在数据处理过程中，大量的非预期格式结构需要作转换，有大家熟知的多维转一维（准确来说应该是交叉表结构的数据转二维表标准数据表结构），也同样有一些需要透视操作的数据源，此篇同样提供更便捷的方法实现此类数据的转换...百度OCR返回的数据结果 这个处理的过程，在PowerQuery里称为透视过程，其中需要在透视过程中，使用不汇总的技巧进行处理。...例如以下的数据源中，透视的项目中，存在重复的情况。...功能入口 操作步骤 步骤一：选择数据源 这在大量Excel催化剂的功能中，都是以这一步为起点。先组织好自己的数据源，保证没有断行断列的标准数据源，不需要的行列，隐藏处理下。...大量的功能都集中在数据采集、数据清理、数据处理等基础的工作上，也在这些环节中，将无数地存有共性问题的需求，提炼出来，形成一个个众人都能掌握的，低门槛，易操作，少繁琐的功能。
- 问题 - 怎么将这个多行多列的数据 变成一列？...- 1 - 不需保持原排序 选中所有列 逆透视，一步搞定 - 2 - 保持原排序：操作法一 思路直接，为保排序，操作麻烦 2.1 添加索引列 2.2 替换null值，避免逆透视时行丢失，后续无法排序...2.3 逆透视其他列 2.4 再添加索引列 2.5 对索引列取模（取模时输入参数为源表的列数，如3） 2.6 修改公式中的取模参数，使能适应增加列数的动态变化 2.7 再排序并删列 2.8...筛选掉原替换null的行 - 3 - 保持排序：操作法二 先转置，行标丢失，新列名可排序 有时候，换个思路，问题简单很多 3.1 转置 3.2 添加索引列 3.3 逆透视 3.4 删列 -...4 - 公式一步法 用Table.ToColumns把表分成列 用List.Combine将多列追加成一列 用List.Select去除其中的null值
原数据格式 ? 转换后格式 ? 利用这些数据就可以在透视表中进行计算展示 ? (一) 原数据说明 ? 红框框选的都是合并单元格的格式，这种格式在Excel中非常常见。...可以通过转置后向下填充。 ? 2. 合并列 把Column1和Column2列进行合并，以分隔符作为联结（分隔符可以任意），这里选择|来进行。 ? 3. 再转置回来 ? 4. 提升标题 ? 5....删除无数据的空行 这里的无数据，包括一些汇总数据。我们只需要最基础的数据即可。 ? 6. 逆透视 因为这里要逆透视的列数比较多，所以选中前面2行进行逆透视其他列。 ? 7....拆分属性，并重新命名标题，最后改下数据类型即可。 ? (四) 最终利用透视表进行展示所需要的内容 ? (五) 技巧总结 1. 如果要横向填充，使用转置后再向下填充 2....多行数据变成单行，通过转置后合并列再还原 如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
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。...2.Excel实现 选中数据区域，插入，数据透视表，将Name字段拉倒“行”区域，Account，Price，Quantity拉入“值”区域，并将三者的字段汇总方式设置为平均值。...2.Excel实现 在上面的基础上，将Product拉到“列”的位置即可。 ? 可以看到，有些位置没有对应的值，Pandas默认用NaN填充，Excel则采用置空处理。...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： ?
，就是二维表；仅靠单行就能锁定全部信息的，就是一维表 当然，一维表、二维表可以相互转换 一维转二维用透视表，反之用逆透视 我们把一维表称为源数据，特点是数据丰富详实，适合做流水账，方便存储，有利于做统计分析...；二维表称为展示数据，特点是明确直观，适合打印、汇报 依然用之前的示例（全国影城数据）来演示 这是系统导出的一维表，全国上万家影城，2019年上半年各月的人次明细，总计有六万多行，地理维度有省市区三层...3、第一次转置 通过“转置”功能，把月份人次场次，行转列 ? ? 4、第二次“向下填充” 选中第一列月份，依然“向下填充”，把null覆盖掉 ?...5、列合并 将前两列暂时合并，方便后续处理（你也可以试着不合并，看后面操作能不能继续下去。如果不能，究竟卡在什么地方，为什么出卡住，再回过来想一下，这步合并的缘由自然就水落石出） ? ?...6、第二次转置 行列恢复如初 ? 7、首行提升为标题，逆透视 将第一行提升为标题。选取前四列，点击“逆透视其他列” ? ? 8、拆分列 将之前的合并列拆分，还原成两列 ? ? ?
