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业界使用最多的Python中Dataframe的重塑变形

pivot pivot函数用于从给定的表中创建出新的派生表 pivot有三个参数: 索引 值 def pivot_simple(index, columns, values): """...frame's columns values : ndarray Values to use for populating new frame's values pivot函数将创建一个表...,其行和索引是相应参数的唯一值 读取数据: from collections import OrderedDict from pandas import DataFrame import pandas...因此,必须确保我们指定的和行没有重复的数据,才可以用pivot函数 pivot_table方法实现了类似pivot方法的功能 它可以在指定的和行有重复的情况下使用 我们可以使用均值、中值或其他的聚合函数来计算重复条目中的单个值...堆叠DataFrame意味着移动最里面的索引成为最里面的行索引,反向操作称之为取消堆叠,意味着将最里面的行索引移动最里面的索引。

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熟练掌握 Pandas 透视表,数据统计汇总利器

pivot_table 可以把一个大数据表中的数据,按你指定的"分类键"进行重新排列。...比如你有一份销售记录,可以让 pivot_table 按"商品"和"地区"两个键将数据重新排列成一个漂亮的交叉表。 这个表里的每个格子,都会显示对应"地区+产品"的销售数据汇总。...(Region)卖出的产品(Product),以及当前产品的销售额(Sales),客户质量(Quantity),现在希望对每个地区售卖的产品和销售额做一个统计汇总透视表。...pandas.fillna 妙招拨云见日 熟练掌握 Pandas 离散差分,数据变化一目了然 学完本系列你可以掌握下面这些能力: 灵活创建和管理数据集,通过自定义创建 DataFrame ,可以方便地将各种格式的数据转化为...Pandas 的数据格式,后续分析做好准备。

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《Python for Excel》读书笔记连载12:使用pandas进行数据分析之理解数据

引言:本文《Python for Excel》中第5章Chapter 5:Data Analysis with pandas的部分内容,主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计,并讲解了将数据聚合到子集的两种方法...本节首先介绍pandas的工作原理,然后介绍将数据聚合到子集的两种方法:groupby方法和pivot_table函数。...pandas还有一个数据透视表功能,将在下面介绍。 透视表和熔解 如果在Excel中使用透视表,应用pandaspivot_table函数不会有问题,因为它的工作方式基本相同。...下面的数据框架中的数据的组织方式与数据库中记录的典型存储方式类似,每行显示特定地区指定水果的销售交易: 要创建数据透视表,将数据框架作为第一个参数提供给pivot_table函数。...为了使信息易于理解,没有什么比创建可视化效果更好的了,这是下一个要介绍的主题。虽然Excel使用术语图表(charts),但pandas通常将其称为绘图(plots)。在本书中会交替使用这些术语。

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手把手教你用Pandas透视表处理数据(附学习资料)

介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为pivot_table。...作为一个额外的福利,我创建一个总结pivot_table的简单备忘单。你可以在本文的最后找到它,我希望它能够对你有所帮助。如果它帮到了你,请告诉我。...数据 使用pandaspivot_table一个挑战是,你需要确保你理解你的数据,并清楚地知道你想通过透视表解决什么问题。...vs.值 我认为pivot_table一个令人困惑的地方是“columns()”和“values(值)”的使用。...数据下载地址:http://pbpython.com/extras/sales-funnel.xlsx 备忘单 为了试图总结所有这一切,我已经创建一个备忘单,我希望它能够帮助你记住如何使用pandas

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pandas中使用数据透视表

典型的数据格式是扁平的,只包含行和,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。...如何使用pivot_table? 下面拿数据练一练,示例数据表如下: ? 该表用户订单数据,有订单日期、商品类别、价格、利润等维度。...看每个城市(行)每类商品()的总销售量,并汇总计算 result4 = pd.pivot_table(data,index=['城市'],columns=['商品类别'],aggfunc=[np.sum...总结 本文介绍了pandas pivot_table函数的使用,其透视表功能基本和excel类似,但pandas的聚合方式更加灵活和多元,处理大数据也更快速,大家有兴趣可探索更高级的用法。

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pandas中使用数据透视表

典型的数据格式是扁平的,只包含行和,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。...pivot_table使用方法: pandas.pivot_table(*data*, *values=None*, *index=None*, *columns=None*, *aggfunc='mean...下面拿数据练一练,示例数据表如下: 该表用户订单数据,有订单日期、商品类别、价格、利润等维度。...=['数量'],margins=True) result4.head() 总结 本文介绍了pandas pivot_table函数的使用,其透视表功能基本和excel类似,但pandas的聚合方式更加灵活和多元

