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。...如果你想要看到每个年龄类别的平均销售额，数据透视表将是一个很好的工具。它会给你一个新表格，显示每一列中每个类别的平均销售额。 让我们来看看一个真实的场景，在这个场景中，数据透视表非常有用。...PART 06 使用Pandas做一个透视表 Pandas库是Python中任何类型的数据操作和分析的主要工具。...成熟游戏在这些类别中很少有暴力元素，青少年游戏也有一些这种类型的暴力元素，但比“E+10”级别的游戏要少。 PART 07 用条形图可视化数据透视表 数据透视表在几秒钟内就给了我们一些快速的信息。...我们创建的数据透视表实际上是一个DataFrame，它允许我们调用plot。条形法。如果我们不指定x轴上的值，则使用索引。在这种情况下，这是完美的，因为它将使用我们的“TX”评级。
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。...Excel下只需要选中数据—>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，比如某招聘数据制作地址、学历、薪资的透视表 而在Pandas中制作数据透视表可以使用pivot_table...pivottablejs 现在，我们可以使用pivottablejs，可以让你在Jupyter Notebook中，像操作Excel一样尽情的使用数据透视表！...Notebook中任意的拖动、筛选来生成不同的透视表，就像在Excel中一样，并且支持多种图表的即时展示 还等什么，用它！...pandas的强大功能与便捷的数据透视表操作，可以兼得之！ -END-
大海：的确很难避免这种情况，盘点任务经常是分配给不同人去完成的，现场盘点人员水平参差不齐，都是自己手工习惯的表，短时间估计也很难规范统一，数据汇总后就有各种问题，你很难用公式去匹配。...这个时候其实可以考虑用数据透视，先对大类，看看哪些大类是对不上的，然后再针对有差异的大类对明细，缩小对照范围。你现在可以试着把2个数据透视都放到一张表里看看。...用同样的方式筛选手工盘存数据透视表后进行对比，细类里有差异的地方也就这些了。 小勤：嗯，现在范围很细了，只要核对“锅”、“卷纸”和“相册”就可以了。 大海：对的，这个时候双击出明细就好用了。...分别双击“锅”的统计数据，生成明细（为避免搞混2个明细表，生成时最好重命名一下）： 明细如下： 为方便2表之间的核对，可以新建窗口： 然后重排一下： 在2个垂直并排的窗口中分别选中系统表和手工表进行对比...小勤：嗯，这样一步步缩小范围，对不规范的数据对比真能省不少功夫。 大海：对的，所以表间的数据对比得看情况。如果数据都很规范，那就简单了，当数据不规范的时候，就要想办法逐步缩小范围。
在数据透视表中，数据分析师通常希望进行自定义计算。 例如，组合“数量”和“单价”字段即可获得“销售额”。...但是在某些情况中，需要对一些数据进行合并，比如把所有”黑龙江“的数据、”吉林“的数据和”辽宁“的数据合并在一起，并起一个新的名字叫”东北“。 而数据透视表的计算项功能则可以满足这样的业务需求。...因此小编今天为大家介绍的是如何使用Java将计算项添加到数据透视表中，具体步骤如下： 加载工作簿 创建数据透视表 将计算项添加到数据透视表 隐藏重复的名称项 保存工作簿 使用案例 现在某公司的采购经理需要基于下图...该数据可从 Excel 文件中的“销售数据”工作表中获取。...步骤三 给透视表添加计算项 数据透视表准备就绪后，下一步是添加计算项。 通过ICalculatedItems 接口将计算项的集合添加到数据透视表字段。
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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（但您可以随时拖放行或列中的任何变量） rows and cols允许用户创建报告，即指示哪个属性将在行和列上。...这里的选项很多：计数，计数唯一值，列表唯一值，总和，整数和，平均值，总和，80％上限，80％下限，总和为总分数，总和为行数，总和为列的分数，计为总分数，计算为行的分数，计为列的分数 renderers决定了用于显示的图形渲染类型
需要注意一点，上述创建过程的前提，是表中已存在数据，没有违反唯一性约束的，如果表中已存在数据，已经有重复数据，该如何处理？...如果约束设置validate，则表中存在的数据，必须符合约束。 如果约束设置novalidate，则表中存在的数据，不必符合约束。...含有部分空值的复合唯一性约束的非空列上不能有相同的值。 总结： 1. 表中不存在重复的数据，可以直接创建唯一性约束，Oracle会自动创建唯一性索引，索引名称默认为约束名。 2....表中已存在重复的数据，此时若需要创建唯一性约束，可以按照“创建非唯一索引”-“创建唯一性约束”的顺序来实现。 3....表中有唯一性约束的限制，若所有字段均为null，则可以插入相同的空值，不违反唯一性约束，若复合唯一性约束，包含部分空值，且非空列上有相同的值，则违反唯一性约束。
