首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

需要在每次迭代中遍历包含两个连续列名的pandas df集合,以便在不同的excel工作表中创建单独的透视表

在每次迭代中遍历包含两个连续列名的pandas df集合,以便在不同的excel工作表中创建单独的透视表,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import openpyxl
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
from openpyxl import Workbook
  1. 创建一个空的Excel工作簿:
代码语言:txt
复制
wb = Workbook()
  1. 定义一个函数来创建透视表并将其写入Excel工作表:
代码语言:txt
复制
def create_pivot_table(df, row_col, value_col, sheet_name):
    pivot_table = pd.pivot_table(df, index=row_col, values=value_col)
    sheet = wb.create_sheet(title=sheet_name)
    for row in dataframe_to_rows(pivot_table, index=True, header=True):
        sheet.append(row)
  1. 迭代遍历包含两个连续列名的pandas df集合,并调用函数创建透视表:
代码语言:txt
复制
df_collection = [df1, df2, df3]  # 包含两个连续列名的pandas df集合
for i, df in enumerate(df_collection):
    row_col = df.columns[0]  # 第一个列名作为行标签
    value_col = df.columns[1]  # 第二个列名作为值
    sheet_name = f"Sheet{i+1}"  # 工作表名称
    create_pivot_table(df, row_col, value_col, sheet_name)
  1. 保存Excel工作簿:
代码语言:txt
复制
wb.save('pivot_tables.xlsx')

这样,每个包含两个连续列名的pandas df都会在不同的Excel工作表中创建一个单独的透视表。你可以根据需要修改函数和代码,以适应不同的数据集和要求。

注意:以上代码示例中没有提及具体的云计算品牌商和产品,如果需要使用腾讯云相关产品来处理数据和存储结果,可以根据具体需求选择适当的腾讯云产品,例如云数据库MySQL、云对象存储COS等。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

python数据分析——数据分类汇总与统计

假设我们有一个包含学生信息CSV文件,我们可以使用以下代码将其加载到DataFramedf = pd.read_csv('student_data.csv') 在加载数据后,我们可以使用pandas...数据透视 pivot()用途就是,将一个dataframe记录数据整合成表格(类似Excel数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视结果,相当直观。..., margins=False, dropna=True) 参数说明: data =原始数据,要应用透视数据框; index=用于分组列名或其他分组键,出现在结果透视行; columns...关键技术:在pandas透视操作由pivot_table()函数实现,其中在所有参数,values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视值、行、列。...columns:要在列中分组值 values:聚合计算值,指定aggfunc aggfunc:聚合函数,如指定,还需指定value,默认是计数 rownames :列名称 colnames

56910

自学 Python 只需要这3步

1.必须知道两组Python基础术语 A.变量和赋值 Python可以直接定义变量名字并进行赋值,例如我们写出a = 4时,Python解释器干了两件事情: 在内存创建了一个值为4整型数据 在内存创建了一个名为...是一种有序集合,里面的元素可以是之前提到任何一种数据格式和数据类型(整型、浮点、列表……),并可以随时指定顺序添加其中元素,其形式是: #ist是一个可变有序,所以,可以往list追加元素到末尾...我们爬虫绕不开遍历url为例,讲讲大家最难理解循环函数for用法: A.for函数 for函数是一个常见循环函数,先从简单代码理解for函数用途: zidian={ 刘强东 : 46 ,...list方式顺序排列,所以,迭代结果顺序很可能不是每次都一样。...9行代码,我们完成了Excel透视、拖动、排序等鼠标点击动作。最后再用Python可视化包matplotlib,快速出图: ? ? B.函数化分析 以上是一个简单统计分析过程。

1.4K50
  • 2组语法,1个函数,教你学会用Python做数据分析!

