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(c("ramnathv/htmlwidgets", "smartinsightsfromdata/rpivotTable")) 数据透视表应出现在的RStudio的Viewer中。 data可以是data.frame表或data.table。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
大海:实际这个是Power Pivot自动生成的一个隐式度量值。你到数据模型里看看就知道了:
在 SQL 数据库中,聚合函数是一组强大的工具,用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户,了解聚合函数都是非常重要的。
OFFICE软件是现代办公中最为常用的办公软件之一,它包含了各种涉及到办公的软件,其中的电子表格是最常用的功能之一。
在上一篇讲了几个常用的“Pandas”函数之后,今天小编就为大家介绍一下在数据统计分析当中经常用到的“Pandas”函数方法,希望能对大家有所收获。
现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。
昨天,发布了文章《你可能从来没用透视表干过这件事,太有意思了!》,其中用透视表实现了月历的显示方式,并且提到,“月历型”报表的问题,众多朋友表示非常期待。
> 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
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:
前几天在Python最强王者交流群【FiNε_】问了一个Pandas数据处理的问题。问题如下:这个数值怎么让它排序呢?导出时 按照大小排序。
在诸如基于条件查找最小值或最大值、计算标准偏差等情形时,Excel没有提供相应的内置函数,必须编写数组公式,其中往往涉及到在数组中使用比较运算符。
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。
数据透视表是计算、汇总和分析数据的强大工具,可助你了解数据中的对比情况、模式和趋势。
Excel是一个功能强大的电子表格软件,它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员,掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中,我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
Apache Zeppelin解释器概念允许将任何语言/数据处理后端插入Zeppelin。 目前Apache Zeppelin支持许多解释器,如Apache Spark,Python,JDBC,Markdown和Shell。
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。
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"
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。
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
以前,看到很多文章写到,可以通过简单的“将精度设为所显示精度”设置选项,实现类似金额等的所谓“正确”计算,避免出现因多位小数求和后再四舍五入出现总和的偏差问题……
前面几篇我已经系统性将 WPS AI 的能力介绍给你,唯独 Excel 表格的 AI 助力姗姗来迟。近日在WPS AI的功能介绍里发现WPS已经悄悄集成了AI能力,今天就为你拆解下日常的Excel处理,AI 可以提供哪些帮助。(与智能表格 AI 能力相似,只是不同的产品形态,《WPS Office AI实战:智能表格化身智能助理》)
继上一篇如何成为数据分析师系列(一):可视化图表初阶整理了折线图、柱形图、散点图、饼图4种基本图表的特性及其使用场景,这次整理了一些平常不太使用,但在合适的场景的使用它们,往往能为你的分析报告加分不少的图表。
在使用 Pandas 进行数据分析时,我们需要经常进行查询和统计分析。 但是Pandas 是如何进行查询和统计分析得嘞, let’s go :
AG Grid目前提供两个版本地产品,分别是AG Grid Community和AG Grid Enterprise,AG Grid Community是免费和开源的,AG Grid Enterprise 提供专门的支持和更多企业风格的功能。AG Grid 免费提供其他网格工具的收费功能,而AG Grid Enterprise 提供了更多强大地功能。
张旭本职工作是台湾高数课外补习班老师,因为把自己的教学视频传到了全球最大的成年人网站Pxxxhub,而意外收获了众多国内外高数学习者的关注。看似很荒唐的事情,背后却隐藏着这位数学老师强大的逻辑思维。刚开始录制网络视频是为了招生,但他把视频发在YouTube和Facebook上没有带来多少点击量,因为教培界内卷太严重,这类网站关于高数的教学视频太多。
上面的cumsum函数是逐列进行累加的,如果需要总累加,那么便可以使用apply函数。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳,然后对这些数据进行统计分析,以便于更好地了解数据的特点和规律。
从功能上讲,Pandas 中用透视表 (pivot table) 和 Excel 里面的透视表是一样的。透视表是一种做多维数据分析的工具,还记得 Pandas 的 split-apply-combine 三部曲吗?首先用 groupby 分组,再平行将某个函数应用到各组上,最后自动连接成一个总表。今天介绍的 pivot_table() 函数可以将上面“拆分-应用-结合”三个步骤用一行来完成。
