Python - Matplotlib:绘制水文年份数据透视表_数据透视表和年份_在Python中绘制数据透视表 - 腾讯云开发者社区

19 2019-01 技术|数据透视表，Python也可以对于熟悉Excel的小伙伴来说，学习Python的时候就按照没个功能在Python中如何实现进行学习就可以啦~ LEARN MORE ?...对于习惯于用Excel进行数据分析的我们来说，数据透视表的使用绝对是排名仅次于公式使用的第二大利器。特别是在数据预处理的时候，来一波透视简直是初级得不能再初级的操作了。...接下来就给大家讲一下如何在Python中实现数据透视表的功能。 ? pivot ? pd.pivot_table 这就是实现数据透视表功能的核心函数。显而易见，这个函数也是基于Pandas的。...在使用这个功能之前，需要先import pandas as pd哦~ pivot这个单词本身就已经告诉我们这个函数实现的功能类似于数据透视表（数据透视：data pivot）需要指定的参数也和Excel...我们先回顾一下使用Excel进行数据透视表的操作过程：首先，选中希望进行数据透视的数据，点击数据透视表，指定数据透视表的位置。 ? ?

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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。...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pandas的pivot_table()函数可以轻松创建数据透视表。...：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。...或其他可视化库将数据透视表中的数据进行可视化，例如绘制柱状图、折线图等，以更直观地展示数据之间的关系。...import matplotlib.pyplot as plt pivot_table.plot(kind='bar') plt.show() 通过以上步骤，我们可以利用Python中的数据透视表和透视分析

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利用 Python 生成数据透视表

简介利用 read_excel() 的 usecols 参数来指定表的某一列，以方便排除不必要的干扰列养成数据加载以后，使用 head() 进行预览的习惯养成使用 shape() 及 info()...需要掌握的主要有两个方法: DataFrame.insert() 方法，用来增加对应的列 DataFrame.pivot_table() 产生透视图，展示重要的数据具体方法 DataFrame.insert...mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False) values : 要进行透视展示的数据...r'python_learning.xlsx', usecols=[1, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12], sheet_name='sheetName...# 普通索引方式插入 # data4["loan divide amount"] = data4["load amount"]*data4["deivide percent"]/10000 # 增加数据透视

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对比Excel，轻松搞定Python数据透视表

人生苦短，快学Python！学习Excel，数据er最常用的两大Excel功能就是VLOOKUP和数据透视表！...上一篇文章中我们已经详细讲解了Python如何实现Excel中的“Vlookup”函数？那我们今天就聊聊，如何Python实现Excel中数据透视表？...---- 用Excel实现数据透视表的优势也很明显，只需要拖拉拽就可以，非常简单也容易操作。而Python去处理数据可以更快更强，比如几十万行级别的数据，Excel打开都需要半天，更别提快速处理了。...接下来用一个小案例实战来模拟，Python实现Excel中数据透视表。...实现Excel中数据透视表的常用操作了。

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快速在Python中实现数据透视表

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。任何开始数据科学之旅的人都应该熟悉它们。...让我们快速地看一下这个过程，在结束的时候，我们会消除对数据透视表的恐惧。 PART 02 什么是数据透视表? 数据透视表是一种对数据进行重新排列或“透视”以总结某些信息的技术。...例如，考虑一个产品销售数据集。其中一列可能是“年龄类别”，如年轻、中年和老年。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。...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。...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。如果以视觉的方式展示某些东西，人们通常更容易理解它。我们可以使用Pandas用数据透视表制作一个柱状图。

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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。...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。...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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用Python进行数据分析之数据透视表

前言在节前的一次推送中，我写了如何使用FME来进行进行数据透视的相关分析。今天来填之前挖的坑，使用Python来完成同样的数据分析。只不过，Py实现起来，更简洁!...数据透视表的强大，这里就不再赘述了，Python语言的优势与缺点，这里也不再介绍。只说一句：Python，绝对值得学习，非常适合非计算机专业的人来用！比如，俺们搞GIS的！...实现方式下面就来介绍下，怎么用Python来实现！代码先来看看代码吧！ ? 思路导入需要的包这里用到的包，就一个：pandas！...数据透视这一行代码，是本次处理的核心代码！完成了数据透视的分析，并将空值填成了0。写出数据数据处理完成，并不是终点，还要写出来 ? ！处理前后的数据 ?...总结与FME的方式相比，Python更加简洁，但FME对用户更加友好。毕竟，图形化操作界面，像画流程图一样处理数据，诱惑力相当大！

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Python-Matplotlib 动态柱形图绘制(数据分享)