    1.必须知道两组Python基础术语 A.变量和赋值 Python可以直接定义变量名字并进行赋值,例如我们写出a = 4时,Python解释器干了两件事情: 在内存创建了一个值为4整型数据 在内存创建了一个名为...是一种有序集合,里面的元素可以是之前提到任何一种数据格式和数据类型(整型、浮点、列表……),并可以随时指定顺序添加其中元素,其形式是: #ist是一个可变有序,所以,可以往list追加元素到末尾...我们爬虫绕不开遍历url为例,讲讲大家最难理解循环函数for用法: A.for函数 for函数是一个常见循环函数,先从简单代码理解for函数用途: zidian={'刘强东':'46','...list方式顺序排列,所以,迭代结果顺序很可能不是每次都一样。...9行代码,我们完成了Excel透视、拖动、排序等鼠标点击动作。最后再用Python可视化包matplotlib,快速出图: ? ? B.函数化分析 以上是一个简单统计分析过程。

    1.2K50

    Python常用小技巧总结

    小技巧 pandas生成数据 导入数据 导出数据 查看数据 数据选择 数据处理 数据分组 数据合并 数据替换--map映射 数据清洗--replace和正则 数据透视分析--melt函数 将分类中出现次数较少值归为...others Python合并多个EXCEL工作 pandasSeries和Dataframe数据类型互转 相同字段合并 Python小技巧 简单表达式 列表推导式 交换变量 检查对象使用内存情况...对象⾮空值,并返回⼀个Boolean数组 df.dropna() # 删除所有包含空值df.dropna(axis=1) # 删除所有包含空值df.dropna(axis=1,thresh...创建⼀个按列col1进⾏分组,计算col2最⼤值和col3最⼤值、最⼩值数据透视 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组所有列均值,⽀持...工作 多个EXCECL合并到一个工作,Python来帮你实现 # -*- coding:utf-8 -*- # @Address:https://beishan.blog.csdn.net/ #

    9.4K20

    1小时学Python,看这篇就够了

    是一种 有序 集合,里面的元素可以是之前提到任何一种数据格式和数据类型(整型、浮点、列表……),并可以随时指定顺序添加其中元素,其形式是: #ist是一个可变有序,所以,可以往list追加元素到末尾...我们爬虫绕不开遍历url为例,讲讲大家最难理解 循环函数for 用法 : A.for函数 for函数是一个常见循环函数,先从简单代码理解for函数用途: zidian={'刘强东':'46...方式顺序排列,所以,迭代结果顺序很可能不是每次都一样。...sdate=20190114 仔细观察,该网站不同日期票房数据网址(url)只有后面的日期在变化,访问不同网址(url)就可以看到不同日期下票房数据: 我们要做是, 遍历每一个日期下网址,用...dataTop1_week#查看数据 9行代码,我们完成了Excel透视、拖动、排序等鼠标点击动作。

    1.3K40

    手把手教你用Python爬中国电影票房数据

    1.必须知道两组Python基础术语 A.变量和赋值 Python可以直接定义变量名字并进行赋值,例如我们写出a = 4时,Python解释器干了两件事情: 在内存创建了一个值为4整型数据 在内存创建了一个名为...是一种有序集合,里面的元素可以是之前提到任何一种数据格式和数据类型(整型、浮点、列表……),并可以随时指定顺序添加其中元素,其形式是: #ist是一个可变有序,所以,可以往list追加元素到末尾...我们爬虫绕不开遍历url为例,讲讲大家最难理解循环函数for用法: A.for函数 for函数是一个常见循环函数,先从简单代码理解for函数用途: zidian={'刘强东':'46','...list方式顺序排列,所以,迭代结果顺序很可能不是每次都一样。...9行代码,我们完成了Excel透视、拖动、排序等鼠标点击动作。最后再用Python可视化包matplotlib,快速出图: ? ? B.函数化分析 以上是一个简单统计分析过程。

    1.8K10

    这个插件竟打通了Python和Excel,还能自动生成代码!

    另外,可以在单独环境(虚拟环境)安装这个包,可以避免一些依赖错误。接下来在终端运行这些命令,完成安装即可。 1. 创建环境 我正在使用 Conda 创建一个新环境。...添加和删除列 添加列 就像在 Excel 等电子表格中一样,你可以添加一个新列,该列可能是从现有列或特征创建要在 Mito 执行此操作,只需单击“Add Col”按钮。...数据透视是一个重要 excel 功能,它根据另一个分类特征汇总数字变量。...选择所有必要字段后,将获得一个单独,其中包含数据透视实现。...通常,数据集被划分到不同表格增加信息可访问性和可读性。合并 Mitosheets 很容易。 单击“Merge”并选择数据源。 需要指定要对其进行合并键。

    4.7K10

    最全面的Pandas教程!没有之一!

