉拽，一切分析就变得生动起来。...最让我震惊的一家客户是，他们拿着从Excel透视表中生成的十条数据，问我为何在Tableau中开展高级分析。...须知，Excel所谓的透视（pivot），设计之初是为了把极少量的数据行列交换用的，交换有时候伴随着聚合，随着数据量的增加，聚合成了必备，行列交换的pivot退居二线。可以说，透视即聚合。...一旦在明细上做完透视（pivot），你就失去了业务逻辑的灵魂。 今天的朋友，也是相似的问题，她不了解如何在Tableau中如何增加同比环比，于是在Excel透视图中通过筛选、计算完成。...这个确实是需要点时间领会的，不过有了我多年的积累和帮助，我想大家都能比我节约两年的时间去探索。 3、从擅长的阵地开始，循序渐进 朋友是商品管理的专家，不过目前还不是可视化的专家。
，没有任何工具可以轻松地将数据从透视转换为非透视形态，这导致了需要花费大量的时间来处理这部分工作，至少到目前为止是这样的。...用户没有计算新列的 “Total” 值。 问题是，在这些变化的情况下，刷新将如何进行？...作为一个规律，若某表的列会因为未来的业务扩展，而不断增加新列，如：财务科目或业务指标，则此列应该逆透视，以变保持固定的结构。...由于 Power Query 默认情况下只扫描预览中的数据，用户偶尔会看到【列表可能不完整】的信息，并有一个可以单击【加载更多】的选项。...图 7-22 手动创建一个包含 “ia” 的筛选器 当用户不能在筛选器列表中看到数据时，或者需要为筛选器配置一些更复杂的条件，如【且】和【或】条件时，【筛选行】对话框的这个视图非常有用。
本文和你一起来探索Python中的pivot_table函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。 也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理工作过程中更高效。...values：要聚合的列，默认对所有数值型变量聚合。 index：设置透视表中的行索引名。 columns：设置透视表中的列索引名。...aggfunc：聚合统计函数，可以是单个函数、函数列表、字典格式，默认为均值。当该参数传入字典格式时，key为列名，value为聚合函数值，此时values参数无效。...二、pivot_table函数实例 1 导入库并加载数据 首先导入本文需要的库并加载数据，如果你有些库还没有安装，导致运行代码时报错，可以在Anaconda Prompt中用pip方法安装。...至此，Python中的pivot_table函数已讲解完毕，如想了解更多Python中的函数，可以翻看公众号中“学习Python”模块相关文章。
，如折线图、散点图等。...; index=用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的行; columns =用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的列; values = 待聚合的列的名称，默认聚合所有数值列;...aggfunc =值的聚合方式,聚合函数或函数列表,默认为’mean’,可以是任何对groupby有效的函数; margins = 总计。...程序代码如下所示: 4.2.交叉表 交叉表采用crosstab函数，可是说是透视表的一部分，是参数aggfunc=count情况下的透视表。...columns：要在列中分组的值 values:聚合计算的值，需指定aggfunc aggfunc：聚合函数，如指定，还需指定value，默认是计数 rownames :列名称 colnames
操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...这样，行序就已经反转过来了，索引也重置为默认索引。 5. 反转列序 与反转行序类似，还可以用 loc 从左到右反转列序。 ?...这时，要用 agg() 方法，把多个聚合函数的列表作为该方法的参数。 ? 上列就算出了每个订单的总价与订单里的产品数量。 19....创建透视表 经常输出类似上例的 DataFrame，pivot_table() 方法更方便。 ? 使用透视表，可以直接指定索引、数据列、值与聚合函数。...设置 margins=True，即可为透视表添加行与列的汇总。 ? 此表显示了整体幸存率，及按性别与舱型划分的幸存率。 把聚合函数 mean 改为 count，就可以生成交叉表。 ?
