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...首先导入数据: data = pd.read_excel("E:\\订单数据.xlsx") data.head() 接下来使用透视表做分析: 计算每个州销售总额和利润总额 result1 = pd.pivot_table
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: ?
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!...接下来,只需两行代码,即可轻松将数据透视表和强大的pandas结合起来 from pivottablejs import pivot_ui pivot_ui(df) 就像上面GIF展示的一样,你可以在...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!
今天跟大家分享有关数据透视表入门的技巧! 数据透视表是excel附带功能中为数不多的学习成本低、投资回报率高、门槛低上手快的良心技能!...然后我们将利用几几步简单的菜单操作完成数据透视表的配置环境: 首先将鼠标放在原数据区域的任一单元格,选择插入——透视表; 在弹出的菜单中,软件会自动识别并完成原数据区域的选区工作。 ?...你需要做的是定义好数据透视表的输出位置: 新工作表:软件会为透视表输出位置新建一个工作表; 现有工作表:软件会将透视表输出位置放在你自定义的当前工作表目标单元格区域。...此时你选定的透视表存放单元格会出现透视表的 布局标志,同时在软件右侧出现数据透视表字段菜单,顶部菜单栏也会自动出现数据透视表工具菜单。...在右侧的数据透视表字段菜单中,分上下布局,上面的带选择字段,下侧是字段将要在透视表中的出现的位置。
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。...排列作为一个快捷方式,在y轴上做10个滴答声,从0开始,以0.1增量递增。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。
R1C1", _ TableName:="数据透视表1", _ DefaultVersion:=4 'xlPivotTableVersion10=1(03)11=2()12=3(...)14=4(2010)~15=5(2013)6(2016) '必须在表激活情况下才能操作表中的数据透视表 With ActiveSheet.PivotTables("数据透视表1") '....PivotFields("实际拣货量"), "行", xlCount .AddDataField .PivotFields("实际拣货量"), "件", xlSum '全选透视表
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。...数据基本情况 groupby数据透视表 使用 pandas.DataFrame.groupby 函数,其原理如下图所示。...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。...pd.melt 参数 frame 被 melt 的数据集名称在 pd.melt() 中使用 id_vars 不需要被转换的列名,在转换后作为标识符列(不是索引列) value_vars 需要被转换的现有列
以下是合并步骤: 新建一个汇总表(可以在本工作薄新建也可以在新建的工作薄建立) 插入——数据透视表向导(一个需要自己添加的菜单,如果在菜单中找不到就到自定义功能区中去添加) 以上步骤也可以通过快捷键完成...在弹出的数据透视表向导中选择多重合并计算数据区域,点击下一步。 选择创建自定义字段,继续点击下一步。 ? 在第三步的菜单中选定区域位置用鼠标分别选中四个表的数据区域(包含标题字段)。...此时软件会生成一个默认的透视表样式,需要我们自己对透视表结构、字段做细微调整。 ? 将页字段名重命名为地区,将行标签命名为类别(双击或者在左上角名称框中命名) ?...合并步骤: 与工作薄内的表间合并差不多,首先插入——数据透视表向导(快捷键:Alt+d,p) 选择多重合并计算字段——创建自定义字段。 ? 将两个工作薄中的四张表全部添加到选定区域。 ? ?...然后在选定的每一个表的下面设定页字段数目: 由于数据来源于不同工作薄的不同表,所以页字段数据全部设置为2,字段1和字段2分别命名为对应表的工作薄和工作表名称。 ?
数据透视表是我们现在在出数据分析经常要用到的一个工具,想当年我在学这个的时候也是跟随着网上的教程一步一步来的,今天给大家放一些数据透视的教学视频,供大家学习哈! 1. 创建一个数据透视表 ?...2.认识数据透视表结构 ? 3.活动字段的折叠与展开 ? 4.自定义分裂样式 ?