对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。...计算透视表或交叉表。 执行分位数分析以及其它统计分组分析。 笔记：对时间序列数据的聚合（groupby的特殊用法之一）也称作重采样（resampling），本书将在第11章中单独对其进行讲解。...以“没有行索引”的形式返回聚合数据 到目前为止，所有示例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引（可能还是层次化的）。...透视表（pivot table）是各种电子表格程序和其他数据分析软件中一种常见的数据汇总工具。...在Python和pandas中，可以通过本章所介绍的groupby功能以及（能够利用层次化索引的）重塑运算制作透视表。
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。...数据排序和筛选：掌握如何对数据进行排序和筛选，以查找和组织信息。 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。...数据验证 限制输入：选中单元格，点击“数据”选项卡中的“数据验证”，设置输入限制。 9. 数据分析 使用PivotTable：在“插入”选项卡中选择“透视表”，对数据进行多维度分析。 10....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。...在R编程语言中 处理表格数据通常依赖于dplyr和tidyr这样的包，它们提供了强大的数据操作功能。以下是一些基础操作在R中的实现方式，以及一个实战案例。
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。...注意，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： ?...参数aggfunc对应excel透视表中的值汇总方式，但比excel的聚合方式更丰富： ? 如何使用pivot_table? 下面拿数据练一练，示例数据表如下： ?
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。...values、index、columns最为关键，它们分别对应excel透视表中的值、行、列： 参数aggfunc对应excel透视表中的值汇总方式，但比excel的聚合方式更丰富： 如何使用pivot_table
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。...字段拖入 列标签 - 还需要统计人数，人名总是有的，因此把 name 字段拖入 数值区域 - 透视表立刻出结果，行标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表左侧。...列标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表的上方 只看数值看不出门路，设置百分比吧： - 点中透视表任意一格，鼠标右键 - 按上图指示完成 - 女性 生还率远高于 男性！！...： Excel 透视表中的 列标签 - 参数 values：Excel 透视表中的 数值区域 - 参数 aggfunc：Excel 透视表中的 数值区域 的字段的统计方式(Excel 默认是计数) "...这种设置不会影响数据类型，比如把此结果输出到 Excel ，仍然是小数 - 行9：每行(axis=1)做运算(apply)，行中每个数字(r) 除以(/) 行中剔除最后一个数据(r[:-1])的总和(sum
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。...字段拖入 列标签 - 还需要统计人数，人名总是有的，因此把 name 字段拖入 数值区域 - 透视表立刻出结果，行标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表左侧。...列标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表的上方 只看数值看不出门路，设置百分比吧： - 点中透视表任意一格，鼠标右键 - 按上图指示完成 - 女性 生还率远高于 男性！！...：Excel 透视表中的 列标签 - 参数 values：Excel 透视表中的 数值区域 - 参数 aggfunc：Excel 透视表中的 数值区域 的字段的统计方式(Excel 默认是计数) "好像少了点东西...这种设置不会影响数据类型，比如把此结果输出到 Excel ，仍然是小数 - 行9：每行(axis=1)做运算(apply)，行中每个数字(r) 除以(/) 行中剔除最后一个数据(r[:-1])的总和(sum
