一文看懂pandas中的透视表 读取数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("....设置数据 使用category数据类型，按照想要查看的方式设置顺序 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 df["Status"] = df["Status"].astype...") df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视表...4.使用columns参数，指定生成的列属性 ? 解决数据的NaN值，使用fill_value参数 ? 查看总数据，使用margins=True ? 不同的属性字段执行不同的函数 ? ?...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 ?
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。...df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视表...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 ? 6. 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 ?
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。...df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视表...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 ? 6. 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 ?
01 数据透视表简介 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。...02 Pandas实现数据透视表 在三大工具中，Pandas实现数据透视表可能是最为简单且又最能支持自定义操作的工具。...这里给出Pandas中数据透视表的API介绍： ?...上述需求很简单，需要注意以下两点： pandas中的pivot_table还支持其他多个参数，包括对空值的操作方式等； 上述数据透视表的结果中，无论是行中的两个key（"F"和"M"）还是列中的两个key...上述在分析数据透视表中，将其定性为groupby操作+行转列的pivot操作，那么在SQL中实现数据透视表就将需要groupby和行转列两项操作，所幸的是二者均可独立实现，简单组合即可。
第一个阶段，pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。...然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。最后,所有这些函数的执行结果会被合并(combine)到最终的结果对象中。结果对象的形式一般取决于数据上所执行的操作。...我们可以用分组平均值去填充NA值: 也可以在代码中预定义各组的填充值。由于分组具有一个name属性，所以我们可以拿来用一下： 四、数据透视表与交叉表 4.1....数据透视表 pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视表的结果，相当的直观。...关键技术：在pandas中透视表操作由pivot_table()函数实现，其中在所有参数中，values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视表中的值、行、列。
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)，...还是拿表df来说，excel的数据透视表可以计算a列的A、B、C三个元素对应的c列的求和（sum），但是pandas库并没有value_sum()这样的函数，pandas的sum函数是对整列求和的，例如...，直接在透视表的行选渠道，值选uid计数，得到的是没去重的结果，拿df表来说，假设c列是用户id，a列是渠道，想统计a列的A、B、C各渠道各有多少付费用户数，透视表的结果和期望的结果如下图： ?
第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗，着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。...数据透视表 （1）pivot_table()方法 （2）交叉表crosstab ---- 统计师的Python日记【第10天：数据聚合】 前言 根据我的Python学习计划： Numpy → Pandas...不过我觉得这样看起来特别不美丽，可以用unstack变成透视表，这个在第五天（第5天：Pandas，露两手）已经学过了： salFamGen =family['salary'].groupby([family...数据透视表 在第5天的日记中，提到过“数据透视表”（第5天：Pandas，露两手）： ?...现在看来，这个unstack()完全不能算“透视表”，因为今天要学pivot_table()方法和pandas.pivot_table()方法。
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。...数据基本情况 groupby数据透视表 使用 pandas.DataFrame.groupby 函数，其原理如下图所示。...可以使任何对groupby有效的函数 fill_value 用于替换结果表中的缺失值 dropna 默认为True margins_name 默认为'ALL'，当参数margins为True时，ALL行和列的名字...与 GroupBy 类似，数据透视表中的分组也可以通过各种参数指定多个等级。...crosstab 是交叉表，是一种特殊的数据透视表默认是计算分组频率的特殊透视表（默认的聚合函数是统计行列组合出现的次数）。
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...例如，下面是如何获得每组最大值和最小值之间的差值： df.groupby(["continent"]).agg(lambdax: x.max() - x.min()) 在Excel中获取每个组的统计信息的常用方法是使用透视表...透视表和熔解 如果在Excel中使用透视表，应用pandas的pivot_table函数不会有问题，因为它的工作方式基本相同。...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。
有关 Python 中如何 import 的更多信息，请点击此处。 ? 需要 Pandas 库处理我们的数据。需要 numpy 库来执行数值的操作和转换。...有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本教程将有所帮助。...分组和连接数据 在 Excel 和 SQL 中，诸如 JOIN 方法和数据透视表之类的强大工具可以快速汇总数据。...你会发现，由 Pandas 中的merge 方法提供的连接功能与 SQL 通过 join 命令提供的连接功能非常相似，而 Pandas 还为过去在 Excel 中使用数据透视表的人提供了 pivot table...为此，我们必须使用 Excel 用户的旧喜爱：数据透视表。幸运的是，Pandas 拥有强大的数据透视表方法。 ? ? 你会看到我们收集了一些不需要的列。
有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本篇将有所帮助。...10 分组和连接数据 在 Excel 和 SQL 中，诸如 JOIN 方法和数据透视表之类的强大工具可以快速汇总数据。...你会发现，由 Pandas 中的merge 方法提供的连接功能与 SQL 通过 join 命令提供的连接功能非常相似，而 Pandas 还为过去在 Excel 中使用数据透视表的人提供了 pivot table...Groupby 操作创建一个可以被操纵的临时对象，但是它们不会创建一个永久接口来为构建聚合结果。为此，我们必须使用 Excel 用户的旧喜爱：数据透视表。...幸运的是，Pandas 拥有强大的数据透视表方法。 ? ? 你会看到我们收集了一些不需要的列。幸运的是,使用 Pandas 中的 drop 方法，你可以轻松地删除几列。 ? ?