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...考虑series和dataframe兼具numpy数组和字典的特性，那么就不难理解二者的以下属性： ndim/shape/dtypes/size/T，分别表示了数据的维数、形状、数据类型和元素个数以及转置结果...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（...由于该方法默认是按行进行检测，如果存在某个需要需要按列删除，则可以先转置再执行该方法 异常值，判断异常值的标准依赖具体分析数据，所以这里仅给出两种处理异常值的可选方法 删除，drop，接受参数在特定轴线执行删除一条或多条记录...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。
pandas系列10-数值操作2 本文是书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》的第二篇，主要内容包含 区间切分 插入数据（行或列） 转置 索引重塑 长宽表转换 区间切分 Excel Excel...行列互换 行列互换实际上就是转置的意思 excel 现将要转换的数据进行复制 在粘贴的时候勾选\color{red}{选择性粘贴}，再选择转置即可 ? 转置后的效果图 ?...Python pandas中的转置只需要调用.T方法即可 ? 索引重塑 所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构： 表格型 树形 下面?...unstack 将树形数据转成表格型数据 ? 长宽表转换 长表和宽表 长表：很多行记录 宽表：属性特别多 Excel中的长宽表转换是直接通过复制和粘贴实现的。...在转换的过程中，宽表和长表中必须要有相同的列。比如将下图的宽表转成长表 宽表： ? 长表： ? 实现过程 stack方法 ? ?
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。它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...此外，isnull().any()会判断哪些”列”存在缺失值，isnull().sum()用于将列中为空的个数统计出来。...df.rename(columns={'mark': 'sell'}, inplace=True) 输出： 行列转置，我们可以使用T属性获得转置后的DataFrame。...melt()方法可以将宽表转长表，即表格型数据转为树形数据。...df.melt(id_vars="姓名", var_name="科目", value_name="成绩") 输出： pivot()方法可以将长表转宽表，即树形数据转为表格型数据。
删除数据 用drop()或者del()，drop()可以不会对原数据产生影响（可以调）；del()会删除原始数据 drop() 一次删除多行或多列，比较灵活 DataFrame.drop(labels,..._append(temp, ignore_index=True) pandas数据转置 与矩阵相同，在 Pandas 中，我们可以使用 .transpose() 方法或 .T 属性来转置 我们的DataFrame...数据表。...通常情况下, 因为.T的简便性, 更常使用.T属性来进行转置 注意 转置不会影响原来的数据，所以如果想保存转置后的数据，请将值赋给一个变量再保存。...in range(10): result = fk.name_female() data.append(result) # 创建一个 DataFrame 对象，将列表作为一列数据
本篇博文主要是对之前的几篇关于pandas使用技巧的小结，内容包含： 创建S型或者DF型数据，以及如何查看数据 选择特定的数据 缺失值处理 apply使用 合并和连接 分组groupby机制 重塑reshaping...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]) #...head()，默认是头5行 tail() df.index/df.columns df.describe() 查看各种统计信息 df.T 转置 df.sort_index(axis=0, ascending...，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...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
2、便捷的数据读写操作，相比于numpy仅支持数字索引，pandas的两种数据结构均支持标签索引，包括bool索引也是支持的。...4、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。...5、自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas中的一列字符串进行通函数操作，而且自带正则表达式的大部分接口。 丰富的时间序列向量化处理接口。...实例 import numpy as np import pandas as pd # 创建一个符合正态分布的10个股票5天的涨跌幅数据 stock_change = np.random.normal(...=date) # 属性 print(data.shape) print(data.index) print(data.columns) print(data.values) data.T # 行列转置
3、导入表格 默认情况下，文件中的第一个工作表将按原样导入到数据框中。 使用sheet_name参数，可以明确要导入的工作表。文件中的第一个表默认值为0。...五、数据计算 1、计算某一特定列的值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和 按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...以上，我们使用的方法包括： Sum_Total：计算列的总和 T_Sum：将系列输出转换为DataFrame并进行转置 Re-index：添加缺少的列 Row_Total：将T_Sum附加到现有的DataFrame...六、DataFrame中的数据透视表功能 谁会不喜欢Excel中的数据透视表呢？它是分析数据的最佳方式，可以快速浏览信息，使用超级简单的界面分割数据，绘制图表，添加计算列等。...简单的数据透视表，显示SepalWidth的总和，行列中的SepalLength和列标签中的名称。 现在让我们试着复杂化一些： ? 用fill_value参数将空白替换为0： ?