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如何在 Pandas创建一个空的数据帧并向其附加行和

大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和。...concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。...值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中,我们创建一个空数据帧。...ignore_index参数设置 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后,我们将 2 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”值作为系列传递。序列的索引设置数据帧的索引。... 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和

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实用!Python数据透视表与透视分析:深入探索数据关系

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pandaspivot_table()函数可以轻松创建数据透视表。...该函数的主要参数包括:index(用于分组的)、columns(用于创建)、values(用于聚合计算的)和aggfunc(聚合函数,默认为求平均值)。...(pivot_table) 4、探索数据关系:通过创建数据透视表,我们可以深入探索不同维度之间的数据关系,并对数据进行分析。

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pandas中的这几个函数,我看懂了道家“一生二、二生三、三生万物”

本文主要讲解pandas中的7个聚合统计相关函数,所用数据创建如下: ?...正因为各的返回值是一个ndarray,而对于一个dataframe对象各的唯一值ndarray长度可能不一致,此时无法重组成一个二维ndarray,从这个角度可以理解unique不适用于dataframe...05 pivot_table pivot_tablepandas中用于实现数据透视表功能的函数,与Excel中相关用法如出一辙。 何为数据透视表?...,则应用pivot_table实现此功能的语句: ?...从名字上直观理解: stack用于堆栈,所以是将3维数据堆成2维 unstack用于解堆,所以可将2维数据解堆成3维 直接以前述分析结果例,对pivot_table数据透视结果进行stack,结果如下

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快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

创建了这个pandas函数的备忘单。这不是一个全面的列表,但包含了我在构建机器学习模型中最常用的函数。让我们开始吧!...添加或插入行 要向DataFrame追加或添加一行,我们将创建Series并使用append()方法。...我们也可以添加 # Adding a new column to existing DataFrame in Pandas sex = ['Male','Female','Male','Female...我们将调用pivot_table()函数并设置以下参数: index设置 'Sex',因为这是来自df的,我们希望在每一行中出现一个唯一的值 values值'Physics','Chemistry...' ,因为这是我们想应用一些聚合操作的 aggfunc设置 'len','np.mean','np.std pivot_table = df.pivot_table(index='Sex',

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统计师的Python日记【第十天:数据聚合】

第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗,着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。...数据透视表 (1)pivot_table()方法 (2)交叉表crosstab ---- 统计师的Python日记【第10天:数据聚合】 前言 根据我的Python学习计划: Numpy → Pandas...现在看来,这个unstack()完全不能算“透视表”,因为今天要学pivot_table()方法和pandas.pivot_table()方法。...(1)pivot_table()方法 比如,以fam这个变量维度进行透视: family.pivot_table(columns='fam') ? 以fam、gender这两个维度进行透视: ?...现在想做一个fam和gender的联表: pd.crosstab(family.fam, family.gender,margins=True) ?

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17,玩转pivot_table数据透视表

通过设置的行标签index和标签columns,指定需要被统计分析的数值values,指定采用的统计聚合函数aggfunc等,利用数据透视表可以对原始数据表进行多种视角的分析和不同方式的重塑,因而称之为透视表...在Python的Pandas中,可以用groupby方法或pivot_table函数完成分类汇总,实现数据透视表的功能。groupby是先分组,然后选择聚合函数,生成透视表。...pivot_table则是直接通过设置index,columns,values,aggfunc等参数生成透视表。...一,Excel中的数据透视表 Excel中的数据透视表可以设置行(index),(columns),值(values),并通过值字段设置选择聚合函数。图形界面操作相对简单,但不够灵活和强大。 ?...二,pivot_table数据透视表 相比较Excel中的数据透视表,使用pandaspivot_table函数来实现数据透视表,将十分灵活和强大。 构造dataframe数据 ?

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【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的pivot_table函数

只有把一个语言中的常用函数了如指掌了,才能在处理问题的过程中得心应手,快速地找到最优方案。 本文和你一起来探索Python中的pivot_table函数,让你以最短的时间明白这个函数的原理。...一、pivot_table函数定义 pivot_table函数是pandas库中的函数,调用首先需要加载pandas库。 其功能相当于excel中的数据透视表。...当该参数传入字典格式时,key列名,value聚合函数值,此时values参数无效。 fill_value:缺失值填充值,默认为NaN,即不对缺失值做处理。...margins:指定是否加入汇总,默认为False。 margins_name:汇总的列名,与margins配套使用,默认为‘All’,当marginsFalse时,该参数无作用。...: 图片 从结果知,当pivot_table只设置一个index参数时,相当于把index中的参数当成行,对数据表中所有数值求平均值。

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