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。
关于excel和python的协同联动 传统python处理完的数据直接to_excel(“file_path”) 是生成了一个新文件替换掉了原来的同名文件, 新文件只有当前写入的数据,原表中的公式、透视之类的必要模型 以及其他sheet都不存在了
以前学习 Python 的 pandas 包时,经常到一些 excel 的论坛寻找实战机会。接下来我会陆续把相关案例分享出来,还会把其中的技术要点做详细的讲解。
说明:有点忙,这本书最近更新慢了一些,抱歉!这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接:
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具,其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力,Pandas 离这个目标已经越来越近了。
Pandas 库是用于数据分析的流行 Python 包。Pandas 中处理数据集时,结构将是二维的,由行和列组成,也称为dataframe。然而,数据分析的一个重要部分是对这些数据进行分组、汇总、聚合和计算统计的过程。
数据透视表是一个很重要的数据统计操作,最有代表性的当属在Excel中实现(甚至说提及Excel,个人认为其最有用的当属三类:好用的数学函数、便捷的图表制作以及强大的数据透视表功能)。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。
> 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
学习Excel,数据er最常用的两大Excel功能就是VLOOKUP和数据透视表!利用数据透视表可以从繁杂无序的源数据中筛选出自己需要的“字段标题”进行分类汇总、对比或合并等操作,作为一种强大的交互性报表,大大简化了数据处理和分析工作的步骤,提高办公效率,职场达人必学!
大家好,在之前的很多介绍pandas与Excel的文章中,我们说过「数据透视表」是Excel完胜pandas的一项功能。
在第一第二课已经讲了notebook的基础使用,python的基础语法及常用的数据结构及其运算,包括:
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”(面板数据,一个计量经济学名词)两个单词拼成的。简单地说,你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
Polars[2]是Pandas最近的转世(用Rust编写,因此速度更快,它不再使用NumPy的引擎,但语法却非常相似,所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
数据透视表是一种用于进行数据分析和探索数据关系的强大工具。它能够将大量的数据按照不同的维度进行聚合,并展示出数据之间的关系,帮助我们更好地理解数据背后的模式和趋势。在Python中,有多个库可以用来创建和操作数据透视表,其中最常用的是pandas库。
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。
本系列介绍了许多类比 Excel 的 pandas 操作,确实他们都能很好对应起来,这是因为 pandas 本身是以行列表作为核心概念,比如说 Excel 中的透视表,在 pandas 中就有一一对应,本系列已经讲解过。
最近看到群友们在讨论一个宽表变长表的问题,其实这类需求也很常见于我们日常的数据处理中。综合群友们的智慧,今天我们就来看看excel与python如何实现这个需求吧!
Excel与Python都是数据分析中常用的工具,本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作!
数据透视表是一个用来总结和展示数据的强大工具。pandas提供了pivot_table()函数以快捷地把DataFrame转换为透视表。
Python扩展库pandas的DataFrame对象的pivot()方法可以对数据进行行列互换,或者进行透视转换,在有些场合下分析数据时非常方便。 DataFrame对象的pivot()方法可以接收三个参数,分别是index、columns和values,其中index用来指定转换后DataFrame对象的纵向索引,columns用来指定转换后DataFrame对象的横向索引或者列名,values用来指定转换后DataFrame对象的值。 为防止数据行过长影响手机阅读,我把代码以及运行结果截图发上来: 创
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({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,12,13,13,14]}),其透视表效果如下:
来源:伯乐在线 - PyPer 本文共2203字,建议阅读5分钟。 本文重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析。 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。虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出我所需要的内容,经常需要记住它的使用语法。所以,本文将重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析。 如果你对这个概念
在《pandas基础:数据显示格式转换》中,我们使用melt()方法将数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式。然而,如果要将数据框架从长格式转换为宽格式呢?如下图1所示。
数据透视表是Excel里面常用的分析方法和工具,通过行选择,指定需要分组指标;通过列选择,指定需要计算指标,最后在指定需要聚合计算类型,比方说是计数,还是求均值,还是累加和等等。
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。
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。
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。
相关系数和协方差唯一值值计数及成员资格处理缺失数据层次化索引数据透视生成重排分级次序根据级别汇总统计列索引转为行索引读取文件导出文件数据库风格的DataFrame合并pandas知识体系图
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识,今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍,通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
几年前,我看到有人在推特上说自己是一个excel专家,然后他们的老板让他们做一个透视表。根据这条推文,那个人立刻惊慌失措,辞掉了工作。这条推文很有趣,我能理解,因为一开始,它们可能会令人困惑,尤其是在excel中。但是不用害怕,数据透视表非常棒,在Python中,它们非常快速和简单。数据透视表是数据科学中一种方便的工具。任何开始数据科学之旅的人都应该熟悉它们。让我们快速地看一下这个过程,在结束的时候,我们会消除对数据透视表的恐惧。
pandas是用python进行数据分析最好用的工具包,没有之一!从数据读写到预处理、从数据分析到可视化,pandas提供了一站式服务。而其中的几个聚合统计函数,不仅常用更富有辩证思想,细品之下不禁让人拍手称快、直呼叫好!