    你可以从一个包含许多数组列表创建多级索引(调用 MultiIndex.from_arrays ),也可以用一个包含许多元组数组(调用 MultiIndex.from_tuples )或者是用一对可迭代对象集合...假如你不确定某个列名是否含有空格之类字符,你可以通过 .columns 来获取属性值,查看具体列名。 ?...数据透视 在使用 Excel 时候,你或许已经试过数据透视功能了。数据透视是一种汇总统计,它展现了原表格数据汇总统计结果。...你可以在 Pandas 官方文档 中找到更多数据透视详细用法和例子。 于是,我们按上面的语法,给这个动物统计创建一个数据透视: ? 或者也可以直接调用 df 对象方法: ?...请注意,每个 Excel 表格文件都含有一个或多个工作,传入 sheet_name='Sheet1' 这样参数,就表示只读取 'excel_output.xlsx' Sheet1 工作内容

    25.9K64

    Excel到Python:最常用36个Pandas函数

    本文为粉丝投稿《从Excel到Python》读书笔记 本文涉及pandas最常用36个函数,通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理,以及最常见数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见操作...7.查看列名称 Colums函数用来单独查看数据列名称。...主要包括数据合并,排序,数值分列,数据分组及标记等工作。 1.数据合并 在Excel没有直接完成数据合并功能,可以通过VLOOKUP函数分步实现。...在Python中使用split函数实现分列在数据category列数据包含两个信息,前面的数字为类别id,后面的字母为size值。中间连字符进行连接。...#对category字段值依次进行分列,并创建数据,索引值为df_inner索引列,列名称为category和size pd.DataFrame((x.split('-') for x in df_inner

    11.5K31

    通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

    DataFrame Pandas DataFrame 类似于 Excel 工作。虽然 Excel 工作簿可以包含多个工作,但 Pandas DataFrames 独立存在。 3....在 Pandas ,索引可以设置为一个(或多个)唯一值,这就像在工作中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同,这些索引值实际上可用于引用行。...列选择 在Excel电子表格,您可以通过以下方式选择所需列: 隐藏列; 删除列; 引用从一个工作到另一个工作范围; 由于Excel电子表格列通常在标题行命名,因此重命名列只需更改第一个单元格文本即可...数据透视 电子表格数据透视可以通过重塑和数据透视Pandas 复制。再次使用提示数据集,让我们根据聚会规模和服务器性别找到平均小费。...在 Excel ,我们对数据透视使用以下配置: 等效Pandas代码。

    19.5K20

    零基础5天入门Python数据分析:第五课

    data.head() 我们使用pandas这个包来进行数据分析之前,需要先将Excel表格读入内存,head方法可以显示前几行(默认是5行): Excel表格第一行自动作为列名(也成为列索引...1.2 统计各科平均分 在pandas,计算均值方法是mean: mean可以直接用在整个数据集(表格)上,这样会直接计算所有数值型字段均值;也可以单独用着某个字段(列)上,在pandas访问某个列...有了及格和不及格字段,类似Excel表格透视表功能,pandas也有透视函数: 所谓透视,涉及到重要参数有:列字段(columns),行字段(index),值字段(values),还有就是值字段计算函数...图示如下: 这个和Excel透视是非常类似的: 不同版本Excel会略有不同。 4. 成绩分布 查看某列数据分布,这也是常见分析。...,二维异构表格 从理解上说,可以将Series理解为Excel列,一列就对应一个Series结构数据,而DataFrame可以理解为对应一个Excel表格,一个表格可以包含多列(Series)。

