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。
Pandas是python中最主要的数据分析库之一，它提供了非常多的函数、方法，可以高效地处理并分析数据。让pandas如此受欢迎的原因是它简洁、灵活、功能强大的语法。
工作的具体内容是需要把一个二维表格转成一维表格。将问题简化抽象，大致是这么个意思（数据为示例）：
Pandas是一个受众广泛的python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍，是因为它的功能强大、灵活简单。本文将介绍20个常用的 Pandas 函数以及具体的示例代码，助力你的数据分析变得更加高效。
先来了解Pandas封装的顶层函数部分，其一：melt()函数，它位于Pandas包的最顶层，结构如下：
今天这篇是R语言 with Python系列的第三篇，主要跟大家分享数据处理过程中的数据塑型与长宽转换。 其实这个系列算是我对于之前学习的R语言系列的一个总结，再加上刚好最近入门Python，这样在总结R语言的同时，对比R语言与Pyhton在数据处理中常用解决方案的差异，每一个小节只讲一个小知识点，但是这些知识点都是日常数据处理与清洗过程中非常高频的需求。 不会跟大家啰嗦太多每一个函数的详细参数，只列出那些参数中的必要设定，总体以简单实用为原则。如若需要详细了解每一个函数的内部参数，还是需要自己查阅官方文档
这道题最简单的解法，相信大部分用过pandas的朋友都会，林胖也马上发出了自己的答案：
pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能，准确地说就是转置
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
数据分析中pandas的小技巧，快速进行数据预处理，欢迎点赞收藏，持续更新，作者：北山啦
主要是对数据进行规范化的操作，将数据转换成“适当的”格式，以适用于挖掘任务及算法的需要。
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。
重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。
Pandas中进行区间切分使用的是cut()方法，方法中有个bins参数来指明区间
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。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。
请注意，本文编写于 964 天前，最后修改于 964 天前，其中某些信息可能已经过时。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
有时，我们可能需要将pandas数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式，这可以通过使用melt方法轻松完成。本文通过一个简单的示例演示如何使用melt方法。
Pandas对于日常数据分析和处理来说是最常用的工具（没有之一），笔者之前也总结分享了很多相关用法和技巧。与之不同，今天本文来介绍几个已经在函数文档中列入"deprecated"的函数/属性，可能在不久的未来版本中这些用法将正式与我们告别，以此权当留念。
Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
在《pandas基础：数据显示格式转换》中，我们使用melt()方法将数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式。然而，如果要将数据框架从长格式转换为宽格式呢？如下图1所示。
在许多应用中，数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不利于分析。本章关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。 首先，我会介绍pandas的层次化索引，它广泛用于以上操作。然后，我深入介绍了一些特殊的数据操作。在第14章，你可以看到这些工具的多种应用。 8.1 层次化索引 层次化索引（hierarchical indexing）是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽象点说，它使你能以低维度形式处理高维度数据。我们先来看一个简单的例子：创建一个Series，并用一个
之前黄同学曾经总结过一些Pandas函数，主要是针对字符串进行一系列的操作。在此基础上我又扩展了几倍，全文较长，建议先收藏。
固定列zip_code，组合factory，warehouse，retail 三个列名为一个维度，按照这种方法凑齐两个维度后，数据一定变长。
最近看到群友们在讨论一个宽表变长表的问题，其实这类需求也很常见于我们日常的数据处理中。综合群友们的智慧，今天我们就来看看excel与python如何实现这个需求吧！
对于数据分析而言，数据大部分来源于外部数据，如常用的CSV文件、Excel文件和数据库文件等。Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式，处理完成后再存储到相应的外部文件中。 Pandas 常用的导入格式：import pandas as pd
大家好，我是老表～今天给大家分享几个自己近期常用的Pandas数据处理技巧，主打实用，所以你肯定能用的着，建议扫一遍，然后收藏起来，下次要用的时候再查查看即可。
在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。平时数据分析的时候，无法保证导入的数据一定是什么格式，因此需要了解长宽格式数据之间如何相互转换。
至此，我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出（即读取和保存文件）数据，现在，我们转向更深入的部分。
Pandas是一个强大的数据分析库，它的Series和DataFrame数据结构，使得处理起二维表格数据变得非常简单。
Pandasgui是一个开源的python模块，它为pandas创建了一个GUI界面，我们可以在其中使用pandas的功能分析数据和使用不同的功能，以便可视化和分析数据，并执行探索性数据分析。
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构：DataFrame 和 Series。
数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。在pandas中，也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式
corr()函数默认计算的是两个变量之间的皮尔逊相关系数。该系数用于描述两个变量间线性相关性的强弱，取值范围为[-1,1]。系数为正值表示存在正相关性，为负值表示存在负相关性，为0表示不存在线性相关性。系数的绝对值越大，说明相关性越强。- 上表中第1行第2列的数值0.982321，表示的就是年销售额与年广告费投入额的皮尔逊相关系数，其余单元格中数值的含义依此类推。需要说明的是，上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1，这个1其实没有什么实际意义，因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。- 从上表可以看到，年销售额与年广告费投入额、成本费用之间的皮尔逊相关系数均接近1，而与管理费用之间的皮尔逊相关系数接近0，说明年销售额与年广告费投入额、成本费用之间均存在较强的线性正相关性，而与管理费用之间基本不存在线性相关性。前面通过直接观察法得出的结论是比较准确的。- 第2行代码中的read_excel()是pandas模块中的函数，用于读取工作簿数据。3.5.2节曾简单介绍过这个函数，这里再详细介绍一下它的语法格式和常用参数的含义。- read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None)
数据表可以按「键」合并，用 merge 函数；可以按「轴」来连接，用 concat 函数。
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。相关语法如下：
Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库，近年来一直位居编程语言热度头部位置，而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者，使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。
导读：Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
==值得注意的是，drop函数不会修改原数据，如果想直接对原数据进行修改的话，可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
3，melt中，dd为对象数据框，id为不变的列数，这里是ID一列，列数所在的位置为1，其它几列都变成一列，然后列名变为行名。
本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。
pandas是python数据分析中一个很重要的包； 在学习过程中我们需要预备的知识点有：DataFrame、Series、NumPy、NaN/None；
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本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列，针对常用到的获取指定列的多种实现做以对比。
本文涉及pandas最常用的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，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
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