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    熟练掌握 Pandas 透视表，数据统计汇总利器

    有一堆杂乱的数据,你想按某些规则把它们分门别类、汇总统计?这时候就需要数据"整理达人" Pandas.pivot_table 出马了,这是 Pandas 快速上手系列的第 8 篇。...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。...pandas.fillna 妙招拨云见日 熟练掌握 Pandas 离散差分,数据变化一目了然 学完本系列你可以掌握下面这些能力: 灵活创建和管理数据集,通过自定义创建 DataFrame ,可以方便地将各种格式的数据转化为...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。

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    Pandas三百题

    ']) 20-数据删除|删除列（按列号） 删除df的7,8,9,10列 df.drop(df.columns[[7,8,9,10]],axis=1) 5-2数据筛选 21-筛选列|通过行号 提取第1,2,3,4...(df,values=['销售额','利润'],index='省/自治区',aggfunc=['sum']) 6 - 数据透视｜多索引 制作「各省市」与「不同类别」产品「销售总额」的数据透视表 pd.pivot_table...(df,values=['销售额'],index=['省/自治区','类别'],aggfunc=['sum']) 7 - 数据透视｜多层 制作各省市「不同类别」产品的「销售总额」透视表 pd.pivot_table...(df,values=['销售额'],index=['省/自治区'],columns='类别',aggfunc='sum') 8 - 数据透视｜综合 制作「各省市」、「不同类别」产品「销售量与销售额」的...'mean',sum],margins=True) 9 - 数据透视｜筛选 在上一题的基础上，查询 「类别」 等于 「办公用品」 的详情 ​ 10 -数据透视｜逆透视 逆透视就是将宽的表转换为长的表，例如将第

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    左手用R右手Python系列10——统计描述与列联分析

    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。...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...以上透视表是针对数值型变量的分组聚合，那么针对类别型变量则需要使用pandas中的交叉表函数进行列表分析。...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

    3.5K120

    Pandas 25 式

    ~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...第二步是把包含类别型数据的 object 列转换为 Category 数据类型，通过指定 dtype 参数实现。 ?...创建透视表 经常输出类似上例的 DataFrame，pivot_table() 方法更方便。 ? 使用透视表，可以直接指定索引、数据列、值与聚合函数。...设置 margins=True，即可为透视表添加行与列的汇总。 ? 此表显示了整体幸存率，及按性别与舱型划分的幸存率。 把聚合函数 mean 改为 count，就可以生成交叉表。 ?

    8.4K00

    在pandas中使用数据透视表

    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？...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： ?...该表为用户订单数据，有订单日期、商品类别、价格、利润等维度。...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。

    2.8K40

    在pandas中使用数据透视表

    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？...、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： 该表为用户订单数据，有订单日期、商品类别、价格、利润等维度。...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。

    3K20

    数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

    ~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...第二步是把包含类别型数据的 object 列转换为 Category 数据类型，通过指定 dtype 参数实现。 ?...创建透视表 经常输出类似上例的 DataFrame，pivot_table() 方法更方便。 ? 使用透视表，可以直接指定索引、数据列、值与聚合函数。...设置 margins=True，即可为透视表添加行与列的汇总。 ? 此表显示了整体幸存率，及按性别与舱型划分的幸存率。 把聚合函数 mean 改为 count，就可以生成交叉表。 ?

    7.2K20

    整理了25个Pandas实用技巧

    注：该方法在机器学习或者深度学习中很有用，因为在模型训练前，我们往往需要将全部数据集按某个比例划分成训练集和测试集。该方法既简单又高效，值得学习和尝试。...回忆一下，我们通过使用sum()函数得到了总价格： ? sum()是一个聚合函数，这表明它返回输入数据的精简版本（reduced version ）。 换句话说，sum()函数的输出： ?...想要使用数据透视表，你需要指定索引(index), 列名(columns), 值(values)和聚合函数(aggregation function)。...数据透视表的另一个好处是，你可以通过设置margins=True轻松地将行和列都加起来： ? 这个结果既显示了总的存活率，也显示了Sex和Passenger Class的存活率。...连续数据转类别数据 让我们来看一下Titanic数据集中的Age那一列： ? 它现在是连续性数据，但是如果我们想要将它转变成类别数据呢？

    2.8K40

    整理了25个Pandas实用技巧（下）

    注：该方法在机器学习或者深度学习中很有用，因为在模型训练前，我们往往需要将全部数据集按某个比例划分成训练集和测试集。该方法既简单又高效，值得学习和尝试。...回忆一下，我们通过使用sum()函数得到了总价格： sum()是一个聚合函数，这表明它返回输入数据的精简版本（reduced version ）。...创建数据透视表 如果你经常使用上述的方法创建DataFrames，你也许会发现用pivot_table()函数更为便捷： 想要使用数据透视表，你需要指定索引(index), 列名(columns),...数据透视表的另一个好处是，你可以通过设置margins=True轻松地将行和列都加起来： 这个结果既显示了总的存活率，也显示了Sex和Passenger Class的存活率。...连续数据转类别数据 让我们来看一下Titanic数据集中的Age那一列： 它现在是连续性数据，但是如果我们想要将它转变成类别数据呢？

    2.4K10

    玩转Pandas透视表

    数据透视表（Pivot Table）是常用的数据汇总工具，可以通过控制数据的排列灵活地进行数据分析，进而挖掘出数据中最有价值的信息。掌握数据透视表，已经成为数据分析从业者必备的一项技能。...在python中我们可以通过pandas.pivot_table函数来实现数据透视表的功能。...，所以values只需要传入一个值"survived"； 将所有乘客按性别分为男、女两组后，对"survived"字段开始进行聚合，默认的聚合函数是"mean"，也就是求每个性别组下所有成员的"survived...添加多个聚合列 # 按客票级别分组，每组对两个列进行聚合：“是否存活”和“船票价” table = pd.pivot_table(df, index=["pclass"], values=["survived...保存透视表 数据分析的劳动成果最后当然要保存下来了，我们一般将透视表保存为excel格式的文件，如果需要保存多个透视表，可以添加到多个sheet中进行保存。 save_file = ".