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。
在Python中,有多个库可以用来创建和操作数据透视表,其中最常用的是pandas库。 下面我将介绍如何使用Python中的pandas库来实现数据透视表和透视分析。...假设我们有一个名为df的DataFrame对象,其中包含了我们要进行透视分析的数据。...df = pd.read_csv('data.csv') # 根据实际情况修改文件路径和格式 3、创建数据透视表:使用pandas的pivot_table()函数可以轻松创建数据透视表。...下面是一些常用的操作: 筛选数据:可以基于数据透视表中的特定值或条件筛选出我们感兴趣的数据。...matplotlib或其他可视化库将数据透视表中的数据进行可视化,例如绘制柱状图、折线图等,以更直观地展示数据之间的关系。
日常Excel业务报表中,我们有时需要对透视过的数据进行各种运算,运算完成后再次进行透视,本文提供一种简便方案,可以进行透视表再透视,数据源更新不影响刷新使用。...例如,我们有如下数据源 假设我们想知道8月超过3天以上最高温度在35度以上的城市有几个。...我们可以把这个问题拆分成两步: 汇总各个城市温度超过35度的天数(第一次透视) 对于第一步汇总结果超过3天的城市进行再次汇总(对以上透视结果再透视) 首先将数据源导入Power Pivot(Excel...如自己电脑默认未显示该插件请百度显示方法),然后按以下视频操作: 如视频显示不清晰,可在此下载清晰版本(约13MB): 链接: http://pan.baidu.com/s/1bpvVFAJ 密码: 66e3 此案例仅仅使用了一个简约的...SUMMARIZE('数据源',[省份],[城市],"超过35度几天",sum('数据源'[超过35度天数])) 当然,该案例可能并不那么恰当,有更简洁方法解决案例中的问题。
本文首先手把手的教你如何在 Excel 中手动构建一个基本的数据透视表,最后用 VBA 展示如何自动化这一过程。...2 创建数据透视表 此处将工作表重命名为sheet1 首先确保表格第一行是表头 点击表中任意位置 选中 Ribbon 中的“插入” 点击第一个图标“数据透视表”,出现“创建数据透视表”对话框 ?...注意观察对话框中的各种选项,这里我们都采用默认值 点击“确定”后,一个空的数据透视表出现在了新工作表中: ?...3 数据透视表中的字段 在“数据透视表生成器”菜单中,选择“球队、平、进球、失球、积分、更新日期”几个字段 ?...本例中使用 VBA 脚本完成与上述例子一样的任务,对于 VBA 语言仅做简单注释,想更多了解可以自行查阅官方的文档等 1.一键生成 此处我们放置一个按钮在源数据所在的数据表,用于每次点击自动生成一个数据透视表
对于习惯于用Excel进行数据分析的我们来说,数据透视表的使用绝对是排名仅次于公式使用的第二大利器。特别是在数据预处理的时候,来一波透视简直是初级得不能再初级的操作了。...如果换用一个软件,很显然,这样的思路也不会发生任何改变。 接下来就给大家讲一下如何在Python中实现数据透视表的功能。 ? pivot ?...在使用这个功能之前,需要先import pandas as pd哦~ pivot这个单词本身就已经告诉我们这个函数实现的功能类似于数据透视表(数据透视:data pivot) 需要指定的参数也和Excel...我们先回顾一下使用Excel进行数据透视表的操作过程: 首先,选中希望进行数据透视的数据,点击数据透视表,指定数据透视表的位置。 ? ?...敲黑板,重点来了: index=列 colums=行 values=值 有了这三个函数,最最最基础的一个数据透视表就算是完成了。
今天要跟大家分享的内容是数据透视表多表合并——字段合并!...因为之前一直都没有琢磨出来怎么使用数据透视表做横向合并(字段合并),总觉得关于表合并绍的不够完整,最近终于弄懂了数据透视表字段合并的思路,赶紧分享给大家!...数据仍然是之前在MS Query字段合并使用过的数据; 四个表,都有一列相同的学号字段,其他字段各不相同。 建立一个新工作表作为合并汇总表,然后在新表中插入数据透视表。...你会发现软件自动将三个表的字段都合并到一个汇总表中,行标签是主字段(学号),列字段是其他非唯一字段(地理、历史、数学、英语、政治、语文、政治、综合、总分)。 ?...此时已经完成了数据表之间的多表字段合并! ? 相关阅读: 数据透视表多表合并 多表合并——MS Query合并报表
交叉表 不要被名字所迷惑,其实它也是二维的表结构,与pivot_table很相似,且是一个特殊的数据透视函数,它默认统计分组项的频次。...原型和参数 crosstab函数也是Pandas中的顶层函数,函数参数包括: ? 其中 index, columns是必选参数,分别是行索引、列索引。...其他参数可以理解为与pivot_table一致,所以说它是一种特殊的透视表。...新西兰 美国 All类别 水果 2 0 1 3肉类 0 1 1 2蔬菜 1 1 0 2All 3 2 2 7 如果想使用聚合函数...pivot_table, crosstab,聚合功能前面提到过是建立在groupby基础上的,所以最本质的还是一个分组统计功能
我之前可能使用代码处理数据的能力比使用工具要更好一点,那是因为并没有完全掌握一款工具的使用。...数据透视表视图模式发生变化: excel 常见有两种文件类型,xlsx (2003工作簿) 和 xls(1997-2003工作簿) 用老版本的文件格式 .xls 生成透视表则是带蓝格可拖拽的透视表...用新版本的文件格式 生成透视表则如下图的透视表: 下面我们需要把该数据透视表转为老版本的样式。 在这个表中点击右键,选择数据透视表选项
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
这是我的第78篇原创文章,关于Python语言和数据科学。 阅读完本文,你可以知道: 1 使用Python语言实现数据透视表功能 “正是问题激发我们去学习,去实践,去观察。”...数据透视表是Excel里面常用的分析方法和工具,通过行选择,指定需要分组指标;通过列选择,指定需要计算指标,最后在指定需要聚合计算类型,比方说是计数,还是求均值,还是累加和等等。...第三个数据科学小技巧:数据透视表。前面的数据科学小技巧,可以点击下面链接进入。...第二步:导入数据集 ? 第三步:数据检视 ? 第四步:数据透视表 ?...我们使用pandas库的pivot_table函数,重要参数设置: index参数:指定分组指标 values参数:指定计算的指标 aggfunc参数:指定聚合计算的方式,比方说求平均,累加和 数据透视表结果
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..."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"...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\...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(df.sample
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