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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。...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。...当然，行索引和列索引都可以再设置为多层，不过，行索引和列索引在本质上是一样的，大家需要根据实际情况合理布局。 6....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 = ".

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pandas技巧6

透视表使用 ---- 创建数据 S型数据 import numpy as np import pandas as pd pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 89]) #...，缺值用NaN补充 join outer：合并，缺值用nan inner：求交集，非交集部分直接删除 keys：用于层次化索引 ignore_index：不保留连接轴上的索引，产生新的索引 连接merge...分组和聚合之后使用reset_index() 在分组时，使用as_index=False 重塑reshaping stack：将数据的列旋转成行，AB由列属性变成行索引 unstack:将数据的行旋转成列...，AB由行索引变成列属性 透视表 data: a DataFrame object，要应用透视表的数据框 values: a column or a list of columns to aggregate...values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性

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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？...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...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。

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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？...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...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。

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Pandas三百题

: 2':'金牌数','Unnamed': 3':'银牌数','Unnamed: 4':'铜牌数') 2-数据修改|行索引 将第一列（排名）设置为索引 df.set_index(['排名']) 3-数据修改...(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...'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...） left.join(right,on=['key1','key2']) 8-金融数据与时间处理 8-1pandas中的时间操作 1-时间生成|当前时间 使用pandas获取当前时间 pd.Timestamp...df1 的索引设置为日期，将 df1 数据向后移动一天 df1.set_index(['日期']).shift(1) 25 - 日期重采样｜日 -> 周 按周对 df1 进行重采样，保留每周最后一个数据

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

和DML操作在pandas中都可以实现 类比Excel的数据透视表功能，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表，这在pandas中也可轻松实现 自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas...前者是将已有的一列信息设置为标签列，而后者是将原标签列归为数据，并重置为默认数字标签 set_axis，设置标签列，一次只能设置一列信息，与rename功能相近，但接收参数为一个序列更改全部标签列信息（.../最后一行/无保留，例如keep=first意味着在存在重复的多行时，首行被认为是合法的而可以保留 删除重复值，drop_duplicates，按行检测并删除重复的记录，也可通过keep参数设置保留项。...2 分组聚合 pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表，前者堪比SQL中的groupby，后者媲美Excel中的数据透视表。...以SQL中经典的学生成绩表为例，给定原始学生—课程—成绩表，需重整为学生vs课程的成绩表，则可应用pivot实现： ?

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干货！直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...堆叠中的参数是其级别。在列表索引中，索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。级别-1表示将取消堆叠最后一个索引级别（最右边的一个）。...合并不是pandas的功能，而是附加到DataFrame。始终假定合并所在的DataFrame是“左表”，在函数中作为参数调用的DataFrame是“右表”，并带有相应的键。

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数据分析之Pandas VS SQL！

SQL VS Pandas SELECT（数据选择） 在SQL中，选择是使用逗号分隔的列列表(或*来选择所有列): ? 在Pandas中，选择不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的位置选取。...WHERE（数据过滤） 在SQL中，过滤是通过WHERE子句完成的： ? 在pandas中，Dataframe可以通过多种方式进行过滤，最直观的是使用布尔索引： ?...宝器带你画重点： subset，为选定的列做数据去重，默认为所有列； keep，可选择{'first', 'last', False}，保留重复元素中的第一个、最后一个，或全部删除； inplace ，...Pandas： ? 更多关于Groupy和数据透视表内容请阅读： 这些祝福和干货比那几块钱的红包重要的多！ JOIN（数据合并） 可以使用join()或merge()执行连接。...默认情况下，join()将联接其索引上的DataFrames。 每个方法都有参数，允许指定要执行的连接类型(LEFT, RIGHT, INNER, FULL)或要连接的列(列名或索引) ?

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最全面的Pandas的教程！没有之一!

交叉选择行和列中的数据 我们可以用 .xs() 方法轻松获取到多级索引中某些特定级别的数据。比如，我们需要找到所有 Levels 中，Num = 22 的行： ?...获取 DataFrame 的属性 DataFrame 的属性包括列和索引的名字。假如你不确定表中的某个列名是否含有空格之类的字符，你可以通过 .columns 来获取属性值，以查看具体的列名。 ?...数据透视表 在使用 Excel 的时候，你或许已经试过数据透视表的功能了。数据透视表是一种汇总统计表，它展现了原表格中数据的汇总统计结果。...你可以在 Pandas 的官方文档 中找到更多数据透视表的详细用法和例子。 于是，我们按上面的语法，给这个动物统计表创建一个数据透视表： ? 或者也可以直接调用 df 对象的方法： ?...在上面的例子中，数据透视表的某些位置是 NaN 空值，因为在原数据里没有对应的条件下的数据。

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15个基本且常用Pandas代码片段

Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。...D'], 'value': [4, 5, 6]}) merged = pd.merge(left, right, on='key', how='inner') print(merged) 7、数据透视表...id_vars：需要保留的列，它们将成为长格式中的标识变量（identifier variable），不被"融化"。 value_vars：需要"融化"的列，它们将被整合成一列，并用新的列名表示。...col_level：如果输入数据是多级索引（MultiIndex），则可以指定在哪个级别上应用"融化"操作。...将数据列转换为分类类型有助于节省内存和提高性能，特别是当数据列中包含有限的不同取值时。

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Pandas 25 式

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...用 dropna() 删除列里的所有缺失值。 ? 只想删除列中缺失值高于 10% 的缺失值，可以设置 dropna() 里的阈值，即 threshold. ? 16....要解决这个问题得用 transform() 方法，这个方法执行同样的计算，但返回与原始数据行数一样的输出结果，本例中为 4622 行。 ?...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。...这段代码为不同分箱提供了标签，年龄在 0-18 岁的为儿童，18-25 岁的为青年，25-99 岁的为成人。 注意：现在数据已经是类别型了，类别型数据会自动排序。 24.

