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。...df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视表...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 ?
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("....设置数据 使用category数据类型，按照想要查看的方式设置顺序 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 df["Status"] = df["Status"].astype...") df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视表...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 ?
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。...让我们快速地看一下这个过程，在结束的时候，我们会消除对数据透视表的恐惧。 PART 02 什么是数据透视表? 数据透视表是一种对数据进行重新排列或“透视”以总结某些信息的技术。...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。
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。 ?...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。...当然透视表的行列字段位置是可以同时容纳多列变量属性的。 本例中我们可以将地区、城市调入行字段、将成色、二手货调入列字段，将销售数量调入值字段。 ?...以上已经讲解了 数据透视表中的基础功能，当然，数据透视表功能之强大远远不止这些，如果是以后与人力、财务等岗位打交道的筒子们，这个还是要好好学的，弄不好那一天就会用到了~
一、概述 openpyxl提供对透视表的读取支持，以便将它们保留在现有文件中。pivot表的规范（虽然是扩展的）并不明确，也不希望客户机代码能够创建pivot表。...但是，应该可以编辑和操作现有的透视表，例如更改它们的范围或是否应该自动更新设置。 需求：目前是数据源改变时，透视表的数据没有变化，因此需要刷新透视表才行。...二、演示 本文使用的pytho版本为：3.7.9 安装openpyxl pip3 install openpyxl==3.0.4 注意：千万不要安装3.0.5，否则打开包含透视表的excel会报错。...点击插入-->数据透视表-->数据透视表 区域选择数据部分 ? 点击确定 ? 选择2个列，如下图 ? 效果如下： ? 准备好了，先来删除最后一条数据，赵六。会发现透视表的总计数字并没有变化。 ?...发现透视表的统计数据，已经刷新过来了。 本文参考链接： https://blog.csdn.net/masmq/article/details/107189931
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。...； index是 Values to group by in the rows，也就是透视表建立时要根据哪些字段进行分组，我们这里只依据性别分组； values是指对哪些字段进行聚合操作，因为我们只关心不同性别下的存活率情况...仔细观察透视表发现，与上面【3】中的"添加一个列级索引"，在分组聚合效果上是一样的，都是将每个性别组中的成员再次按照客票级别划分为3个小组。...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 = ".
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
请思考： 1 透视表是什么？会用Excel做透视表吗？ 2 pandas如何做透视表分析？使用什么函数？函数的参数如何选择和设置？ 1 透视表介绍 数据透视表是一个用来总结和展示数据的强大工具。...3 数据透视表分析 简单的透视表，指定DataFrame里面需要透视的一个index，以Name为index做透视表。...代码 # 指定一个DataFrame和它的一个的index做简单的透视表 pd.pivot_table(df, index=['Name']) 结果 ?...请思考：透视表默认的计算逻辑和展示方式是什么？ 在数据框中选择多个index做透视表。...5 总结 pandas通过pivot_table()函数可以实现透视表，通过设置函数里面的不同参数以达成不同的目标。
小勤：前面你的很多个关于PowerQuery的内容里都涉及到逆透视，这到底是什么意思呢？这个概念一直觉得似懂非懂的，有没有简单点的语句总结一下？ 大海：嗯，一维表和二维表的概念了解吗？...其他的后面一点就通了。首先，关于一维表和二维表、透视和逆透视，我先做个简单的例子给你们看一下。...大海：其实，所谓透视，就是从一维表到二维表（甚至更多维度）形成交叉汇总的过程；相反，从二维表向一维表的过程就是逆透视。...那么在逆透视的时候，我们是将横着的那些内容（列：上面的ABCDE）变成竖着（行），而不需要转变的列（店铺）可以理解为一个支点（轴），即横着的内容（列：ABCDE）以不需要转变的列（店铺）为中心，拉成一个清单...最后的建议是，有时间先多练习一下数据透视。比如可以练一下没有PQ的时候，用数据透视做逆透视的方法，具体参考案例《二维表转一维表用多重数据透视？弱爆了！》，体会一下两者之间的差别和优缺点。
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。...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）。
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-
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。...df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视表...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 ?
今天跟大家分享有关数据透视表多表合并的技巧！...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。 ? ?
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
Pandas 透视表概述 数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。...之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，以便按照不同方式分析数据，也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。...另外，如果原始数据发生更改，则可以更新数据透视表。...= custom_info.groupby('注册年月')[['会员卡号']].count() month_count.columns = ['月增量'] month_count.head() 用数据透视表实现相同功能... 或使用unsatck: custom_info.groupby(['注册年月','会员等级'])['会员卡号'].count().unstack() 使用透视表可以实现相同效果： 增量等级占比分析
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。 <!...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 查看总数据，使用margins=True...解决数据的NaN值，使用fill_value参数 4.使用columns参数，指定生成的列属性 使用aggfunc参数，指定多个函数 使用index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
把行变成列 删除重复项 筛选器筛选特定部分 数据透视表数据需要被引用时
一 普通表插入 这是我们常见的普通表 也就是输入标题文字数字就是的表 依次点击[插入]→[数据透视表] 最后点击确定就会生成透视表啦 ↓↓↓下面是动图 注意,这个过程中可能会出现缺少标题错误...这种情况下一般是在标题行有单元格为空 检查下,填入标题就好 二 超级表插入 这里说的超级表 是你点击的时候上面会多出一个菜单栏的表中表 这个插入透视表更简单 直接在菜单点击[透过数据透视表汇总...]即可 ↓↓↓下面是动图 三 外部数据源插入 这一步需要你先设置好PowerQuery 然后和第一个一样的步骤 [插入]→[数据透视表] 只是在弹窗选择了第2个选项'使用外部数据源' 选择你的连接...,点击确定就好了 ↓↓↓下面是动图 四 模型插入 这一步的前提是需要你提前在Excel里面建模 (如果都会建模了应该早就会插入透视表了吧(╯‵□′)╯︵┻━┻) 然后和第一个一样的步骤 [插入]→...[数据透视表] 只是在弹窗选择了第3个选项'使用此工作簿的数据模型' 点击确定就好 ↓↓↓下面是动图 以上
最近有朋友在使用数据透视表双击出明细的时候遇到2个问题： 1、生成的明细表自动带了筛选，怎么取消筛选？...首先，数据透视表双击出明细生成的就是一个标准化的“表格”（现网上也称为“超级表”），对于超级表的操作，如果你熟悉它，会觉得它非常好用， 如果不熟悉，你可能会觉得它没有Excel原来的普通表方便。...因此，也借回答这2个数据透视表的问题简单说一下。...，非常简单，在表格菜单中单击“转换为区域”按钮即可，如下图所示： 在线M函数快查及系列文章链接（建议复制到浏览器中打开后收藏使用）： https://app.powerbi.com/view?...，所以需要大家动手复制到浏览器中打开。）
2018年6月20日笔记 数据透视表制作 文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/1LAp8mGdVm7-C6prIh9Z2hA 密码: 1r67 ?...文件打开图示.png 选择数据区域，点击下图所示数据透视图按钮。 ? 数据透视图按钮位置.png ? 数据透视表设置.png ? 成功生成透视表结果.png ?...生成透视表结果.png
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