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SQL、Pandas和Spark:如何实现数据透视

所以,今天本文就围绕数据透视,介绍一下其在SQL、Pandas和Spark基本操作与使用,这也是沿承这一系列文章之一。 ?...02 Pandas实现数据透视 在三大工具Pandas实现数据透视可能是最为简单且又最能支持自定义操作工具。...这里给出Pandas数据透视API介绍: ?...03 Spark实现数据透视 Spark作为分布式数据分析工具,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在大数据实现。...在Spark实现数据透视操作也相对容易,只是不如pandas自定义参数来得强大。 首先仍然给出在Spark构造数据: ?

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pandas中使用数据透视

什么是透视? 经常做报表小伙伴对数据透视应该不陌生,在excel利用透视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。...透视是一种汇总了更广泛数据统计信息。 典型数据格式是扁平,只包含行和列,不方便总结信息: ? 而数据透视可以快速抽取有用信息: ? pandas也有透视?...pandas作为编程领域最强大数据分析工具之一,自然也有透视功能。 在pandas透视操作由pivot_table()函数实现,不要小看只是一个函数,但却可以玩转数据,解决大麻烦。...注意,在所有参数,values、index、columns最为关键,它们分别对应excel透视值、行、列: ?...参数aggfunc对应excel透视值汇总方式,但比excel聚合方式更丰富: ? 如何使用pivot_table? 下面拿数据练一练,示例数据如下: ?

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pandas中使用数据透视

经常做报表小伙伴对数据透视应该不陌生,在excel利用透视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。...透视是一种汇总了更广泛数据统计信息。 典型数据格式是扁平,只包含行和列,不方便总结信息: 而数据透视可以快速抽取有用信息: pandas也有透视?...pandas作为编程领域最强大数据分析工具之一,自然也有透视功能。 在pandas透视操作由pivot_table()函数实现,不要小看只是一个函数,但却可以玩转数据,解决大麻烦。...它们分别对应excel透视值、行、列: 参数aggfunc对应excel透视值汇总方式,但比excel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函数使用,其透视表功能基本和excel类似,但pandas聚合方式更加灵活和多元,处理大数据也更快速

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对比Excel,学习pandas数据透视

Excel数据透视 ① 选中整个数据源; ② 依次点击“插入”—“数据透视” ③ 选择在Excel哪个位置,插入数据透视 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 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"选中数据源"; index 相当于上述"数据透视表字段"行; columns 相当于上述"数据透视表字段"列; values 相当于上述"数据透视表字段..."值; aggfunc 相当于上述"结果"计算类型; margins 相当于上述"结果"总计; margins_name 相当于修改"总计"名,为其它名称; 下面几个参数,用较少,记住干嘛...案例说明 1)求出不同品牌下,每个月份销售数量之和 ① 在Excel操作结果如下 ② 在pandas操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\

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对比Excel,学习pandas数据透视

Excel数据透视 ① 选中整个数据源; ② 依次点击“插入”—“数据透视” ③ 选择在Excel哪个位置,插入数据透视 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 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"选中数据源"; index 相当于上述"数据透视表字段"行; columns 相当于上述"数据透视表字段"列; values 相当于上述"数据透视表字段..."值; aggfunc 相当于上述"结果"计算类型; margins 相当于上述"结果"总计; margins_name 相当于修改"总计"名,为其它名称; 下面几个参数,用较少,记住干嘛...案例说明 1)求出不同品牌下,每个月份销售数量之和 ① 在Excel操作结果如下 ② 在pandas操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\

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一文看懂pandas透视

一文看懂pandas透视 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...4.使用columns参数,指定生成列属性 ? 解决数据NaN值,使用fill_value参数 ? 查看总数据,使用margins=True ? 不同属性字段执行不同函数 ? ?...Status排序作用体现 ? 高级功能 当通过透视生成了数据之后,便被保存在了数据 查询指定字段值信息 ? 图形备忘录 ?

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​一文看懂 Pandas 透视

一文看懂 Pandas 透视 透视在一种功能很强大图表,用户可以从中读取到很多信息。利用excel可以生成简单透视。本文中讲解如何pandas制作透视。...读取数据 注:本文原始数据文件,可以在早起Python后台回复 “透视”获取。...设置数据 使用 category数据类型,按照想要查看方式设置顺序 不严格要求,但是设置了顺序有助于分析,一直保持所想要顺序 df["Status"] = df["Status"].astype(...4.使用columns参数,指定生成列属性 ? 5. 解决数据NaN值,使用fill_value参数 ? 6. 查看总数据,使用margins=True ? 7....不同属性字段执行不同函数 ? ? 8. Status排序作用体现 ? 高级功能 当通过透视生成了数据之后,便被保存在了数据 查询指定字段值信息 ?

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利用excel与Pandas完成实现数据透视

数据透视是一种分类汇总数据方法。本文章将会介绍如何Pandas完成数据透视制作和常用操作。...图2 Excel制作数据透视 Pandas里制作数据透视主要使用pivot_table方法。...图8 统计结果 2,筛选数据透视数据 pivot_table运算结果是一个DataFrame类型,所以可以用DataFrame截取数据方法筛选数据透视数据。...4,对数据透视数据进行分组 在Excel还支持对数据透视数据进行分组,例如可以把风扇和空调数据分为一组来计算,如图14所示。...图14 对数据透视数据进行分组 用Pandas也可以实现类似的统计,示例代码如下: 代码11-9 对数据透视数据进行分组统计 import pandas as pd import xlwings

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左手pandas右手Python,带你学习数据透视

数据透视数据分析工作中经常会用到一种工具。Excel本身具有强大透视表功能,Pythonpandas也有透视实现。...本文使用两个工具对同一数据源进行相同处理,旨在通过对比方式,帮助读者加深对数据透视理解。 数据源简介: 本文数据源来自网络,很多介绍pandas文章都使用了该数据。...Python代码部分,我都做了详细注释,Excel操作流程我也做了比较详细说明。后台回复“透视”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“行”,columns对应透视列,values对应透视‘值’,aggfunc对应值汇总方式。用图形表示如下: ?

