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!!!...数据聚合统计 Padans里的聚合统计即是应用分组的方法对数据框进行聚合统计，常见的有min(最小)、max(最大)、avg(平均值)、sum(求和)、var()、std(标准差)、百分位数、中位数等。...APPLY与索引重建 通过APPLY结合lambda表达式生成新列，生成的对象是Series，因为groupby里的分组字段会转为索引，要变为列，需要通过reset_index方法。...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。
数据透视表 数据透视表excel中有这个分析数据的功能，在R语言中同样可以实现。对一个表格分组计算相应的特征，比如不同国家所有城市的人口总数等。...R提供了apply系列函数，包括apply，lapply，sapply，tapply，vapply等，可以对二维数据进行计算，并且可以分组进行统计，类似于Excel中的数据透视表功能。...state.division, mean) sort(tapply(state.x77$Income, state.division, mean)) sort(tapply(state.x77[size=5][b]数据透视表...[/b][/size] R提供了apply系列函数，包括apply，lapply，sapply，tapply，vapply等，可以对二维数据进行计算，并且可以分组进行统计，类似于Excel...中的数据透视表功能。
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。...默认聚合所有数值列 index 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的行 columns 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的列 aggfunc 聚合函数或函数列表，默认为'mean'...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。...values：需要汇总计算的列，可多选 index：行分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的行索引 columns：列分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果...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。
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：需要汇总计算的列，可多选 index：行分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的行索引 columns：列分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果...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。
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...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...案例说明 1）求出不同品牌下，每个月份的销售数量之和 ① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\...① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\pivot_table.xlsx") display
import numpy as np import pandas as pd 一、通过多级索引创建数据透视表 利用多级索引产生学生成绩表： r_index = pd.MultiIndex.from_product...df2.reindex(columns=[('富强','数学'),('李海','英语'),('王亮','数学'),('富强','语文')]) 二、数据透视表 数据透视表相当于在行和列两个维度上进行分组...数据透视表的效果可以通过groupby来实现，但有时候直接使用pivot_table方法建立数据透视表可能更方便些，而且额外提供了汇总功能。...第1个参数是data参数，提供了绘制数据透视表的数据来源，可以是整个 DataFrame，也可以是 DataFrame 的子集；index和columns参数指定了行分组键和列分组键；values指定想要聚合的数据字段名...'年份','课程'])['富强','李海','王亮'].max().unstack() 三、交叉表 交叉表是一种用于计算分组频率的特殊透视表，可以pivot_table实现同样的功能，因此更建议掌握好pivot_table
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。...备注：每种性别未成年人获救的平均值，也就是获救的比例。 求最大值 备注：按性别计算每个等级船票价格的最大值。 计数 备注：按性别计算每个等级船票的个数。...备注：按性别计算每个等级船舱中有年龄记录的个数。
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。...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。...4，对数据透视表中的数据进行分组 在Excel中还支持对数据透视表中的数据进行分组，例如可以把风扇和空调的数据分为一组来计算，如图14所示。...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...图15 数据透视表分组统计 代码中最关键的部分就是用loc属性读取数据透视表的行数据并进行相加运算得出分组统计结果。
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。...在Spark中实现数据透视表的操作也相对容易，只是不如pandas中的自定义参数来得强大。 首先仍然给出在Spark中的构造数据： ?...仍然是在SQL中构造临时数据表，如下： ? 而后我们采取逐步拆解的方式尝试数据透视表的实现： 1. 利用groupby实现分组聚合统计，这一操作非常简单： ?
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。...Python代码的部分，我都做了详细的注释，Excel操作流程我也做了比较详细的说明。后台回复“透视表”可以获得数据和代码。...目标10：实现透视表筛选功能，只查看Debra Henley的数据 1.pandas实现 table = pd.pivot_table(df, index=['Manager', 'Rep'], columns...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： ?
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。 读取数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("...."presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"]) # index表示索引...利用pivot_table函数中每个参数的意义 图形备忘录 查询指定的字段值的信息 当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中 高级功能 Status排序作用的体现 不同的属性字段执行不同的函数...和values两个参数 只使用index参数 建立透视表 不严格要求，但是设置了顺序有助于分析，一直保持所想要的顺序 使用category数据类型，按照想要查看的方式设置顺序 设置数据
一文看懂 Pandas 中的透视表 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。...读取数据 注：本文的原始数据文件，可以在早起Python后台回复 “透视表”获取。...只使用index参数 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"]) # index表示索引 ?...4.使用columns参数，指定生成的列属性 ? 5. 解决数据的NaN值，使用fill_value参数 ? 6. 查看总数据，使用margins=True ? 7....不同的属性字段执行不同的函数 ? ? 8. Status排序作用的体现 ? 高级功能 当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中 查询指定的字段值的信息 ?
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。 Pandas 数据透视表提供了一个强大的工具来使用 python 执行这些分析技术。...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。...索引指定行级分组，列指定列级分组和值，这些值是您要汇总的数值。 用于创建上述数据透视表的代码如下所示。在 pivot_table 函数中，我们指定要汇总的df，然后是值、索引和列的列名。...我们可以使用多个索引和列级分组来创建更强大的数据集摘要。
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。...透视表代码实现如下: # 对 Sales 进行求和操作，行索引是Region，列索引是各个 Product， # 对行和列增加统计 total In [56]: pd.pivot_table(df,...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。
一文看懂pandas中的透视表 读取数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("....") df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视表...只使用index参数 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"]) # index表示索引 ?...4.使用columns参数，指定生成的列属性 ? 解决数据的NaN值，使用fill_value参数 ? 查看总数据，使用margins=True ? 不同的属性字段执行不同的函数 ? ?...Status排序作用的体现 ? 高级功能 当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中 查询指定的字段值的信息 ? 图形备忘录 ?
一文看懂 Pandas 中的透视表 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。...读取数据 注：本文的原始数据文件，可以在公号「Python数据之道」后台回复 “透视表”获取。...只使用index参数 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"]) # index表示索引 ?...4.使用columns参数，指定生成的列属性 ? 5. 解决数据的NaN值，使用fill_value参数 ? 6. 查看总数据，使用margins=True ? 7....不同的属性字段执行不同的函数 ? ? 8. Status排序作用的体现 ? 高级功能 当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中 查询指定的字段值的信息 ?
这次的数据源长这样 我们插入一个透视表 然后放入我们要的字段 这是我们最常见的透视表布局格式 好多人都以为只有这种数据存放方式 不是的 透视表有3种布局方式 默认的是压缩形式 大纲形式是这样的...多了一列 表格形式是这样的 上面少了一行,下面多了一行 放个GIF 我选择[重复所有项目标签]后 你甚至看不出来这到底是表还是透视表了 如果你说还有倒三角可以看出来 那这样呢 隐藏了第...3行,在第2行加一个假标题 很多人喜欢用合并单元格 因为看起来清晰明了 其实数据透视表也是可以合并单元格的 在这里 勾上,确定 就变这样了 放个GIF 以上
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。...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。...添加项目和检查每一步来验证你正一步一步得到期望的结果。为了查看什么样的外观最能满足你的需要，就不要害怕处理顺序和变量的繁琐。 最简单的透视表必须有一个数据帧和一个索引。...pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"]) 可以看到，透视表比较智能，它已经开始通过将“Rep”列和“Manager”列进行对应分组，来实现数据聚合和总结。...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。
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