将现有数据透视表添加到数据模型

要将现有的数据透视表添加到数据模型中，您可以按照以下步骤进行操作：

打开Excel，并导航到数据透视表所在的工作表。
在Excel菜单栏中，选择"数据"选项卡，然后点击"从表格/范围"按钮。这将打开"获取和转换数据"窗口。
在"获取和转换数据"窗口中，选择"从表格/范围"选项，并确保正确选择了数据透视表的范围。
点击"加载"按钮，将数据透视表加载到Power Query编辑器中。
在Power Query编辑器中，对数据透视表进行任何必要的数据清洗和转换操作。您可以添加、删除或重命名列，更改数据类型，应用筛选器等。
在Power Query编辑器中，点击"关闭并加载"按钮，将数据透视表加载到数据模型中。
Excel将会打开一个新的工作表，其中包含数据模型中的数据透视表。您可以在此工作表上进行进一步的分析和操作。

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利用 Python 生成数据透视表

简介利用 read_excel() 的 usecols 参数来指定表的某一列，以方便排除不必要的干扰列养成数据加载以后，使用 head() 进行预览的习惯养成使用 shape() 及 info()...需要掌握的主要有两个方法: DataFrame.insert() 方法，用来增加对应的列 DataFrame.pivot_table() 产生透视图，展示重要的数据具体方法 DataFrame.insert...mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False) values : 要进行透视展示的数据...9, 10, 11, 12], sheet_name='sheetName') data = data[data['合同生效日'] > datetime(2018, 12, 31)] # 按逻辑，将一组数据拆成三组...# 普通索引方式插入 # data4["loan divide amount"] = data4["load amount"]*data4["deivide percent"]/10000 # 增加数据透视

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对比Excel，学习pandas数据透视表

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...margins_name='All', dropna=True,fill_value=None) 2）对比excel，说明上述参数的具体含义参数说明： data 相当于Excel中的"选中数据源..."； 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...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。

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