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。...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。...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)。
什么是透视表? 经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生,在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总,自由组合字段聚合计算,而这些只需要拖拉拽就能实现。...透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。 典型的数据格式是扁平的,只包含行和列,不方便总结信息: ? 而数据透视表可以快速抽取有用的信息: ? pandas也有透视表?...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一,自然也有透视表的功能。 在pandas中,透视表操作由pivot_table()函数实现,不要小看只是一个函数,但却可以玩转数据表,解决大麻烦。...该表为用户订单数据,有订单日期、商品类别、价格、利润等维度。...总结 本文介绍了pandas pivot_table函数的使用,其透视表功能基本和excel类似,但pandas的聚合方式更加灵活和多元,处理大数据也更快速,大家有兴趣可探索更高级的用法。
Python大数据分析 记录 分享 成长 什么是透视表?...经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生,在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总,自由组合字段聚合计算,而这些只需要拖拉拽就能实现。...透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。 典型的数据格式是扁平的,只包含行和列,不方便总结信息: 而数据透视表可以快速抽取有用的信息: pandas也有透视表?...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一,自然也有透视表的功能。 在pandas中,透视表操作由pivot_table()函数实现,不要小看只是一个函数,但却可以玩转数据表,解决大麻烦。...下面拿数据练一练,示例数据表如下: 该表为用户订单数据,有订单日期、商品类别、价格、利润等维度。
Excel中做数据透视表 ① 选中整个数据源; ② 依次点击“插入”—“数据透视表” ③ 选择在Excel中的哪个位置,插入数据透视表 ④ 然后根据实际需求,从不同维度展示结果 ⑤ 结果如下 pandas...用pivot_table()做数据透视表 1)语法格式 pd.pivot_table(data,index=None,columns=None, values=None,aggfunc..."; index 相当于上述"数据透视表字段"中的行; columns 相当于上述"数据透视表字段"中的列; values 相当于上述"数据透视表字段"中的值; aggfunc 相当于上述"结果"中的计算类型...; margins 相当于上述"结果"中的总计; margins_name 相当于修改"总计"名,为其它名称; 下面几个参数,用的较少,记住干嘛的,等以后需要就百度。...dropna 表示是否删除缺失值,如果为True时,则把一整行全作为缺失值删除; fill_value 表示将缺失值,用某个指定值填充。
数据 按指定的行列值显示 求和 按行求和 按列求和 数据 求平均 备注:按性别计算每个等级船票的平均价格。 备注:每个等级船舱中每种性别获救的平均值,也就是获救的比例。
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1 数据透视表的结构 Excel制作数据透视表很简单,选中表格数据,并点击工具栏上的“数据透视表”菜单即可,如图2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。...图14 对数据透视表中的数据进行分组 用Pandas也可以实现类似的统计,示例代码如下: 代码11-9 对数据透视表中的数据进行分组统计 import pandas as pd import xlwings
所以,今天本文就围绕数据透视表,介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用,这也是沿承这一系列的文章之一。 ?...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: ?...03 Spark实现数据透视表 Spark作为分布式的数据分析工具,其中spark.sql组件在功能上与Pandas极为相近,在某种程度上个人一直将其视为Pandas在大数据中的实现。...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。
数据透视表是数据分析工作中经常会用到的一种工具。Excel本身具有强大的透视表功能,Python中pandas也有透视表的实现。...本文使用两个工具对同一数据源进行相同的处理,旨在通过对比的方式,帮助读者加深对数据透视表的理解。 数据源简介: 本文数据源来自网络,很多介绍pandas的文章都使用了该数据。...后台回复“透视表”可以获得数据和代码。...2.Excel实现 选中数据区域,插入,数据透视表,将Name字段拉倒“行”区域,Account,Price,Quantity拉入“值”区域,并将三者的字段汇总方式设置为平均值。...小结与备忘: index-对应透视表的“行”,columns对应透视表的列,values对应透视表的‘值’,aggfunc对应值的汇总方式。用图形表示如下: ?
