Python 本文涉及Python数据框，为了更好的视觉效果，使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中，下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明...，到length(数据框) columns:数据框列的标签，可用于索引数据框，默认同index dtype:强制数据框内数据转向的数据类型，如（float64） copy：是否对输入的数据采取复制的方法生成数据框...2.数据框内容的索引 方式1： 直接通过列的名称调取数据框的中列 data['c'][2] ?...，储存对两个数据框中重复非联结键列进行重命名的后缀，默认为('_x','_y') indicator：是否生成一列新值_merge，来为合并后的每行标记其中的数据来源，有left_only,right_only...；'outer'表示以两个数据框联结键列的并作为新数据框的行数依据，缺失则填充缺省值 lsuffix：对左侧数据框重复列重命名的后缀名 rsuffix：对右侧数据框重复列重命名的后缀名 sort：表示是否以联结键所在列为排序依据对合并后的数据框进行排序
比如下面这个例子，有很多仓库，且货物存放的仓库有增减，那该怎样计算除A和Z仓库以外的所有仓库的数量之和： 这种情况在物流行业里其实是比较普遍的，但是，如果你直接用List.Sum函数，然后选择当前除A...方法1：分组中筛选 分组筛选法，是利用在分组过程中筛选表的功能，先得到目标求和列，然后再按需要对仓库进行逆透视来实现。...Step-01 分组 选择规格列，单击转换菜单下的“分组依据”： 在弹出的分组依据对话框中选择高级，然后添加新的聚合方式（对数量进行求和，以及取分组下的所有行）。...]"Z" )[数量] ) 分组后，求和的内容将是删除了A仓库、Z仓库的内容： Step-03 透视仓库列 最后，再对仓库列进行透视，即可以得到想要的结果： 方法2：...Step-01 透视仓库列 Step-02 通过删除的方式筛选列计算 要对一个记录的部分列进行计算，我们可以通过Record.RemoveFields进行删除，然后再通过Record.ToList提取所有的列数据进行计算
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame...Excel数据透视表与Python实现对比 就是对表df中的a列各个值出现的次数进行统计。...Pandas中的数据透视表各功能 用过Excel透视表功能的话我们知道，出了统计出现次数之外，还可以选择计算某行的求和、最大最小值、平均值等(数据透视表对于数值类型的列默认选求和，文本类型默认选计数)，...）；sort可以设置是否根据统计值进行排序(关于value_counts函数的更多内容可以再看下官方文档)。...A对应1，B对于1，C对应2，通过set对c列去重后再计数。
数据排序和筛选：掌握如何对数据进行排序和筛选，以查找和组织信息。 数据透视表：学习如何创建和使用数据透视表对数据进行多维度分析。...以下是一些其他的操作： 数据分析工具 数据透视表：对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图：将数据透视表的数据以图表形式展示。 条件格式 数据条：根据单元格的值显示条形图。...色阶：根据单元格的值变化显示颜色的深浅。 图标集：在单元格中显示图标，以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式：对一系列数据进行复杂的计算。...data % select(-column_to_remove) 修改数据：直接对数据框的列进行赋值操作。...在实际工作中，直接使用Pandas进行数据处理是非常常见的做法，因为Pandas提供了对大型数据集进行高效操作的能力，以及丰富的数据分析功能。
利用固定数据区域创建图表 编辑数据系列 添加数据标签 格式化图表 Excel数据透视表 数据透视表对原始数据的要求 创建数据透视表 数据透视表字段布局 将数据透视图变成普通图表 Python大数据之Excel...单元格名称加上运算符号可以进行单元格数值的简单计算。 如第B列的第3个单元格，名称为“B3”。...然后在分析过程中，可以将分散在数据表不同位置的重点数据再集中进行查看。 此时可以通过单元格底色、文字颜色进行排序。...•选择添加按钮，添加数据源 输入坐标名称和数据。 •选择要在图表上显示的数据信息，点击编辑对周标签进行编辑 点击确定，生成图表 图表介绍 图表创建完成后。...理解字段 字段勾选完后，就需要对字段进行设置。 字段设置有以下两个要点：即，透视表的列和行分别显示什么数据、数据的统计方式是什么。
它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...('1900/1/30', periods=df.shape[0]) 添加日期索引 查看/检查数据 df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数...) 所有列的唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...按降序对值排序 df.sort_values([col1,ascending=[True,False]) 将col1按升序排序，然后按降序排序col2 df.groupby(col) 从一列返回一组对象的值...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max
本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计，帮助读者更好地理解和应用数据。 首先，我们需要导入一些常用的Python库，如pandas、numpy和matplotlib等。...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 2.3.返回不含行索引的聚合数据 到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引...,要应用透视表的数据框; 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，...: 行名称 margins : 总计行/列 normalize：将所有值除以值的总和进行归一化，为True时候显示百分比 dropna :是否刪除缺失值 【例19】根据国籍和用手习惯对这段数据进行统计汇总...首先给出数据集： 对不同国家的用手习惯进行统计汇总 【例20】采用小费数据集，对time和day列同时进行统计汇总。