    1.6K30

    一个 Python 报表自动化实战案例

    你在每次新建一个Excel文件时,文件名都会默认是工作簿x,其中x就是你新建文件个数。而一个工作簿里面又可以有多个Sheet,不同Sheet之间是一个独立。...) 运行上面代码会得到如下结果,可以看到图表已经被成功插入到Excel: 将不同结果进行合并 上面我们是把每一部分都单独拆开来实现,最后存储在了不同Excel文件。...将不同结果合并到同一个Sheet: 将不同结果合并到同一个Sheet难点在于不同结果结构不一样,而且需要在不同结果之间进行留白。...这是因为df_view.shape[0]是不包列名,同时在插入Excel时候会默认增加1行空行,所以就需要在留白行基础上再增加2行,即2 + 2 + 1 = 5。...上面的代码只是把df_province列名插入进来了,接下来插入具体值,方式与插入列名方式一致,只不过需要在列名下一行开始插入,具体代码如下: #再把具体值插入 for i in range

    1.1K10

    Python自动化办公 | 如何实现报表自动化?

    你在每次新建一个Excel文件时,文件名都会默认是工作簿x,其中x就是你新建文件个数。而一个工作簿里面又可以有多个Sheet,不同Sheet之间是一个独立。...) 运行上面代码会得到如下结果,可以看到图表已经被成功插入到Excel: 将不同结果进行合并 上面我们是把每一部分都单独拆开来实现,最后存储在了不同Excel文件。...将不同结果合并到同一个Sheet: 将不同结果合并到同一个Sheet难点在于不同结果结构不一样,而且需要在不同结果之间进行留白。...这是因为df_view.shape[0]是不包列名,同时在插入Excel时候会默认增加1行空行,所以就需要在留白行基础上再增加2行,即2 + 2 + 1 = 5。...上面的代码只是把df_province列名插入进来了,接下来插入具体值,方式与插入列名方式一致,只不过需要在列名下一行开始插入,具体代码如下: #再把具体值插入 for i in range

    2.4K32

    一个 Python 报表自动化实战案例

    你在每次新建一个Excel文件时,文件名都会默认是工作簿x,其中x就是你新建文件个数。而一个工作簿里面又可以有多个Sheet,不同Sheet之间是一个独立。...) 运行上面代码会得到如下结果,可以看到图表已经被成功插入到Excel: 将不同结果进行合并 上面我们是把每一部分都单独拆开来实现,最后存储在了不同Excel文件。...将不同结果合并到同一个Sheet: 将不同结果合并到同一个Sheet难点在于不同结果结构不一样,而且需要在不同结果之间进行留白。...这是因为df_view.shape[0]是不包列名,同时在插入Excel时候会默认增加1行空行,所以就需要在留白行基础上再增加2行,即2 + 2 + 1 = 5。...上面的代码只是把df_province列名插入进来了,接下来插入具体值,方式与插入列名方式一致,只不过需要在列名下一行开始插入,具体代码如下: #再把具体值插入 for i in range

    96611

    一个 Python 报表自动化实战案例

    你在每次新建一个Excel文件时,文件名都会默认是工作簿x,其中x就是你新建文件个数。而一个工作簿里面又可以有多个Sheet,不同Sheet之间是一个独立。...) 运行上面代码会得到如下结果,可以看到图表已经被成功插入到Excel: 将不同结果进行合并 上面我们是把每一部分都单独拆开来实现,最后存储在了不同Excel文件。...将不同结果合并到同一个Sheet: 将不同结果合并到同一个Sheet难点在于不同结果结构不一样,而且需要在不同结果之间进行留白。...这是因为df_view.shape[0]是不包列名,同时在插入Excel时候会默认增加1行空行,所以就需要在留白行基础上再增加2行,即2 + 2 + 1 = 5。...上面的代码只是把df_province列名插入进来了,接下来插入具体值,方式与插入列名方式一致,只不过需要在列名下一行开始插入,具体代码如下: #再把具体值插入 for i in range