Python数据分析pandas之分组统计透视表 大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师...今天说一说Python数据分析pandas之分组统计透视表,希望能够帮助大家进步!!!...数据框概览 可以通过describe方法查看当前数据框里数值型的统计信息,主要包括条数、均值、标准差、最小值、25分位数、50分位数、75分位数、最大值方面的信息。...rn rate 0 A 2 0.833333 1 A 3 0.791667 2 B 2 0.866667 3 C 1 0.841751 透视表...pivot_table 通过pivot_table实现以姓名(name)为索引,不同级别最小值(min)、收入(income)总和为列的交叉表。
pivot_table 可以把一个大数据表中的数据,按你指定的"分类键"进行重新排列。...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。...(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。...Pandas 的数据格式,为后续分析做好准备。...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。
前言 数据透视分析是一种强大的工具,可以帮助我们从大量数据中提取有用信息并进行深入分析。而在Java开发中,可以借助PivotTable,通过数据透视分析揭示数据中的隐藏模式和趋势。...本文将介绍如何使用Java来构建PivotTable以及实现数据透视分析,并将其导出为PDF。...创建数据透视表并导出为PDF 创建步骤: 创建工作簿(workbook),工作表(worksheet)。 设置数据:在指定位置设置数据区域。...worksheet.getRange("A1"), "pivottable1"); worksheet.getRange("J1:J16").setNumberFormat("$#,##0.00"); //4.配置透视表的字段...: 快速洞察数据:PivotTable利用数据透视分析的功能,可以迅速汇总和呈现大量的数据,帮助我们从不同维度去了解数据背后的模式和趋势。
介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为pivot_table。...顺便说一下,你知道微软为PivotTable(透视表)注册了商标吗?其实以前我也不知道。不用说,下面我将讨论的透视表并不是PivotTable。...数据 使用pandas中pivot_table的一个挑战是,你需要确保你理解你的数据,并清楚地知道你想通过透视表解决什么问题。...既然我们建立数据透视表,我觉得最容易的方法就是一步一个脚印地进行。...我一般的经验法则是,一旦你使用多个“grouby”,那么你需要评估此时使用透视表是否是一种好的选择。 高级透视表过滤 一旦你生成了需要的数据,那么数据将存在于数据帧中。
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 前言 本系列上一节文章最后我随手使用了 pandas 中的透视表操作,之后有些小伙伴询问我相关的问题。...正好 pandas 的 pivot_table 也是与 Excel 透视表对应。本文简单教你入门使用 pandas 完成透视表功能。...中添加这2列是非常简单 "Excel 透视表是百分比呀" pandas 透视表功能没有参数设置,因为本身透视出来的还是一个 DataFrame ,这可以利用之前学到的一切技巧来为这个 DataFrame...下面是 Excel 透视表结果: 接着是 pandas 实现: - 修改 index 参数为 pclass,即可按船舱等级汇总 - 行9:不想再重复编写那段"非人"看的占比计算,直接调用一个自定义的函数...> 相关文章:[公众号 -> 数据分析 -> 探索分析]。文章中并没有给出 pandas 代码。 但是,原始数据是没有字段可以直接反映是否有结伴上船的情况。
相信大家都用在Excel当中使用过数据透视表(一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式),也体验过它的强大功能,在Pandas模块当中被称作是pivot_table,今天小编就和大家来详细聊聊该函数的主要用途...导入模块和读取数据 那我们第一步仍然是导入模块并且来读取数据,数据集是北美咖啡的销售数据,包括了咖啡的品种、销售的地区、销售的利润和成本、销量以及日期等等 import pandas as pd def...object(4) memory usage: 298.8+ KB 初体验 在pivot_table函数当中最重要的四个参数分别是index、values、columns以及aggfunc,其中每个数据透视表都必须要有一个...index,例如我们想看每个地区咖啡的销售数据,就将“region”设置为index df.pivot_table(index='region') output 当然我们还可以更加细致一点,查看每个地区中不同咖啡种类的销售数据...product_category”两个,代码如下 df.pivot_table(index=['region', 'product_category']) output 进阶的操作 上面的案例当中,我们以地区“region”为索引看到了各项销售指标
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...的合并操作 如何将新⾏追加到pandas DataFrame?...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。 ...'上海', '北京', '上海'], '销售额': [100, 200, 150, 250]} df = pd.DataFrame(data) # 使用pivot_table方法创建数据透视表
如果你是excel用户,那么可能已经熟悉数据透视表的概念。Pandas 数据透视表的工作方式与 Excel 等电子表格工具中的数据透视表非常相似。...数据透视表函数接受一个df,一些参数详细说明了您希望数据采用的形状,并且输出是以数据透视表的形式汇总数据。 在下面的文章中,我将通过代码示例简要介绍 Pandas 数据透视表工具。...数据透视表可与 Pandas 绘图功能结合使用,以创建有用的数据可视化。...在下面显示的代码和数据透视表中,我们按价格从高到低对汽车制造商进行了排序,为数字添加了适当的格式,并添加了一个覆盖两列值的条形图。...90 年代初开始使用,微软于 1994 年为著名的 Excel 版本“数据透视表”申请了专利。
学习Excel,数据er最常用的两大Excel功能就是VLOOKUP和数据透视表!...那我们今天就聊聊,如何Python实现Excel中数据透视表? ---- 用Excel实现数据透视表的优势也很明显,只需要拖拉拽就可以,非常简单也容易操作。...在 Pandas 模块中,调用pivot_table()方法,可以帮助我们实现数据透视表的操作。...接下来我们可以对比 Excel 中数据透视表的操作步骤,为大家介绍pivot_table()方法中的常用参数。...▲原始数据 导入数据,在交互式环境中输入如下命令: import pandas as pd df = pd.read_excel("原始数据.xlsx") df.head() 输出结果: 接下来,
,创建透视表、交叉表 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn import...) #%% print('iris数据表按species分组聚合后的各组平均值为:\n',irisPivot.values) #%% print('以species作为分组键创建的iris数据透视表为:...species']], index = ['f0','species'],aggfunc = np.sum)#使用numpy.sum print('以f0和species作为分组键创建的iris数据透视表为...columns='f0', aggfunc = np.sum)#使用numpy.sum print('以species和f0作为分组键创建的iris数据透视表为...为值的iris数据交叉透视表前10行10列为:\n', irisCross.iloc[:10,:10]) #%% 使用决策树对鸢尾花数据集iris进行分类 #加载scikit-learn自带数据集
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