二维表则方便数据可视化展示，除了节省空间外，呈现数据间的关系是数据分析追求的目标之一。 将一维表转化为二维表，叫做透视（Pivot）。...这就是Excel上透视表的生成过程。那么如果想把透视表转为方便存储和复用的数据源，就需要反过来将二维表转为一维表，即为“逆透视”（Unpivot）。...逆透视的基本思路是：首先锚定纵向的维度，然后把横向的维度，分别转置过去。 在Power Query 中，关键是选中锚定的维度（列），本例为公司列。...因此纵向的解决步骤有两步： 最左边的列向下填充，解决空值问题； 合并最左边两列，成为一列单一的维度。 经过这两步之后，我们成功将2*2维表转为2*1维表。...我们不妨把表倒转过来——转置，那么横向的问题就转化为纵向问题，就可以重复上述步骤解决了。转置、填充并合并列后如下图所示。 经过这几步，复杂的2*2维表已经转为普通的二维表了！
理解了数据透视表的这一核心功能，对于我们下面介绍数据透视表在三大工具中的适用将非常有帮助！...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。...完整的实现数据透视表及其结果如下： ? 当然，注意到这里仍然是保持了数据透视表结果中行key和列key的有序。...04 SQL中实现数据透视表 这一系列的文章中，一般都是将SQL排在首位进行介绍，但本文在介绍数据透视表时有意将其在SQL中的操作放在最后，这是因为在SQL中实现数据透视表是相对最为复杂的。...由于这里要转的列字段只有0和1两种取值，所以直接使用if函数即可： ?
而相对于数据宽转长而言，数据长转宽就显得不是很常用，因为长转宽是数据透视，这种透视过程可以通过汇总函数或者类数据透视表函数来完成。 但是既然数据长宽转换是成对的需求，自然有对应的长转宽函数。...Python中我只讲两个函数： melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型...奇怪的是我好像没有在pandas中找到对应melt的数据长转宽函数（R语言中都是成对出现的）。...还在Python中提供了非常便捷的数据透视表操作函数，刚开始就已经说过是，长数据转宽数据就是数据透视的过程（自然宽转长就可以被称为逆透视咯，PowerBI也是这么称呼的）。...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。
今天跟大家分享excel数据转置——一维表与二维表之间的转化！...▽ 我们在做数据搜集整理的时候 通常会遇到要将原始数据做转置处理 如下图案例所示 这是一张典型的一维表 纵向的列代表某一个属性 横向的行代表某一条完整的记录 这也是我们接触最多的原始数据 可是有时候为了分析的方便或者作图的需要...本案例数据较少情况还没有那么严重 可是如果数据有几万条、几十万条呢 傻眼了吧，手动得累死 今天要交给大家的是数据转置 ●●●●● 逐步如下： ►首先选中要转置的源数据区域并复制 鼠标停留在一个空白单元格区域...等主流的数据分析软件界面 以及一些主流的数据库产品 默认的都是列代表属性 行代表记录 SPSS22界面 stata12界面 Eviews9.0界面 因此在数据整理的时候 不要随便将一维表转化为二维表...或者务必要保存原始一维表数据 在新的工作表中再生成二维表 以防一维表丢失之后 想要再转化回来就需要费些功夫了 其实一维表与二维表之间的转化 数据透视表也可以轻松做到 但是需要对数据透视表有些基本了解 以后会出数据透视表的教程