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通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表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。...在 Pandas 中，您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期（例如年份）是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。...列的选择 在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列： 隐藏列； 删除列； 引用从一个工作表到另一个工作表的范围； 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...数据透视表 电子表格中的数据透视表可以通过重塑和数据透视表在 Pandas 中复制。再次使用提示数据集，让我们根据聚会的规模和服务器的性别找到平均小费。...在 Excel 中，我们对数据透视表使用以下配置： 等效的Pandas代码。

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数据分析之Pandas变形操作总结

Pandas做分析数据，可以分为索引、分组、变形及合并四种操作。前边已经介绍过索引操作、分组操作，现在接着对Pandas中的变形操作进行介绍，涉及知识点提纲如下图： ? 本文目录 1....透视表 1. pivot 一般状态下，数据在DataFrame会以压缩（stacked）状态存放，例如上面的Gender，两个类别被叠在一列中，pivot函数可将某一列作为新的cols： df.pivot...melt函数中的id_vars表示需要保留的列，value_vars表示需要stack的一组列，value_name是value_vars对应的值的列名。...问题5：透视表中涉及了三个函数，请分别使用它们完成相同的目标（任务自定）并比较哪个速度最快。...(a) 现在请你将数据表转化成如下形态，每行需要显示每种药物在每个地区的10年至17年的变化情况，且前三列需要排序： df = pd.read_csv('joyful-pandas-master/data

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数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

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...用 dropna() 删除列里的所有缺失值。 ? 只想删除列中缺失值高于 10% 的缺失值，可以设置 dropna() 里的阈值，即 threshold. ? 16....要解决这个问题得用 transform() 方法，这个方法执行同样的计算，但返回与原始数据行数一样的输出结果，本例中为 4622 行。 ?...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。...这段代码为不同分箱提供了标签，年龄在 0-18 岁的为儿童，18-25 岁的为青年，25-99 岁的为成人。 注意：现在数据已经是类别型了，类别型数据会自动排序。 24.

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Python处理Excel数据-pandas篇

在计算机编程中，pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是，它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。...它的名字衍生自术语“面板数据”（panel data），这是计量经济学的数据集术语，它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。...([data1,data2]) # 合并，与merge的区别，自查**（特别注意要使用[]）** pd.pivot_table( data ) # 用df做data透视表...='all') # 删除所有值为Nan的行 data.dropna(thresh=2) # 至少保留两个非缺失值 data.strip()...# 将空值填充下一个值 data.fillna(method='bfill',limit=1) # 将空值填充下一个值，限制填充数量为1 三、数据排序与查询 1、排序 例1：按语文分数排序降序

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Pandas图鉴(三)：DataFrames

df.info()总结了所有相关信息 还可以将一个或几个列设置为索引。这个过程如下所示： 索引在Pandas中有很多用途： 它使通过索引列的查询更快； 算术运算、堆叠、连接是按索引排列的；等等。...最后一种情况，该值将只在切片的副本上设置，而不会反映在原始df中（将相应地显示一个警告）。 根据情况的背景，有不同的解决方案： 你想改变原始数据框架df。...预定义函数（Pandas或NumPy函数对象，或其名称为字符串）。 一个从不同角度看数据的有用工具--通常与分组一起使用--是透视表。...而Pandas为它提供了一个简单方便的解决方案：透视表。 作为一个不那么抽象的例子，请考虑以下表格中的销售数据。两个客户购买了指定数量的两种产品。最初，这个数据是长格式的。...为了方便，pivot_table可以计算小计和大计： 一旦创建，数据透视表就变成了一个普通的DataFrame，所以它可以使用前面描述的标准方法进行查询： 当与MultiIndex一起使用时，数据透视表特别方便

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Pandas透视表及应用

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。...：dataframe.pivot_table() index：行索引，传入原始数据的列名 columns：列索引，传入原始数据的列名 values: 要做聚合操作的列名 aggfunc：聚合函数  custom_info.pivot_table... 分组之后得到的是multiIndex类型的索引，将multiIndex索引变成普通索引 custom_info.groupby(['注册年月','会员等级'])['会员卡号'].count().reset_index

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Python面试十问2

五、pandas中的索引操作 pandas⽀持四种类型的多轴索引，它们是: Dataframe.[ ] 此函数称为索引运算符 Dataframe.loc[ ] : 此函数⽤于标签 Dataframe.iloc...七、apply() 函数使用方法 如果需要将函数应⽤到DataFrame中的每个数据元素，可以使⽤ apply() 函数以便将函数应⽤于给定dataframe中的每⼀⾏。...附加到df1的末尾 df1.append(df2) 第⼆个DataFrame的索引值保留在附加的DataFrame中，设置ignore_index = True可以避免这种情况。...十、数据透视表应用 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，在pandas中它被称作pivot_table。...透视表是一种强大的数据分析工具，它可以快速地对大量数据进行汇总、分析和呈现。

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