模型支持对Clob大字段的定义，对于在 Data 表中具有 CLob 数据的每一行数据，系统将其存储在 Clobs 透视表中，并按照需要同 Data 表的对应数据对象实例记录进行关联。...Indexes透视表的字段说明如下： OrgID：其所归属的应用对象所归属的租户OrgID ObjID：字段所属应用对象唯一标识 FieldNum：对象字段存储位置 ObjInstanceGUID：对象实例唯一标识...为了支持用户对象自定义字段的唯一性校验，解决办法是采用了 UniqueIndexes 透视表；这个表非常类似于 Indexes 表，不过 Uniqueindexes 采用底层原生的数据库索引来强制唯一性校验...Unique Indexes 透视表的核心字段说明如下： UniqueStringValue：唯一的字符串列 UniqueNumValue：唯一的数字列 UniqueDateValue：唯一的日期列 其他字段定义请参考...Indexes 透视表 3）Relationships 索引透视表 在元数据驱动的多租户模型中，提到了在 Objects 表以及 Fields 表中保存了用户对象结构和对象关系的定义，对象关系的定义是通过元数据模型
Excel数据透视表虽好，但在pandas面前它也有其不香的一面！ ? 01 何为透视表 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。...例如在Excel工具栏数据透视表选项卡中通过悬浮鼠标可以看到这样的描述： ?...）下生存人数（Survived），那么仅需如下3步操作即可： 选择Excel菜单栏中插入数据透视表选项卡 ?...至此，我们可以发现数据透视表中实际存在4个重要的设置项： 行字段 列字段 统计字段 统计方式（聚合函数） 值得指出的是，以上4个要素每一个都可以不唯一，例如可以拖动多个字段到行/列字段中形成二级索引，...那么二者的主要区别在于： pivot仅适用于数据变形，即由长表变为宽表，相当于对数据进行了重组；而pivot_table除了数据重组外，还有一个额外的效果，即数据聚合，即若重组后对应的行标签和列标签下取值不唯一
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。...Python: 关于Python中的变量与数据描述函数，因为之前已经介绍过一些基础的聚合函数，这里仅就我使用最多的数据透视表和交叉表进行讲解：Pandas中的数据透视表【pivot_table】和交叉表...透视表中的行字段，通常为类别型字段） columns=None, #列字段（对应Excel透视表中的列字段，通常为类别型字段） values=None...事实上，crosstab似乎同时也能兼容透视表的完整功能，但是奇怪的是透视表提供了数据框名称参数，指定参数时无需声明数据框名称，而且行列字段都可指定列表对象（二维以上，指定多个 字段），但是交叉表则没有给出数据框名称向量
小勤：大海，上次将Calculate改变筛选上下文，忽略（删）现有筛选器的作用时，都是整个表或整个字段都不起作用了，如果我只是希望忽略某个字段中的一部分内容呢？...比如下面这个，我想看看某个产品在我选择的产品中的销量占比（如数据透视的父行汇总百分比）： 大海：你这不都实现了吗？呵呵。...小勤：这是通过数据透视表的功能实现的，但不能总靠透视表啊，有时候按需要出一些图表怎么办？所以最好还是能学会自己计算啊。...大海：这样，计算的结果既忽略了产品这个筛选上下文（透视表里的行标签，不会因为当前行产品，比如是B，就只计算B产品的数据），但又考虑了所有筛选结果（如筛选出来的BCD三种产品）的情况。 小勤：嗯。...r=eyJrIjoiZDVhZDBlMTYtNDkzNC00YWFjLWFhMmMtMmI3NTk2Y2ZhMzc3IiwidCI6ImUxMTAyMjkxLTNkYzUtNDA1OC1iMDc3LWQ0YzU4YWJkMWRkOCIsImMiOjEwfQ
图 7-1 已经被透视过的数据 虽然已有报表，但用户希望做出不同的分析，问题是这些数据已经是 “数据透视表” 的形态，这正是数据分析中的典型常见问题。...选择 “Sales” 表中的任意一个单元格，【插入】【数据透视表】【现有工作表】【位置】在工作表的 “F1” 中（光标放在【位置】下面，鼠标选择 “F1”）。...接下来，可以在同一数据集中建立另一个数据透视表。 选择 “Sales” 表中的任意一个单元格，【插入】【透视表】【现有工作表】【位置】在工作表的 “F11” 中。...当然，用户可以导入所有的源数据，并将其输入到【数据透视表】或可视化矩阵中，但如果用户永远不需要钻取到细节行中呢？用户真的需要导入全部数据吗？...这不是用户需要的，所以需要把它改成按 “Date” 列和 “Sate” 列来计算总销售额和总销售数量。在对话框底部的聚合部分进行如下操作。
大家无论在使用pandas、numpy或是R的时候，首先会做的就是处理数据，尤其是将列表，转成成合适的形状。...这种结构，也是一般关系型数据库的数据结构。 透视表 透视表没有一个明确的定义，一般是观念上是指，为了方便进行数据分析，而对数据进行一定的重排，方便后续分析，计算等操作。...透视表每一个元素及其对应的“坐标”一起形成一条完整的记录。...是将列表进行重排后的透视表，其第一行和第一列可以理解成索引，而在表中根据索引可以确定一条唯一的值，他们一起组成一条相当于列表里的数据。...通过一般的定义，我们能看出，透视表主要用于分析，所以，一般的场景我们都会先对数据进行聚合，以后再对数据分析，这样也更有意义。
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