人力资源的数据分析是一个系统化的学习过程,除了需要掌握基础数据分析知识外,还需要掌握EXCEL的技能和人力资源的专业能力,为了帮助大家更好的学习数据分析,我帮大家梳理了一下学习的知识,需要学习哪些内容,如何循序渐进的来学习数据分析。
有不少小伙伴向我反映 pandas 专栏缺少练习题,因此这里我使用一套 sql 的题目,作为 pandas 专栏的课后练习题。本文大部分的解题过程尽可能使用 pandas 中最基础的入门操作完成,涉及的知识点基本在专栏中的前15节内容中有详尽讲解。
中篇的重点在于,在复杂情况下使用表表达式的查询,尤其是公用表表达式(CTE),也就是非常方便的WITH AS XXX的应用,在SQL代码,这种方式至少可以提高一倍的工作效率。此外开窗函数ROW_NUMBER的使用也使得数据库分页变得异常的容易,其他的一些特性使用相对较少,在需要时再查阅即可。 本系列包含上中下三篇,内容比较驳杂,望大家耐心阅读: 那些年我们写过的T-SQL(上篇):上篇介绍查询的基础,包括基本查询的逻辑顺序、联接和子查询 那些年我们写过的T-SQL(中篇):中篇介绍表表达式、集合运算符和开窗
在上一篇文章中我们了解到Pandas模块中的pivot_table()函数可以用来制作数据透视表,今天小编来介绍一下Pandas模块中的另外一个函数corsstab(),我们可以通过调用该函数来制作交叉表,下面就来看看其中的主要流程和步骤吧。
这篇文章是本系列的第一篇,选择性汇总了EXCEL的常用且重点的模块和公式,用作内部员工EXCEL基础操作培训,以帮助表格基础薄弱的同事快速熟悉常用操作,提升工作效率。现将内容分享,作为数据分析基础的第一篇。
本文以一个订单数据为例,研究顾客购买次数的分布规律,尝试从中估计总体的分布,以对后续的订单数据进行预测或进行业绩的对比
Origin软件提供了许多强大的数据处理工具,例如数据筛选、数据排序、数据透视表等。这些工具可以帮助用户快速有效地处理各种类型的数据,从而得出准确的结论。此外,Origin软件还具有高度的可定制性,用户可以根据实际需要自定义数据处理模板、自定义颜色和字体等。
Pandas是一个开源的Python库,提供了高性能、易用和灵活的数据结构,用于数据处理和分析。它建立在NumPy之上,使得处理结构化数据更加简单和高效。Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame,可以理解为NumPy数组的增强版。它们提供了更多的功能和灵活性,使得数据处理变得更加直观和方便。
Metabase是一款简单、快捷的BI(数据可视化)工具,在Github上已有27k+Star,可见其是非常流行的。
多用途笔记本 笔记本是满足您所有需求的地方
一般的使用Excel的工作习惯 1.保留原始文件,新建一个Sheet进行处理数据存放,或者另外COPY一份新的文档,尽量保持原始数据的原貌,因为我们都不知道啥时会出错,需要重新开始。 2.每个sheet进行名称的标注,便于自己,也便于阅读者直观的知道每个sheet的内容,譬如:【结论数据】丶【透视表】丶【原始数据源】丶【中间表】等等。如果存在没有数据的sheet,那就删掉吧。 3.数据结论,尽量清晰有序,譬如在标识【结论数据】的sheet,由上之下进行每个结果数据表的排序,或者每个结论数据表各自用sheet
聚合(aggregate)是基于数据处理的聚合管道,每个文档通过一个由多个阶段(stage)组成的管道,可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能,然后经过一系列的处理,输出相应的结果。
积分图来源与发展 积分图是Crow在1984年首次提出,是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度。随后这种技术被应用到基于NCC的快速匹配、对象检测和SURF变换中、基于统计学的快速滤波器等方面。积分图是一种在图像中快速计算矩形区域和的方法,这种算法主要优点是一旦积分图首先被计算出来我们可以计算图像中任意大小矩形区域的和而且是在常量时间内。这样在图像模糊、边缘提取、对象检测的时候极大降低计算量、提高计算速度。第一个应用积分图像技术的应用是在Viola-Jones的对象检测框架中出现。 积分图概念 在积分图(In
Python数据分析pandas之分组统计透视表
在企业的日常运营中,物品采购是一个常见且重要的活动。有效的采购管理不仅可以确保企业及时获得所需物资,还可以控制成本、提高效率。Microsoft Excel是一个功能强大的工具,它可以帮助我们创建和管理物品采购表。本文将详细介绍如何使用Excel创建一个物品采购表。
本文是【统计师的Python日记】第5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天初步了解了Pandas这个库 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python? 第2天:再接着介绍一下Python呗 【第3天:Numpy你好】 【第4天:欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 今天将带来第5天的学习日记。 目录如下: 前言 一、描述性统计 1. 加总 2
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。
列表推导是一种用于处理列表的简单单行语法,可让您访问列表的各个元素并对其执行操作。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用的函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
报表,从来都是商业领域的主角,而随着商业智能(BI),大数据时代的到来,报表更加成为了业务系统的核心组成。因此传统的格式已经无法满足新的需求,最终用户期望在一张报表中看到更多的汇总、分类信息,而往往这些汇总和分类信息是不固定的,比如下面这张报表
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