这期开始，我们将公众号刚开始的不成熟风格文章推文改成与现在相统一的风格，同时也为了解决大家复制不了代码的问题，本期推文，将介绍使用Python-matplotlib 绘制动态柱形图的教程推文，主要涉及的知识点如下...： matplotlib的animation模块制作动态图 ticker的定制化操作自定义图例的添加练习数据分享 animation模块制作动态图在之前的推文中有转载过优秀的Python第三方包绘制动态图...静态柱形图绘制在绘制动态图表之前，我们需要单独绘制一幅静态图表用于查看数据的分布情况及可能需要修改的图表元素。...这里，我们选取一年的数据进行柱形图的绘制,具体绘制代码如下： current_test = 2015 current_data = (gapminder[gapminder['time'].eq(current_test...动态可视化绘制接下来，我们就使用animation模块进行动态可视化绘制，直接给出完整的绘图代码： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib

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Python数据分析pandas之分组统计透视表

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!!!...数据框概览可以通过describe方法查看当前数据框里数值型的统计信息，主要包括条数、均值、标准差、最小值、25分位数、50分位数、75分位数、最大值方面的信息。...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...pivot_table 通过pivot_table实现以姓名(name)为索引，不同级别最小值(min)、收入（income）总和为列的交叉表。

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Python matplotlib绘制列表数据的小提琴图

本文介绍基于Python中matplotlib模块与seaborn模块，利用多个列表中的数据，绘制小提琴图（Violin Plot）的方法。 ...小提琴图作为一种将箱型图与核密度图分别所能表达的信息相结合的数据可视化图，在数据分析中得以广泛应用；本文就详细介绍在Python中，对存储于多个列表（List）中的数据，绘制小提琴图的方法。...其中，绘制得到的结果如下图所示。本文用到的完整代码如下所示。...# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Dec 1 18:55:01 2022 @author: fkxxgis """ import matplotlib.pylab...plt.show() 其中，pic_save_name表示我们绘图完毕后，保存图片的路径；li_1、li_2与li_3是三个列表，其各自的元素个数可以相同，也可以不同，我们稍后需要分别对三者中的数据绘制小提琴图

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Pandas数据处理与分析教程：从基础到实战

绘制线形图（案例11：绘制线形图） import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = {'Year': [2010, 2011, 2012...数据透视表是一种用于对数据进行汇总和聚合的功能。...在Pandas中，可以使用pivot_table函数来创建数据透视表，通过指定行、列和聚合函数来对数据进行分组和聚合。...创建数据透视表首先，我们创建一个包含姓名、年份、销售额和利润的DataFrame： import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie...NaN 300 NaN NaN Bob NaN 20 NaN NaN 250 NaN Charlie NaN NaN 35 NaN NaN 350 数据透视表中的每个单元格表示对应姓名和年份的销售额和利润的总和

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Python matplotlib数据可视化 subplot绘制多个子图

数据可视化的时候，有时需要将多个子图放在同一个画板上进行比较。通过使用GridSpec类配合subplot，可以很容易对子区域进行划定和选择，在同一个画板上绘制多个子图。 1....对子绘图区域的划定和选择 GridSpec是matplotlib中一个特殊的用来进行子绘图区域设计和选定的一个类 import matplotlib.gridspec as gridspec gs =...绘制多个子图测试数据如下： [fbjzbyq2ja.png] 代码如下： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...as mpl import matplotlib.gridspec as gridspec import collections import numpy as np # 读取数据 df = pd.read_csv...plt.legend(skill, bbox_to_anchor=(0.9, 0.92)) plt.show() 运行效果如下： [0aw1rrnza1.png] 作者：叶庭云微信公众号：修炼Python

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软件测试|Pandas数据分析及可视化应用实践

图片4、使用数据透视表pivot_table获得根据性别分级的每部电影的平均电影评分数据透视表pivot_table是一种类似groupby的操作方法，常见于EXCEL中，数据透视表按列输入数据，输出时...columns :透视表的列索引，非必要参数，同index使用方式一样aggfunc ：对数据聚合时进行的函数操作，默认是求平均值，也可以sum、count等margins ：额外列，默认对行列求和fill_value...: 对于空值进行填充dropna : 默认开启去重结合Matplotlib进行可视化分析Pandas不仅可以以表的形式分析数据，还可以结合Matplotlib API进行可视化分析，通过import...1、认识Matplotlib① Matplotlib常见绘图函数：图片② Matplotlib绘图步骤首先定义x，y轴数值，然后绘制图形，设置图形属性，包括颜色，线条，坐标轴范围，线条标记，设置图形标题等...2、使用pandas 结合matplotlib绘制数据分析图① 不同题材的电影数量柱形图首先根据电影题材进行，然后选取票房最好的15个系列进行统计画图。