Pandas是一个Python数据分析库,它为数据操作提供了高效且易于使用的工具,可以用于处理来自不同来源的结构化数据。Pandas提供了DataFrame和Series两种数据结构,使得数据操作和分析更加方便和灵活。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。
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 pand
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。
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。
在数据科学和机器学习领域,数据处理和分析是至关重要的一环。Pandas库是Python中最强大、灵活且广泛使用的数据处理库之一。本教程将详细介绍Pandas库的各个方面,从基本的数据结构到高级的数据操作,帮助读者更好地理解和利用这一工具。
有一个朋友,提出了这样的疑问,类似长表变宽表的题,看了下大致需要用到透视和多层索引的处理。
Pandas是数据处理中非常常用的一个库,是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库,对这个库是否能够熟练的应用,直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pandas是基于NumPy构建的,让以NumPy为中心的应用变得更加的简单,它专注于数据处理,这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。比如说数据类型的转换,缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。 它不仅仅包含各种数据处理的方法,也包含了从多种数据源中读取数据的方法,比如Excel、CSV等,这些我们后边会讲到,让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。 Pandas一共包含了两种数据类型,分别是Series和DataFrame,我们先来学习一下Series类型。 Series类型就类似于一维数组对象,它是由一组数据以及一组与之相关的数据索引组成的,代码示例如下:
交叉分析 通常用于分析两个或两个以上,分组变量之间的关系,以交叉表形式进行变量间关系的对比分析; 从数据的不同维度,综合进行分组细分,进一步了解数据的构成、分布特征。 交叉计数函数: pivot_table(values,index,columns,aggfunc,fill_value) 参数说明: values:数据透视表中的值 index:数据透视表中的行 columns:数据透视表中的列 aggfunc:统计函数 fill_value:NA值的同一替换 #相当于excel中的数据透视表功
本文是【统计师的Python日记】第10天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 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。 第8天接着学习数据清洗,一些常见的数据处理技巧,如分列、去除空白等被我一一攻破 第9天学习了正则表达式处理文本数据 原文复习(点击
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能,R语言与Python作为优秀的数据分析工具,在数值型数据的描述,类别型变量的交叉分析方面,提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯,按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言: 描述性统计:(针对数值型) library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
今天这篇是R语言 with Python系列的第三篇,主要跟大家分享数据处理过程中的数据塑型与长宽转换。 其实这个系列算是我对于之前学习的R语言系列的一个总结,再加上刚好最近入门Python,这样在总结R语言的同时,对比R语言与Pyhton在数据处理中常用解决方案的差异,每一个小节只讲一个小知识点,但是这些知识点都是日常数据处理与清洗过程中非常高频的需求。 不会跟大家啰嗦太多每一个函数的详细参数,只列出那些参数中的必要设定,总体以简单实用为原则。如若需要详细了解每一个函数的内部参数,还是需要自己查阅官方文档
通过这一方法,增强数据的呈现,使信息的探索和理解不仅内容丰富,而且具有视觉吸引力。
Pandas 无疑是 Python 处理表格数据最好的库之一,但是很多新手无从下手,这里总结出最常用的 29 个函数,先点赞收藏,留下印象,后面使用的时候打开此文 CTRL + F 搜索函数名称,检索其用法即可。
Pandas是我们日常处理表格数据最常用的包,但是对于数据分析来说,Pandas的DataFrame还不够直观,所以今天我们将介绍4个和Pandas相关的Python包,可以将Pandas的DataFrame转换交互式表格,让我们可以直接在上面进行数据分析的操作。
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