Series 特点 分组键可以是正确长度的任何数组 通用的groupby方法是size，返回的是一个包含组大小信息的Series 分组中的任何缺失值将会被排除在外 默认情况下，groupby是在axis...=0情况下进行的 语法糖现象： df.groupby('key1')['data1'] df['data1'].groupby(df['key1']) 如果传递的是列表或者数组，返回的是分组的DataFrame...如果传递的是函数或者函数名的列表，则生成的DF数据的列名将会是这些函数名： ?...笔记2：只有当多个函数应用到至少一个列时，DF才具有分层列 返回不含行索引的聚合数据：通过向groupby传递as_index=False来实现 数据透视表和交叉表 DF中的pivot-table方法能够实现透视表...透视表中常用的几个参数： index：行索引 columns：列属性 aggfunc：聚合函数 fill_value：填充NULL值 margins ：显示ALL属性或者索引 ?
四、如何快速查看数据的统计摘要 区别df.describe()和df.info() df.describe()：默认情况下，它会为数值型列提供中心趋势、离散度和形状的统计描述，包括计数、均值、标准差、最小值...Pandas提供了一系列内置函数，如sum()、mean()、max()、min()等，用于对数据进行聚合计算。此外，还可以使用apply()方法将自定义函数应用于DataFrame或Series。...先分组，再⽤ sum()函数计算每组的汇总数据 多列分组后，⽣成多层索引，也可以应⽤ sum 函数 分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组的统计值。...十、数据透视表应用 透视表是⼀种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式，在pandas中它被称作pivot_table。...透视表是一种强大的数据分析工具，它可以快速地对大量数据进行汇总、分析和呈现。
描述性统计和数据汇总 理解大型数据集的一种方法是计算整个数据集或有意义子集的描述性统计数据，如总和或均值。...默认情况下，它们返回沿轴axis=0的系列，这意味着可以获得列的统计信息： 如果需要每行的统计信息，使用axis参数： 默认情况下，缺失值不包括在描述性统计信息（如sum或mean）中，这与Excel...Region）的唯一值，并将其转换为透视表的列标题，从而聚合来自另一列的值。...这使得跨感兴趣的维度读取摘要信息变得容易。在我们的数据透视表中，会立即看到，在北部地区没有苹果销售，而在南部地区，大部分收入来自橙子。如果要反过来将列标题转换为单个列的值，使用melt。...使用聚合统计数据有助于理解数据，但没有人喜欢阅读一整页数字。为了使信息易于理解，没有什么比创建可视化效果更好的了，这是下一个要介绍的主题。
即使你从未听说过NumPy，Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。...如果你 "即时" 添加流媒体数据，则你最好的选择是使用字典或列表，因为 Python 在列表的末尾透明地预分配了空间，所以追加的速度很快。...文档中的 "保留键序" 声明只适用于left_index=True和/或right_index=True（其实就是join的别名），并且只在要合并的列中没有重复值的情况下适用。...使用.aggall可以为不同的列指定不同的聚合函数，如图所示： 或者，你可以为一个单列创建几个聚合函数： 或者，为了避免繁琐的列重命名，你可以这样做： 有时，预定义的函数并不足以产生所需的结果。...方法）pivot_table： 没有列参数，它的行为类似于groupby； 当没有重复的行来分组时，它的工作方式就像透视一样； 否则，它就进行分组和透视。
行序反转 让我们来看一下drinks这个DataFame: ? 该数据集描述了每个国家的平均酒消费量。如果你想要将行序反转呢？...你还可以检查每部电影的索引，或者"moives_1": ? 或者"moives_2": ? 需要注意的是，这个方法在索引值不唯一的情况下不起作用。...为了对多个函数进行聚合，你可以使用agg()函数，传给它一个函数列表，比如sum()和count(): ? 这将告诉我们没定订单的总价格和数量。 19....想要使用数据透视表，你需要指定索引(index), 列名(columns), 值(values)和聚合函数(aggregation function)。...注意，这并没有修改基础的数据类型，而只是修改了数据的显示结果。 你也可以重置任何一个选项为其默认值： ? 对于其它的选项也是类似的使用方法。 25.