    1K10

    Python pandasexcel操作实现示例

    如果列名 (column name)没有空格,则列有两种方式表达: df1['city'] df1.city 如果列名有空格,或者创建新列(即该列不存在,需要创建,第一次使用变量),则只能用第一种表达式...为此,需要将 state_to_code 这个 dict 数据加载到 DataFrame 。这里提供两种方法。 方法1: 把数据放在 excel 工作,然后读取 Excel 文件加载。...分类汇总 Excel 分类汇总功能,在数据功能区,但因为分类汇总需要对数据进行排序,并且分类汇总数据与明细数据混在一起,个人很少用到,分类汇总一般使用数据透视。 ?...数据透视 pandas 运行数据透视,使用 pivot_table() 方法。熟练使用 pivot_table() 需要一些练习。...'Feb','Mar','Total'], aggfunc= np.sum) 总结 Pandas可以对Excel进行基础读写操作 Pandas可以实现对Excel各表各行各列增删改查 Pandas可以进行列行筛选等

    4.5K20

    我用Python操作Excel两种主要工具

    Python操作Excel分为两个主要形式,读写和交互式操作,可以用不同第三方工具。 首先对于单纯地读写Excel,这种场景使用Pandas就足够了。...->Excel df.to_excel('example.xlsx') 其他诸如xlrd、xlwt功能单一,也没有Pandas好用。...string类型文件路径或url sheet_name=0:指定excel具体某个或某些名或索引 header=0:哪些行作为表头,也叫做列名 names=None:自己定义一个表头(...列名) index_col=None:将哪些列设为索引. usecols=None:指定读取excel哪些列数据,默认为None,表示读取全部 squeeze=False:默认为False,如果解析数据只包含一列.../ 其次是针对Excel文件本身交互操作,比如修改格式、制作图表、透视、宏等,这种操作需要用到专门Excel处理库,像xlwings、openpyxl等。

    18010

    再见,Excel数据透视;你好,pd.pivot_table

    导读 Excel作为Office常用办公软件之一,其在一名数据分析师工作日常也占有一定地位,比如个人就常常倾向于依赖Excel完成简单数据处理和可视化作图,其中数据处理部分则主要是运用内置函数+数据透视两大部分...Excel数据透视虽好,但在pandas面前它也有其不香一面! ? 01 何为透视 数据透视,顾名思义,就是通过对数据执行一定"透视",完成对复杂数据分析统计功能,常常伴随降维效果。...例如在Excel工具栏数据透视选项卡通过悬浮鼠标可以看到这样描述: ?...)下生存人数(Survived),那么仅如下3步操作即可: 选择Excel菜单栏插入数据透视选项卡 ?...这里,理解pivot含义主要在于变形,更确切说是将一个长整形为宽,例如SQL经典场景列转行,表述就是这个问题。

    2.2K51

    实战 | 如何制作数据报表并实现自动化?

    本章给大家演示一下在实际工作如何结合 Pandas 库和 openpyxl 库来自动化生成报表。假设我们现在有如图 1 所示数据集。...(图7) 04 将不同结果进行合并 上面我们是把每一部分都单独拆开来实现,最后存储在了不同 Excel 文件。...将不同结果合并到同一个 Sheet 不同结果合并到同一个 Sheet 难点在于不同结果结构不一样,而且需要在不同结果之间进行留白。...因为 df_view.shape[0]是不包括列名,而且在插入 Excel 时会默认增加 1 行空行,所以需要在留白行基础上再增加 2 行, 即 2 + 2 + 1 = 5。...上面的代码只是把 df_province 列名插入进来,接下来插入具体值,方式与插入列名方式一致,只不过需要在列名下一行开始插入,具体代码如下。

    1.6K30

    5分钟了解Pandas透视

    如果你是excel用户,那么可能已经熟悉数据透视概念。Pandas 数据透视工作方式与 Excel 等电子表格工具数据透视非常相似。...数据透视函数接受一个df,一些参数详细说明了您希望数据采用形状,并且输出是以数据透视形式汇总数据。 在下面的文章,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,这些值是您要汇总数值。 用于创建上述数据透视代码如下所示。在 pivot_table 函数,我们指定要汇总df,然后是值、索引和列列名。...数据透视可与 Pandas 绘图功能结合使用,创建有用数据可视化。...它们今天仍在广泛使用,因为它们是分析数据强大工具。Pandas 数据透视将这个工具从电子表格带到了 python 用户手中。 本指南简要介绍了 Pandas 数据透视表工具使用。

    1.9K50
    领券