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在pandas中使用数据透视表

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： ?

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在pandas中使用数据透视表

Python大数据分析 记录 分享 成长 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。...：是否显示观测值 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

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对比Excel，学习pandas数据透视表

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..."； 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...dropna 表示是否删除缺失值，如果为True时，则把一整行全作为缺失值删除； fill_value 表示将缺失值，用某个指定值填充。...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\

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对比Excel，学习pandas数据透视表

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..."； 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...dropna 表示是否删除缺失值，如果为True时，则把一整行全作为缺失值删除； fill_value 表示将缺失值，用某个指定值填充。...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\

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利用excel与Pandas完成实现数据透视表

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4 商品销售数据透视表 可以看到这两个数据透视表是有缺失值的，pivot_table有一个参数fill_value，就是用来填充这些缺失值的，例如： df.pivot_table(index='商品...图12 仅保留汇总数据某些行和列 3，使用字段列表排列数据透视表中的数据 数据透视表是一个DataFrame，所以可以用sort_values方法来按某列排序，示例代码如下： pt = df.pivot_table...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

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SQL、Pandas和Spark：如何实现数据透视表？

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： ?...上述需求很简单，需要注意以下两点： pandas中的pivot_table还支持其他多个参数，包括对空值的操作方式等； 上述数据透视表的结果中，无论是行中的两个key（"F"和"M"）还是列中的两个key...（0和1），都是按照字典序排序的结果，这也呼应了Excel中关于数据透视表的介绍。...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。

2.5K30

左手pandas右手Python，带你学习数据透视表

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。...后台回复“透视表”可以获得数据和代码。...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。...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： ?

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VBA创建多个数据源的数据透视表

1、需求： 有多个表数据，格式一致，需要创建到1个数据透视表。 2、举例： 比如要分析工资的数据，工资表是按月分了不同Sheet管理的，现在需要把12个月的数据放到一起创建1个数据透视表。 ?...3、代码实现 用过Excel的应该都用过透视表功能，透视表功能非常强大，而且简单易用，我们一般用透视表都是处理单独1个Sheet的数据，如果要完成多个Sheet的透视处理，可能大家想到的最直接的方法是复制到...我们要完成这个功能，比较好的方法是用SQL语句将多个表拼接到一起再用数据透视表。...这种能更加方便的增加Sheet： Sub vba_main() Dim str_sql As String str_sql = GetSql() Worksheets("透视表...VBA.Join(arr, vbNewLine & " Union All " & vbNewLine) End Function 'str_sql sql语句 'rng 透视表的位置

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熟练掌握 Pandas 透视表，数据统计汇总利器

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。...sort="布尔值,是否对结果进行排序,默认是 True" ) 代码示例: import pandas as pd # 生成一个数据集 df data = { 'Region':...DataFrame ,还能读出这么多信息 熟练掌握 Pandas 合并术,数据处理不再伤脑筋 玩转 Pandas unique方法,告别数据重复烦恼 谜一样的空值?...数据融合整合,Pandas 合并方法让您能够方便地横向或纵向合并多个数据源,打通数据壁垒,整合更多维度的信息。...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。

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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。...数据 使用pandas中pivot_table的一个挑战是，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。...既然我们建立数据透视表，我觉得最容易的方法就是一步一个脚印地进行。...最简单的透视表必须有一个数据帧和一个索引。在本例中，我们将使用“Name（名字）”列作为我们的索引。 pd.pivot_table(df,index=["Name"]) 此外，你也可以有多个索引。...我一般的经验法则是，一旦你使用多个“grouby”，那么你需要评估此时使用透视表是否是一种好的选择。 高级透视表过滤 一旦你生成了需要的数据，那么数据将存在于数据帧中。

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十一)：透视表

后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节文章最后我随手使用了 pandas 中的透视表操作，之后有些小伙伴询问我相关的问题。...正好 pandas 的 pivot_table 也是与 Excel 透视表对应。本文简单教你入门使用 pandas 完成透视表功能。...字段拖入 列标签 - 还需要统计人数，人名总是有的，因此把 name 字段拖入 数值区域 - 透视表立刻出结果，行标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表左侧。...列标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表的上方 只看数值看不出门路，设置百分比吧： - 点中透视表任意一格，鼠标右键 - 按上图指示完成 - 女性 生还率远高于 男性！！...很简单，pivot_table 中的大部分参数都可以放入多个字段(跟 Excel 透视表操作一样)： - index 参数传入多个字段的列表 从结果看到，每个等级的船舱还是"女性比男性更可能生还" "