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​【Python基础】一文看懂 Pandas 透视

一文看懂 Pandas 透视 透视在一种功能很强大图表,用户可以从中读取到很多信息。利用excel可以生成简单透视。本文中讲解如何pandas制作透视。...读取数据 注:本文原始数据文件,可以在公号「Python数据之道」后台回复 “透视”获取。...df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视...4.使用columns参数,指定生成列属性 ? 5. 解决数据NaN值,使用fill_value参数 ? 6. 查看总数据,使用margins=True ? 7....不同属性字段执行不同函数 ? ? 8. Status排序作用体现 ? 高级功能 当通过透视生成了数据之后,便被保存在了数据 查询指定字段值信息 ?

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一文搞定pandas透视

透视在一种功能很强大图表,用户可以从中读取到很多信息。利用excel可以生成简单透视。本文中讲解如何pandas制作透视。 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函数每个参数意义...图形备忘录 查询指定字段值信息 当通过透视生成了数据之后,便被保存在了数据 高级功能 Status排序作用体现 不同属性字段执行不同函数 查看总数据,使用margins=True...建立透视 不严格要求,但是设置了顺序有助于分析,一直保持所想要顺序 使用category数据类型,按照想要查看方式设置顺序 设置数据

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5分钟了解Pandas透视

然而,数据分析一个重要部分是对这些数据进行分组、汇总、聚合和计算统计过程。 Pandas 数据透视提供了一个强大工具来使用 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概念。Pandas 数据透视工作方式与 Excel 等电子表格工具数据透视非常相似。...数据透视函数接受一个df,一些参数详细说明了您希望数据采用形状,并且输出是以数据透视形式汇总数据。 在下面的文章,我将通过代码示例简要介绍 Pandas 数据透视表工具。...数据透视函数 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强大工具。Pandas 数据透视将这个工具从电子表格带到了 python 用户手中。 本指南简要介绍了 Pandas 数据透视表工具使用。

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熟练掌握 Pandas 透视数据统计汇总利器

pivot_table 可以把一个大数据数据,按你指定"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数据。 拥有了这张透视,数据就井然有序了。你可以一览无余地观察每个类别、每个地区销售情况,发现潜在规律和异常。...(Region)卖出产品(Product),以及当前产品销售额(Sales),客户质量(Quantity),现在希望对每个地区售卖产品和销售额做一个统计汇总透视。...快速上手系列算上本文是更新了 8 篇,其他文章如下: Python 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行列索引对数据进行高效切割与聚合,全方位统计各维度关键信息。

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数据透视:动态计算近N天数据变化

在Excel,我们可以使用Power Pivot和数据透视表相结合方法来动态计算近N天数据变化情况。比如,我们按选择一个日期,计算当前日期前7天、前15天,前30天等近期数据变化情况。...如图所示: 这种方法不仅可以提高数据透视效率,还可以打造更多分析维度。 初始数据源和数据模型如下图所示: 在这个模型,我们新建一个日期,用来筛选订单下单日期。...可以在excel工作输入,然后导入到Power Pivot。 (2)按日期再建立一个用于透视x轴和透视日期列日期。同时该也标记为日期。...插入一个数据透视,日期列来自于切片日期日期列,放入度量值salestotal。如图所示,当我们选择一个日期时候,就可以自动计算这个日期近N天总金额。...接着插入一个数据透视图,图表类型修改为拆白线图,x轴日期列为切片日期日期列,度量值为salestotal。

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数据智慧:C#编程实现自定义计算Excel数据透视

数据透视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,需要对一些数据进行合并,比如把所有”黑龙江“数据、”吉林“数据和”辽宁“数据合并在一起,并起一个新名字叫”东北“。 而数据透视计算项功能则可以满足这样业务需求。...因此小编今天为大家介绍如何使用Java将计算项添加到数据透视,具体步骤如下: 加载工作簿 创建数据透视计算项添加到数据透视 隐藏重复名称项 保存工作簿 使用案例 现在某公司采购经理需要基于下图...该数据可从 Excel 文件“销售数据”工作获取。...步骤三 给透视添加计算数据透视准备就绪后,下一步是添加计算项。 通过ICalculatedItems 接口将计算集合添加到数据透视表字段。

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快速在Python实现数据透视

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。但是不用害怕,数据透视非常棒,在Python,它们非常快速和简单。数据透视数据科学中一种方便工具。...如果你想要看到每个年龄类别的平均销售额,数据透视将是一个很好工具。它会给你一个新表格,显示每一列每个类别的平均销售额。 让我们来看看一个真实场景,在这个场景数据透视非常有用。...提出一个问题或假设 找到数据 使用Pandas创建透视 用条形图将我们发现形象化 根据我们最初问题或假设得出结论 PART 03 我们试图回答问题 让我们假设一群愤怒父母再次认为电子游戏太暴力...PART 06 使用Pandas做一个透视 Pandas库是Python任何类型数据操作和分析主要工具。...成熟游戏在这些类别很少有暴力元素,青少年游戏也有一些这种类型暴力元素,但比“E+10”级别的游戏要少。 PART 07 用条形图可视化数据透视 数据透视在几秒钟内就给了我们一些快速信息。

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