how 默认是inner，inner、outer、right、left on 用于连接的列名，默认是相同的列名 left_on \right_on 左侧、右侧DF中用作连接键的列 sort 根据连接键对合并后的数据进行排序...重塑reshaping stack：将数据的列旋转成行，AB由列属性变成行索引 unstack:将数据的行旋转成列，AB由行索引变成列属性 透视表 data: a DataFrame object...，要应用透视表的数据框 values: a column or a list of columns to aggregate，要聚合的列，相当于“值” index: a column, Grouper,...to use for aggregation, defaulting to numpy.mean，要应用的聚合函数，默认函数是均值 关于pivot_table函数结果的说明 df是需要进行透视表的数据框...values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性
在对海量数据进行分析的过程中，可能需要对数据进行排序操作。 本节教大家如何在python中对数据框进行一些排序操作。...本文目录 总结sort_values函数的用法 按年龄对行进行升序排列 按年龄对行进行降序排列 按年龄升序身高降序排列数据框 对列进行排序 注意：本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立...1 总结sort_values函数的用法 python中默认按行索引号进行排序，如果要自定义数据框的排序，可以用sort_values函数进行重定义排序。...ascending中的第一个True表示先对年龄进行升序排列，第二个False表示若年龄相同，再根据身高降序排列。 5 对列进行排序 对列排序，第一种办法是重定义列的顺序进行排序。...至此，在python中对数据框进行排序操作已介绍完毕，大家可以动手练习一下，思考一下还可不可以对数据框进行别的操作 ? 。
-3：添加索引列 Step-4：基于索引列添加“除（整数）”列 2表示对索引列除以2，得到的商（整数）部分。...； …… Step-5：删除索引列 Step-6：基于增加的“除（整数）“列，逆透视其他列 Step-7：基于型号数量列对值列以不聚合的方式进行透视 Step-8：删除不需要的列 Step-9：...数据上载 小勤：为什么要加上那个“除（整数）“的列呢？...大海：这里每2列为一组，转置后，大家都用了同样的标题，为了能在后面的透视过程中区分不同的组，就只好再想办法加上一个特定的标志。 小勤：原来这样，感觉有点儿绕，我再练练加深一下理解。...大海：嗯，多练一下就好，这个操作好对加深透视和逆透视的理解也很有好处。 小勤：好的。
翻译：黄念 校对：王方思 小编和大伙一样正在学习Python，在实际数据操作中，列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用，如果你对这些感兴趣，请看下文： ◆ ◆ ◆ 引言...◆ ◆ ◆ 我们开始吧 从导入模块和加载数据集到Python环境这一步开始： ? # 1–布尔索引 如果你想根据另一列的条件来筛选某一列的值，你会怎么做？...2. .values[0]后缀是必需的，因为默认情况下元素返回的索引与原数据框的索引不匹配。在这种情况下，直接赋值会出错。 # 6. 交叉表 此函数用于获取数据的一个初始“感觉”（视图）。...# 12–在一个数据帧的行上进行迭代 这不是一个常用的操作。毕竟你不想卡在这里，是吧？有时你可能需要用for循环迭代所有的行。例如，我们面临的一个常见问题是在Python中对变量的不正确处理。...加载这个文件后，我们可以在每一行上进行迭代，以列类型指派数据类型给定义在“type（特征）”列的变量名。 ? ? 现在的信用记录列被修改为“object”类型，这在Pandas中表示名义变量。
3、导入表格 默认情况下，文件中的第一个工作表将按原样导入到数据框中。 使用sheet_name参数，可以明确要导入的工作表。文件中的第一个表默认值为0。...使用index_col参数可以操作数据框中的索引列，如果将值0设置为none，它将使用第一列作为index。 ?...Python提供了许多不同的方法来对DataFrame进行分割，我们将使用它们中的几个来了解它是如何工作的。...15、排序 对特定列排序，默认升序： ? 四、统计功能 1、描述性统计 描述性统计，总结数据集分布的集中趋势，分散程度和正态分布程度，不包括NaN值： ? 描述性统计总结： ?...13、Groupby：即Excel中的小计函数 ? 六、DataFrame中的数据透视表功能 谁会不喜欢Excel中的数据透视表呢？
索引值也是持久的，所以如果你对 DataFrame 中的行重新排序，特定行的标签不会改变。 5. 副本与就地操作 大多数 Pandas 操作返回 Series/DataFrame 的副本。...数据操作 1. 列操作 在电子表格中，公式通常在单个单元格中创建，然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。在 Pandas 中，您可以直接对整列进行操作。...过滤 在 Excel 中，过滤是通过图形菜单完成的。 可以通过多种方式过滤数据框，其中最直观的是使用布尔索引。...按值排序 Excel电子表格中的排序，是通过排序对话框完成的。 pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法，它需要一个列列表来排序。...数据透视表 电子表格中的数据透视表可以通过重塑和数据透视表在 Pandas 中复制。再次使用提示数据集，让我们根据聚会的规模和服务器的性别找到平均小费。