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一行Pandas代码制作数据分析透视表，太牛了

相信大家都用在Excel当中使用过数据透视表(一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式)，也体验过它的强大功能，在Pandas模块当中被称作是pivot_table，今天小编就和大家来详细聊聊该函数的主要用途...导入模块和读取数据 那我们第一步仍然是导入模块并且来读取数据，数据集是北美咖啡的销售数据，包括了咖啡的品种、销售的地区、销售的利润和成本、销量以及日期等等 import pandas as pd def...object(4) memory usage: 298.8+ KB 初体验 在pivot_table函数当中最重要的四个参数分别是index、values、columns以及aggfunc，其中每个数据透视表都必须要有一个...df.pivot_table(index=['region', 'product_category'], values=['sales'], aggfunc='sum') output 同时我们看到当中存在着一些缺失值，...我们可以选择将这些缺失值替换掉 df.pivot_table(index=['region', 'product_category'], values=['sales'], aggfunc='sum')

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十一)：透视表

后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节文章最后我随手使用了 pandas 中的透视表操作，之后有些小伙伴询问我相关的问题。...正好 pandas 的 pivot_table 也是与 Excel 透视表对应。本文简单教你入门使用 pandas 完成透视表功能。...字段拖入 列标签 - 还需要统计人数，人名总是有的，因此把 name 字段拖入 数值区域 - 透视表立刻出结果，行标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表左侧。...列标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表的上方 只看数值看不出门路，设置百分比吧： - 点中透视表任意一格，鼠标右键 - 按上图指示完成 - 女性 生还率远高于 男性！！...很简单，pivot_table 中的大部分参数都可以放入多个字段(跟 Excel 透视表操作一样)： - index 参数传入多个字段的列表 从结果看到，每个等级的船舱还是"女性比男性更可能生还" "

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我用Python展示Excel中常用的20个操

Pandas 在Pandas中，可直接对数据框进行条件筛选，例如同样进行单个条件(薪资大于5000)的筛选可以使用df[df['薪资水平']>5000]，如果使用多个条件的筛选只需要使用&(并)与|(或...数据透视表 说明：制作数据透视表 Excel 数据透视表是一个非常强大的工具，在Excel中有现成的工具，只需要选中数据—>点击插入—>数据透视表即可生成，并且支持字段的拖取实现不同的透视表，非常方便，...比如制作地址、学历、薪资的透视表 ?...Pandas 在Pandas中制作数据透视表可以使用pivot_table函数，例如制作地址、学历、薪资的透视表pd.pivot_table(df,index=["地址","学历"],values=["...结束语 以上就是使用Pandas来演示如何实现Excel中的常用操作的全部过程，其实可以发现Excel的优点就是大多由交互式的点击完成数据处理，而Pandas则完全依赖于代码，对于有些操作比如数据透视表

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使用R或者Python编程语言完成Excel的基础操作

功能性：Excel不仅支持基本的表格制作和数据计算，还提供了高级功能，如数据透视表、宏编程、条件格式、图表绘制等，这些功能使其成为处理和展示数据的理想选择。...数据排序和筛选：掌握如何对数据进行排序和筛选，以查找和组织信息。 数据透视表：学习如何创建和使用数据透视表对数据进行多维度分析。...以下是一些其他的操作： 数据分析工具 数据透视表：对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图：将数据透视表的数据以图表形式展示。 条件格式 数据条：根据单元格的值显示条形图。...目标 找出每个商店每月的总销售额，并按商店和日期排序。...目标 找出每个商店每月的总销售额，并按商店和日期排序。

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Pandas三百题

=('salary', myfunc)).rename_axis(["行政区"]) 7-数据透视与合并 数据透视表 1 - 加载数据 读取当前目录下 "某超市销售数据.csv" 并设置千分位符号为 ,...pd.read_csv('某超市销售数据.csv',thousands=',') 2 - 数据透视｜默认 制作各省「平均销售额」的数据透视表 pd.pivot_table(df,values=['销售额...=sum) 4 - 数据透视｜多方法 制作各省「销售总额」与「平均销售额」的数据透视表 pd.pivot_table(df,values=['销售额'],index='省/自治区',aggfunc=['...｜筛选 在上一题的基础上，查询 「类别」 等于 「办公用品」 的详情 ​ 10 -数据透视｜逆透视 逆透视就是将宽的表转换为长的表，例如将第 5 题的透视表进行逆透视，其中不需要转换的列为『数量』列 pd.pivot_table...（根据 key） left.join(right,on='key') 29 - join｜按索引（多个） 重新产生数据并按下图所示进行连接（根据 key1 和 key2） left.join

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