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。...crosstab 是交叉表,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)。
所以,今天本文就围绕数据透视表,介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用,这也是沿承这一系列的文章之一。 ?...02 Pandas实现数据透视表 在三大工具中,Pandas实现数据透视表可能是最为简单且又最能支持自定义操作的工具。...这里给出Pandas中数据透视表的API介绍: ?...03 Spark实现数据透视表 Spark作为分布式的数据分析工具,其中spark.sql组件在功能上与Pandas极为相近,在某种程度上个人一直将其视为Pandas在大数据中的实现。...在Spark中实现数据透视表的操作也相对容易,只是不如pandas中的自定义参数来得强大。 首先仍然给出在Spark中的构造数据: ?
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: ?
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。...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?...=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,处理大数据也更快速
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...参数说明: data 相当于Excel中的"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"结果"中的计算类型; margins 相当于上述"结果"中的总计; margins_name 相当于修改"总计"名,为其它名称; 下面几个参数,用的较少,记住干嘛的...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\
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 ?
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。...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(...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 ?
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。
数据 按指定的行列值显示 求和 按行求和 按列求和 数据 求平均 备注:按性别计算每个等级船票的平均价格。 备注:每个等级船舱中每种性别获救的平均值,也就是获救的比例。...备注:每种性别未成年人获救的平均值,也就是获救的比例。 求最大值 备注:按性别计算每个等级船票价格的最大值。 计数 备注:按性别计算每个等级船票的个数。...备注:按性别计算每个等级船舱中有年龄记录的个数。
数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。...图2 Excel制作数据透视表 Pandas里制作数据透视表主要使用pivot_table方法。...图8 统计结果 2,筛选数据透视表中的数据 pivot_table的运算结果是一个DataFrame类型,所以可以用DataFrame截取数据的方法筛选数据透视表中的数据。...4,对数据透视表中的数据进行分组 在Excel中还支持对数据透视表中的数据进行分组,例如可以把风扇和空调的数据分为一组来计算,如图14所示。...图14 对数据透视表中的数据进行分组 用Pandas也可以实现类似的统计,示例代码如下: 代码11-9 对数据透视表中的数据进行分组统计 import pandas as pd import xlwings
数据透视表是数据分析工作中经常会用到的一种工具。Excel本身具有强大的透视表功能,Python中pandas也有透视表的实现。...本文使用两个工具对同一数据源进行相同的处理,旨在通过对比的方式,帮助读者加深对数据透视表的理解。 数据源简介: 本文数据源来自网络,很多介绍pandas的文章都使用了该数据。...Python代码的部分,我都做了详细的注释,Excel操作流程我也做了比较详细的说明。后台回复“透视表”可以获得数据和代码。...pandas如何实现分类汇总,这个暂时还没有找到相关资料。...小结与备忘: index-对应透视表的“行”,columns对应透视表的列,values对应透视表的‘值’,aggfunc对应值的汇总方式。用图形表示如下: ?
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 ?
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 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("....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...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
Python数据分析pandas之分组统计透视表 大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师...今天说一说Python数据分析pandas之分组统计透视表,希望能够帮助大家进步!!!...数据聚合统计 Padans里的聚合统计即是应用分组的方法对数据框进行聚合统计,常见的有min(最小)、max(最大)、avg(平均值)、sum(求和)、var()、std(标准差)、百分位数、中位数等。...如果是查看某列的统计信息,在数据框下加“.”列名即可。...rn rate 0 A 2 0.833333 1 A 3 0.791667 2 B 2 0.866667 3 C 1 0.841751 透视表
然而,数据分析的一个重要部分是对这些数据进行分组、汇总、聚合和计算统计的过程。 Pandas 数据透视表提供了一个强大的工具来使用 python 执行这些分析技术。...如果你是excel用户,那么可能已经熟悉数据透视表的概念。Pandas 数据透视表的工作方式与 Excel 等电子表格工具中的数据透视表非常相似。...数据透视表函数接受一个df,一些参数详细说明了您希望数据采用的形状,并且输出是以数据透视表的形式汇总数据。 在下面的文章中,我将通过代码示例简要介绍 Pandas 数据透视表工具。...数据透视表函数中的 aggfunc 参数可以进行一项或多项标准计算。...它们今天仍在广泛使用,因为它们是分析数据的强大工具。Pandas 数据透视表将这个工具从电子表格中带到了 python 用户的手中。 本指南简要介绍了 Pandas 中数据透视表工具的使用。
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。...你还可以指定用"总和"、"均值"等聚合函数来汇总每个格子的数据。 拥有了这张透视表,数据就井然有序了。你可以一览无余地观察每个类别、每个地区的销售情况,发现潜在规律和异常。...(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。...快速上手系列算上本文是更新了 8 篇,其他文章如下: Python 中的 pandas 快速上手之:概念初识 pandas 快速上手系列:自定义 dataframe 读 DataFrame 不只是读...多维度数据透视与总结,透视表功能可以按任意的行列索引对数据进行高效切割与聚合,全方位统计各维度的关键信息。
在Excel中,我们可以使用Power Pivot和数据透视表相结合的方法来动态计算近N天的数据变化的情况。比如,我们按选择一个日期,计算当前日期的前7天、前15天,前30天等近期的数据变化情况。...如图所示: 这种方法不仅可以提高数据透视表的效率,还可以打造更多的分析的维度。 初始的数据源和数据模型如下图所示: 在这个模型中,我们新建一个日期表,用来筛选订单表中的下单日期。...可以在excel工作表中输入,然后导入到Power Pivot中。 (2)按日期表再建立一个用于透视图的x轴和透视表的日期列的日期表。同时该表也标记为日期表。...插入一个数据透视表,日期列来自于切片日期表中的日期列,放入度量值salestotal。如图所示,当我们选择一个日期的时候,就可以自动计算这个日期的近N天的总金额。...接着插入一个数据透视图,图表类型修改为拆白线图,x轴的日期列为切片日期表中的日期列,度量值为salestotal。
在数据透视表中,数据分析师通常希望进行自定义计算。 例如,组合“数量”和“单价”字段即可获得“销售额”。...但是在某些情况中,需要对一些数据进行合并,比如把所有”黑龙江“的数据、”吉林“的数据和”辽宁“的数据合并在一起,并起一个新的名字叫”东北“。 而数据透视表的计算项功能则可以满足这样的业务需求。...因此小编今天为大家介绍的是如何使用Java将计算项添加到数据透视表中,具体步骤如下: 加载工作簿 创建数据透视表 将计算项添加到数据透视表 隐藏重复的名称项 保存工作簿 使用案例 现在某公司的采购经理需要基于下图...该数据可从 Excel 文件中的“销售数据”工作表中获取。...步骤三 给透视表添加计算项 数据透视表准备就绪后,下一步是添加计算项。 通过ICalculatedItems 接口将计算项的集合添加到数据透视表字段。
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。...提出一个问题或假设 找到数据 使用Pandas创建透视表 用条形图将我们的发现形象化 根据我们最初的问题或假设得出结论 PART 03 我们试图回答的问题 让我们假设一群愤怒的父母再次认为电子游戏太暴力...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。
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