数据透视表（Pivot Table）是常用的数据汇总工具，可以通过控制数据的排列灵活地进行数据分析，进而挖掘出数据中最有价值的信息。掌握数据透视表，已经成为数据分析从业者必备的一项技能。...在python中我们可以通过pandas.pivot_table函数来实现数据透视表的功能。..."pclass"后，现在透视表具有二层行级索引，一层列级索引。...仔细观察透视表发现，与上面【3】中的"添加一个列级索引"，在分组聚合效果上是一样的，都是将每个性别组中的成员再次按照客票级别划分为3个小组。...需要注意的是，如果不传入values参数，将对除index和columns之外的所有剩余列进行聚合。 # 不传入values参数，剩余的所有列均做聚合（默认是均值聚合）。
df.info()：主要用于提供关于DataFrame的一般信息，如列索引、数据类型、非空值数量以及内存使用情况。它不会提供数值型数据的统计摘要，而是更多地关注于数据集的整体结构和数据类型。...可以使用sort_values()方法对DataFrame或Series进行排序，根据指定的列或行进行升序或降序排列。...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。
pandas，python+data+analysis的组合缩写，是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库，与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包，享有数分三剑客之名...和DML操作在pandas中都可以实现 类比Excel的数据透视表功能，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表，这在pandas中也可轻松实现 自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas...在pandas早些版本中，除一维数据结构series和二维数据结构dataframe外，还支持三维数据结构panel。...sort_index、sort_values，既适用于series也适用于dataframe，sort_index是对标签列执行排序，如果是dataframe可通过axis参数设置是对行标签还是列标签执行排序...2 分组聚合 pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表，前者堪比SQL中的groupby，后者媲美Excel中的数据透视表。
使数据集成为宽格式 宽格式数据结构是指各组多元时间序列数据按照相同的时间索引横向附加，接着我们将按商店和时间来透视每周的商店销售额。...在这个示例中，group_cols是Store列，而time_col是时间索引ds。...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。...在沃尔玛商店的销售数据中，包含了时间戳、每周销售额和商店 ID 这三个关键信息。因此，我们需要在输出数据表中创建三列：时间戳、目标值和索引。...图(11): neuralprophet 结论 本文中，云朵君和大家一起学习了五个Python时间序列库，包括Darts和Gluonts库的数据结构，以及如何在这些库中转换pandas数据框，并将其转换回
返回 表——包含已经删除过滤器后的一列或多列的表。 C. 注意事项 第1参数是表，第2参数是列，而All函数的第1参数是表或者列。...如何批量抓取企业的公示信息？ 如何获取图片中的文字信息？ 如何在Excel及Power BI中对中文日期进行排序？ 如何批量一步抓取搜索栏的联想词？ 如何快速的获得一些购物网站的产品信息？...升级篇 Power Query中单列数据按需转多列 在Power Query中如何进行类似"*"的模糊匹配查找？ 如何在Power Query中达到函数Vlookup的效果?...（转置，分组依据中加索引，透视，逆透视，if...then...else...） 重复数据删除哪家强？...（Text.Format，Text.PadStart，Text.PadEnd，Text.Insert） 如何批量对每一行或者每一列进行排序？
('hello python') 是否为空 pd.isnull(obj) obj.isnull() 转成DF数据框 DataFrame(data, columns=['col1',...查看索引和列名 DataFrame.columns DataFrame.index 列属性和索引重排 DataFrame.reindex([columns=['col1','col2','col3'.....#默认根据index排序，axis = 1 则根据columns排序 dataframe.sort_index(axis=0, ascending=False) # 根据值排序 dataframe.sort_index...Rep"], aggfunc=[np.sum, np.mean], margins=True)) #values：需要对哪些字段应用函数 #index：透视表的行索引...(row) #columns：透视表的列索引(column) #aggfunc：应用什么函数 #fill_value：空值填充 #margins：添加汇总项 #然后可以对透视表进行筛选 table.query
图 7-10 配置【透视列】时所需进行的选择 切记要确保在启动【透视列】命令前，选择希望用于【透视列】列标题，因为一旦进入对话框，就会提示用户选择包含想根据列标题进行汇总值的列，用户不能在对话框中更改它...例如在本例中，拆分列为多行与拆分列为多列后再逆透视是等价的，而列头带有额外信息与内容位置一一对应，导致使用拆分列为多列后再逆透视成为了本场景下的正确方法，虽然步骤多了一点，但正确性是第一位的。）...7.4.3 数据排序 在本章中，要探讨的最后一项技术是排序。继续上一节的内容，用户希望按 “State” 列的升序对数据进行排序。...但如果数据将被加载到 Excel 或 Power BI 中的数据模型为了后续制作透视表，那么对输出进行排序是不必要的，因为在展示层可以再进行排序，解决这个问题。...虽然可以在对话框中定义聚合区域中使用的列，但不能在这个对话框中重命名分组级别。它们必须在分组前或分组后重新命名。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