通过设置新的行标签index和列标签columns，指定需要被统计分析的数值values,指定采用的统计聚合函数aggfunc等，利用数据透视表可以对原始数据表进行多种视角的分析和不同方式的重塑,因而称之为透视表...在Python的Pandas中,可以用groupby方法或pivot_table函数完成分类汇总，实现数据透视表的功能。groupby是先分组，然后选择聚合函数，生成透视表。...一，Excel中的数据透视表 Excel中的数据透视表可以设置行（index），列(columns)，值（values），并通过值字段设置选择聚合函数。图形界面操作相对简单，但不够灵活和强大。 ?...二，pivot_table数据透视表 相比较Excel中的数据透视表，使用pandas的pivot_table函数来实现数据透视表，将十分灵活和强大。 构造dataframe数据 ?...三，groupby数据分组功能 利用groupby方法分组功能配合聚合函数也能够实现数据透视表效果，这也是数据分析中非常常用的方法。示范操作如下。 ? ? ? ? ? ?
例如，想统计前面数据表中开课的个数，则可用如下语句： ? 02 unique nunique用于统计唯一值个数，而unique则用于统计唯一值结果序列。...04 groupby groupby，顾名思义，是用于实现分组聚合统计的函数，与SQL中的group by逻辑类似。例如想统计前面成绩表中各门课的平均分，语句如下： ?...05 pivot_table pivot_table是pandas中用于实现数据透视表功能的函数，与Excel中相关用法如出一辙。 何为数据透视表？...数据透视表本质上仍然数据分组聚合的一种，只不过是以其中一列的唯一值结果作为行、另一列的唯一值结果作为列，然后对其中任意(行，列)取值坐标下的所有数值进行聚合统计，就好似完成了数据透视一般。...在以上参数中，最重要的有4个： values：用于透视统计的对象列名 index：透视后的行索引所在列名 columns：透视后的列索引所在列名 aggfunc：透视后的聚合函数，默认是求均值 这里仍然以求各班每门课程的平均分为例
功能性：Excel不仅支持基本的表格制作和数据计算，还提供了高级功能，如数据透视表、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的理想选择。...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。 宏和VBA：对于更高级的用户，可以学习如何录制宏和编写VBA代码来自动化重复性任务。...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。...在Python编程语言中 处理表格数据通常使用Pandas库，它提供了非常强大的数据结构和数据分析工具。以下是如何在Python中使用Pandas完成类似于R语言中的操作，以及一个实战案例。
本篇博文主要是对之前的几篇关于pandas使用技巧的小结，内容包含： 创建S型或者DF型数据，以及如何查看数据 选择特定的数据 缺失值处理 apply使用 合并和连接 分组groupby机制 重塑reshaping...透视表使用 ---- 创建数据 S型数据 import numpy as np import pandas as pd pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 89]) #...，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
我们已经看到GroupBy抽象如何让我们探索数据集中的关系。透视表是一种类似的操作，常见于电子表格，和其他操作表格数据的程序中。...透视表将简单的逐列数据作为输入，并将条目分组为二维表格，该表提供数据的多维汇总。 数据透视表和GroupBy之间的区别有时会引起混淆；它帮助我将透视表视为GroupBy聚合的多维版本。...透视表的动机 对于本节中的示例，我们将使用泰坦尼克上的乘客数据库，可通过 Seaborn 库获得（参见“可视化与 Seaborn”）： import numpy as np import pandas...使用GroupBy的词汇表，我们可以继续执行这样的过程：我们分组舱位和性别，选择生存列，应用平均聚合，组合生成的分组，然后对分层索引取消堆叠，来揭示隐藏的多维度。...多层透视表 就像在GroupBy中一样，透视表中的分组可以使用多个层次指定，也可以通过多个选项指定。例如，我们可能有兴趣将年龄看作第三个维度。
它类似于Excel中的电子表格或SQL中的数据库表，提供了行、列的索引，方便对数据进行增删改查。...数据透视表是一种用于对数据进行汇总和聚合的功能。...在Pandas中，可以使用pivot_table函数来创建数据透视表，通过指定行、列和聚合函数来对数据进行分组和聚合。...创建数据透视表 首先，我们创建一个包含姓名、年份、销售额和利润的DataFrame： import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie...300 NaN NaN Bob NaN 20 NaN NaN 250 NaN Charlie NaN NaN 35 NaN NaN 350 数据透视表中的每个单元格表示对应姓名和年份的销售额和利润的总和
Pandas 透视表概述 数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。...之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，以便按照不同方式分析数据，也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。...另外，如果原始数据发生更改，则可以更新数据透视表。...Pandas pivot_table函数介绍：pandas有两个pivot_table函数 pandas.pivot_table pandas.DataFrame.pivot_table pandas.pivot_table... 或使用unsatck: custom_info.groupby(['注册年月','会员等级'])['会员卡号'].count().unstack() 使用透视表可以实现相同效果： 增量等级占比分析
Pandas 在Pandas中对数据进行分组计算可以使用groupby轻松搞定，比如使用df.groupby("学历").mean()一行代码即可对示例数据的学历进行分组并求不同学历的平均薪资，结果与Excel...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
本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。...例如，根据某一列的值来计算另一列的均值或总和。Pandas提供了多种聚合和分组的函数，如下所示。...2.1 groupby() groupby()函数可以根据某一列或多列将数据分组，例如： df.groupby('A').sum() 2.2 聚合函数 Pandas提供了丰富的聚合函数，包括求和、均值、...('A').apply(custom_agg) 重塑和透视 重塑和透视是将数据从一种形式转换为另一种形式的重要操作，Pandas提供了多种函数来实现这些操作。...3.3 pivot_table() pivot_table()函数可以根据透视表的方式对数据进行汇总统计，例如： df.pivot_table(index='A', columns='B', values
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