成功替换.png 可以将下图与结果表进行对照 ? 成功加载.png 4.数据的拆分合并提取 打开下载文件中的04-数据的拆分合并提取.xlsx，如下图所示。 ?...修改数据类型为文本.png ? 成功修改数据类型.png ? 添加重复列.png ? 按字符数拆分列1.png ? 按字符数拆分列2.png ? 列重命名.png ? 成功列重命名.png ?...关闭并上载至原有表.png ? 成功删除错误行.png 7.转置和反转 打开下载文件中的07-转置和反转.xlsx，如下图所示。 ? 打开文件图示.png ?...加载数据到PowerQuery中.png ? 成功加载结果.png ? 将标题作为第一行.png ? 转置按钮位置.png ? 转置后结果.png ? 将第一行作为标题.png ?...转置结果.png 如果上载位置有偏差，自己可以移动表格位置调整至上图所示效果 8.透视和逆透视 打开下载文件中的08-透视和逆透视.xlsx，如下图所示 ?
很可惜，一般主流Excel插件都仅限于将二维表转换为一维表的功能实现，另外多种多维转一维的需求都未见有实现的功能。此次Excel催化剂将多维表转换一维表的功能发挥得淋漓尽致。...类型三：一行表头，标准的二维表（一般是经过透视后的数据结构） 此类数据类型，主流的Excel二维表转一维表的功能，以下截图故意把透视保留列分开存放，可能部分Excel插件未对其有通用性考虑致使没法使用。...类型四：多行表头，多维表的结构，最底层表表头仅有一个数据列类型 此类型见于数据透视表列字段多重字段排列后出现的多重表头类型，目前主流Excel插件无能为力，仅见过一款国外BI圈流行的Tableau的Excel...类型五：多行表头，多维表的结构，最底层表表头含有多个数据列类型 和类型四类似，同样为多维表头，增加一难度是此处为多个值类型字段如销量、销售额、销售成本等，多层表头和类型四不同之处，此处为合并单元格，类型四为首列的表头有值...列组字段名称 在多级表头中，如上图的年份、季度列数据中，需要逆透视把多列数据合并到一列时，需要重新命名的列名称，对应于拉透视表时的多个列字段的列名称。
返回 表——包含已经删除过滤器后的一列或多列的表。 C. 注意事项 第1参数是表，第2参数是列，而All函数的第1参数是表或者列。...升级篇 Power Query中单列数据按需转多列 在Power Query中如何进行类似"*"的模糊匹配查找？ 如何在Power Query中达到函数Vlookup的效果?...（动态引用，分组依据，透视，替换，合并列） 如何通过汇总来实现多行数据合并成一行？（Table.Group分组依据，Text.Combine） 如何把汇总数据拆分成明细？...（合并查询， if...then...else, Date.EndOfWeek, Date.Day） 转置，透视，逆透视如何处理单列数据并转换成需要的格式？...（转置，分组依据中加索引，透视，逆透视，if...then...else...） 重复数据删除哪家强？
第一步：选中数据，然后在菜单栏-数据-点击来自表格/区域 [format,png] 选中数据-来自表格 第二步：创建表的时候，根据实际情况选中是否包含标题（本例不包含） [format,png] 创建表...Pandas逆透视技巧 我们要做的是透视的逆向操作，也就是逆透视，pandas自然也提供了非常方便的函数方法，让我们来一起看看吧。...如果未指定，则使用未设置为id_vars的所有列 var_name：scalar，用于“变量”列的名称。...import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel(r'0927测试数据.xlsx', header=None) df [format,png] 数据预览 # 直接逆透视...] 爆炸列完成需求 以上就是本次的全部内容，围绕着关于宽表转长表，也就是逆透视的操作。
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