列表 在说透视表之前，我们先看看，什么是列表，在传统观念上，列表的每一行代表一条记录，而每一列代表一个属性。...透视表 透视表没有一个明确的定义，一般是观念上是指，为了方便进行数据分析，而对数据进行一定的重排，方便后续分析，计算等操作。透视表每一个元素及其对应的“坐标”一起形成一条完整的记录。...通过一般的定义，我们能看出，透视表主要用于分析，所以，一般的场景我们都会先对数据进行聚合，以后再对数据分析，这样也更有意义。...就好像，将话费清单，做成透视表，尽管逻辑上没有任何问题，但是结果是可能比现在的清单列表更难查阅。 PS：一些可以借鉴的名词，目前维基百科并没有收录，也只能权且理解一下吧 ?...注册成了表f，使用spark sql语句，这里和oracle的透视语句类似 pivot语法： pivot( 聚合列 for 待转换列 in (列值) ) 其语法还是比较简单的。
Excel数据透视表虽好，但在pandas面前它也有其不香的一面！ ? 01 何为透视表 数据透视表，顾名思义，就是通过对数据执行一定的"透视"，完成对复杂数据的分析统计功能，常常伴随降维的效果。...至此，我们可以发现数据透视表中实际存在4个重要的设置项： 行字段 列字段 统计字段 统计方式（聚合函数） 值得指出的是，以上4个要素每一个都可以不唯一，例如可以拖动多个字段到行/列字段中形成二级索引，...02 利用pd.pivot_table实现 Pandas作为Python数据分析的瑞士军刀，实现个数据透视表自然不在话下，其接口函数为pivot_table，给出其核心参数如下： values : 待聚合的列名...index : 用于放入透视表结果中的行索引列名 columns : 用于放入透视表结果中列索引列名 aggfunc : 聚合统计函数，可以是单个函数，也可以是函数列表，还可以是字典格式，默认聚合函数为均值...仍以titanic数据集为例，应用pivot_table完成前述数据透视表操作，默认情况下只需如下调用： ?
本次1.3版本的更新图表有了一些新的变化，而之前也一直没有做过非常细致的图表教程。 而且目前可以参考的资料有限，大部分还需要自己探索。所以本系列文章将对这59张图表的使用做一个整理。...其中Table 为经典的表格展示。 Pivot Table 与 Pivot Table v2 为 数据透视表。...图表的具体设置步骤如下 1、图表类型（Chart type）：这里已经选定了为 Table 类型。 2、时间列（Time）：与数据中的时间列进行关联，如果没有可以空着，还可以设置时间跨度与区间。...3、查询（Query）：这里要注意的是查询模式（Query MODE）有两种：聚合（AGGREGATE） 和 原始记录 （RAW RECORDS），由于默认是聚合，所以没有选择分组和指标，就会报错了。...是否包含时间（INCLUDE TIME），正序倒序（SORT DESCENDING），展示聚合总数（SHOW TOTALS），过滤器（FILTERS）。
如何在保持准确性的同时简化这个公式？” 3. 创建自定义函数 专业提示学习如何借助 ChatGPT 创建自定义函数，使您能够在不使用复杂公式的情况下执行特定计算。步骤 1....ChatGPT 提示“我的数组公式计算时间很长，导致电子表格速度变慢。如何优化以获得更好的性能？” 6. 条件聚合 Pro-Tip 发现如何使用 ChatGPT 指导的高级公式有条件地聚合数据。...如何创建公式以根据变化的销售数据自动执行此突出显示？” 18. 数据聚合与数据透视表 专业提示使用 ChatGPT 的指导，提升您使用数据透视表的数据聚合技能，实现对大型数据集的动态汇总。步骤 1....确定您要聚合和汇总的数据集。2. 定义您想要分析的关键变量和指标。3. 请咨询 ChatGPT 指导您设置数据透视表，创建计算字段和自定义数据透视表布局。...使用数据验证列表进行复杂数据输入 Pro-Tip 利用 Excel 的数据验证功能和 ChatGPT 创建复杂的下拉列表，帮助用户准确高效地输入数据，即使在复杂的情况下也能做到。步骤 1.