    4.1K30

    再见，Excel数据透视表；你好，pd.pivot_table

    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： ?...02 利用pd.pivot_table实现 Pandas作为Python数据分析的瑞士军刀，实现个数据透视表自然不在话下，其接口函数为pivot_table，给出其核心参数如下： values : 待聚合的列名...其中，当行索引和列索引对应的具体分组下的记录数为0时，得到的聚合结果为NaN，此时可通过指定fill_value参数来进一步填充，即： ?...，此时按指定方法进行聚合；换言之，pivot能干的事情，pivot_table都能干，反之则不然。

    2.2K51

    Power Query 真经 - 第 7 章 - 常用数据转换

    一个新的销售类别已经出现，被放入了数据源。 用户没有计算新列的 “Total” 值。 问题是，在这些变化的情况下，刷新将如何进行？...【警告】 【透视列】对话框中的【值列】总是默认为数据集中的第一列，这很少是用户需要的。不要忘了更改它。 【注意】 如果单击【高级选项】左边的小三角，会发现也可以更改数值的聚合方式。...就像在 Excel 数据透视表中一样，会发现默认值是数字列的【求和】和基于文本列的是【计数】。但与 Excel 不同的是，还会发现一个【不要聚合】 的选项，将在本书后面的章节中将使用这个选项。...这个菜单隐藏了【上移】和【下移】字段的功能，以及如果用户需要删除分组或聚合时，也可以使用【删除】功能删除它们。 现在已经配置好了数据分组方式，接下来看看如何对数据进行聚合。...默认情况下，Power Query 会通过计算表的行数对所选的字段进行计数。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。

    7.5K31

    综合实例

    ()) #%% print('iris数据表按species分组后前5组每组的最小值为：\n', irisGroup.min().head()) #%% print('iris数据表按species...数据表按species分组后前5组每组的中位数为：\n', irisGroup.median().head()) #%% print('iris数据表按species分组后前5组每组的大小为...分组聚合后的组名为：\n',irisPivot.index) #获取组的数量 print('iris数据表按species分组聚合后的组的数量为：',irisPivot.index.size) #%%...print('iris数据表按species分组聚合后的各组平均值为：\n',irisPivot.values) #%% print('以species作为分组键创建的iris数据透视表为：\n',...plt.legend(['真实类别','预测类别']) plt.title('使用决策树对iris数据集的预测结果与真实类别的对比') plt.show() 使用KMeans对iris数据集聚类 #%

    2.9K20

    （三、四）Superset 1.3图表篇——透视表-Pivot Table

    本文将对透视表的功能及两个版本的图表进行详细介绍~ 透视表（Pivot Table） 用于通过沿两个轴将多个统计信息组合在一起来汇总一组数据。...示例：按地区和月份列出的销售数字，按状态和受让人列出的任务，按年龄和地点列出的活动用户。 透视表的特点是信息量大，用途广泛。 简单的说，透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。...Pivot Table设置 我们依然选择之前王者英雄的数据。 在指标中选择count英雄。并通过主要定位进行分组。列选择英雄。 此时查询就可以将图表结果进行展示了。...我们会发现与其他图表不同的是，在图表设置下方多了一个透视表选项。 在这里可以设置聚合功能，显示总计，整合指标，转置透视表。 我们进行相关设置，再次RUN。...在透视表设置中，也是有聚合功能设置。同时设置行统计，列统计，转置，并排显示指标。 经过设置后，得到最终的结果显示。 同时，此版本增加了定制化配置的选项。可以对字符格式化，排序，配色进行设置。

    1.2K20

    （三、四）Superset 1.3图表篇——透视表-Pivot Table

    本文将对透视表的功能及两个版本的图表进行详细介绍~ 透视表（Pivot Table） 用于通过沿两个轴将多个统计信息组合在一起来汇总一组数据。...示例：按地区和月份列出的销售数字，按状态和受让人列出的任务，按年龄和地点列出的活动用户。 透视表的特点是信息量大，用途广泛。 简单的说，透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。...Pivot Table设置 我们依然选择之前王者英雄的数据。 在指标中选择count英雄。并通过主要定位进行分组。列选择英雄。 此时查询就可以将图表结果进行展示了。...我们会发现与其他图表不同的是，在图表设置下方多了一个透视表选项。 在这里可以设置聚合功能，显示总计，整合指标，转置透视表。 我们进行相关设置，再次RUN。...在透视表设置中，也是有聚合功能设置。同时设置行统计，列统计，转置，并排显示指标。 经过设置后，得到最终的结果显示。 同时，此版本增加了定制化配置的选项。可以对字符格式化，排序，配色进行设置。

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