本次1.3版本的更新图表有了一些新的变化，而之前也一直没有做过非常细致的图表教程。 而且目前可以参考的资料有限，大部分还需要自己探索。所以本系列文章将对这59张图表的使用做一个整理。...其中Table 为经典的表格展示。 Pivot Table 与 Pivot Table v2 为 数据透视表。...图表的具体设置步骤如下 1、图表类型（Chart type）：这里已经选定了为 Table 类型。 2、时间列（Time）：与数据中的时间列进行关联，如果没有可以空着，还可以设置时间跨度与区间。...3、查询（Query）：这里要注意的是查询模式（Query MODE）有两种： 聚合（AGGREGATE） 和 原始记录 （RAW RECORDS），由于默认是聚合，所以没有选择分组和指标，就会报错了。...是否包含时间（INCLUDE TIME），正序倒序（SORT DESCENDING），展示聚合总数（SHOW TOTALS），过滤器（FILTERS）。
——时间篇(1) 如何在Power Query中提取数据？...——时间篇(2) 从如何在Power Query中提取数据——记录片 如何在Power Query中提取数据——列表篇(1) 如何在Power Query中提取数据——列表篇(2) 如何在Power Query...中提取数据——列表篇(3) 如何在Power Query中提取数据——列表篇(4) 如何在Power Query中获取数据——表格篇(1) 如何在Power Query中获取数据——表格篇(2) 如何在...Power Pivot函数——智能时间函数DateAdd的用法及差异 Power Pivot中DAX的时间函数 Power Pivot智能日期函数——开始时间 Power Pivot智能日期函数——最后时间...（合并查询， if...then...else, Date.EndOfWeek, Date.Day） 转置，透视，逆透视如何处理单列数据并转换成需要的格式？
Python: 关于Python中的变量与数据描述函数，因为之前已经介绍过一些基础的聚合函数，这里仅就我使用最多的数据透视表和交叉表进行讲解：Pandas中的数据透视表【pivot_table】和交叉表...pandas的交叉表函数pd.crosstab参数设定规则与透视表保持了很高的相似度，确实从呈现形式上来讲，数值型变量的尽管聚合方式有很多【均值、求和、最大值、最小值、众数、中位数、方差、标准差、求和等...，其理念大致与Excel中的透视表理念一致，只要把握好关于行、列、度量值和聚合函数的设定规则即可。...以上透视表是针对数值型变量的分组聚合，那么针对类别型变量则需要使用pandas中的交叉表函数进行列表分析。...事实上，crosstab似乎同时也能兼容透视表的完整功能，但是奇怪的是透视表提供了数据框名称参数，指定参数时无需声明数据框名称，而且行列字段都可指定列表对象（二维以上，指定多个 字段），但是交叉表则没有给出数据框名称向量
目录 R语言第一章数据处理基础①读取EXEL表格数据 R语言第一章数据处理基础②一行代码完成数据透视表 rpivotTable：R的数据透视表 安装 # devtools::install_github...如果仅选择数据，则数据透视表将打开，行和列上没有任何内容（但您可以随时拖放行或列中的任何变量） rows and cols允许用户创建报告，即指示哪个属性将在行和列上。...aggregatorName表示聚合的类型。...这里的选项很多：计数，计数唯一值，列表唯一值，总和，整数和，平均值，总和，80％上限，80％下限，总和为总分数，总和为行数，总和为列的分数，计为总分数，计算为行的分数，计为列的分数 renderers决定了用于显示的图形渲染类型...，如Table，Treemap等。
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