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数据科学 IPython 笔记本 7.12 透视表

7.12 透视表原文：Pivot Tables 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook...我们已经看到GroupBy抽象如何让我们探索数据集中的关系。透视表是一种类似的操作，常见于电子表格，和其他操作表格数据的程序中。...透视表将简单的逐列数据作为输入，并将条目分组为二维表格，该表提供数据的多维汇总。数据透视表和GroupBy之间的区别有时会引起混淆；它帮助我将透视表视为GroupBy聚合的多维版本。...手动创建透视表为了开始更加了解这些数据，我们可以根据性别，生存状态或其某些组合进行分组。...为了使这个容易绘制，我们将这些月份和日期转换为一个日期，方法是将它们与虚拟年份变量关联（确保选择闰年来正确处理 2 月 29 日！）

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数据科学的原理与技巧三、处理表格数据

请注意.loc切片是包容性的，与 Python 的切片不同。...如果按两列分组，则通常可以使用数据透视表，以更方便的格式显示数据。...数据透视表可以使用一组分组标签，作为结果表的列。为了透视，使用pd.pivot_table()函数。...我们可以看到baby_pop中的Sex索引成为了数据透视表的列。...通过在pandas文档中查看绘图，我们了解到pandas将DataFrame的一行中的列绘制为一组条形，并将每列显示为不同颜色的条形。这意味着letter_dist表的透视版本将具有正确的格式。

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Seaborn

Seaborn 一、Seaborn和Matplotlib对比 Seaborn是matplotlib的强大的一个扩展。一个例子要求画出花萼和花瓣的长度的散点图，并且颜色要区分花的种类 ?...可以在下面看出数据分布情况 0x3 绘制密度图直接传入数据就可以画出密度图： ?...三、Seaborn实现柱状图和热力图 0x1 数据准备 seaborn提供了一个load_dataset方法可以在线的下载数据作为实验，这里就用这个方法生成实验数据： ?...load_dataset实现的源码在https://github.com/mwaskom/seaborn/blob/master/seaborn/utils.py 数据透视表 df = df.pivot...0x2 绘制柱状图柱状图横坐标为年份，纵坐标为这一年所有月份乘客的和：首先使用sum方法计算出每一年乘客的和： ?

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Python Matplotlib数据可视化绘制箱形图、散点图和直方图

文章目录 Python中可以通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形，也可以用于绘制和可视化结果。...matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库，matplotlib.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt...本文用python对一批运动员数据进行操作，读取数据、数据预处理、matplotlib数据可视化，熟悉用python进行数据分析和可视化的基本方法，并绘制箱形图、散点图和直方图。...绘制散点图绘制年龄 (Age) 与评分 (Rating) 构成的散点图 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...绘制直方图利用直方图查看运动员的年龄(Age)分布 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl

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1985-2020 年阿拉斯加和育空地区按植物功能类型划分的模型表层覆盖率

从 1985 年到 2020 年，以 5 年为间隔列出了单个年份的估算值。此外，还包括均方根误差 (RMSE) 和来源年份，表示顶层覆盖图中的像素是在哪一年绘制的。...，但源年份栅格中的值可能表示特定像素的数据来自不同年份。...估算值来自特定年份的光谱数据，而不是 5 年期的数据。...根据训练数据和空间预测因子，应用两种随机梯度提升模型绘制 PFT 分布图。二元概率模型用于绘制 PFT 分布图，回归模型用于绘制 PFT 丰度图。将这两个模型结合起来，最终预测出 PFT 的覆盖率。...pip install matplotlib !

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十一)：透视表

> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...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。...> 接下来不再显示 Excel 透视表操作 pandas 要做出透视表的效果，实际与 Excel 透视表的概念基本一致： - 参数 index 就是 Excel 透视表中的行标签 - 参数 columns...： Excel 透视表中的列标签 - 参数 values：Excel 透视表中的数值区域 - 参数 aggfunc：Excel 透视表中的数值区域的字段的统计方式(Excel 默认是计数) "...嘿，感觉直接用 Excel 透视表就好了，还写啥代码，麻烦死" 如果只是上述这些简单汇总的分析，我也建议直接用 Excel 透视表。

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十一)：透视表

此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...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。...> 接下来不再显示 Excel 透视表操作 pandas 要做出透视表的效果，实际与 Excel 透视表的概念基本一致： - 参数 index 就是 Excel 透视表中的行标签 - 参数 columns...：Excel 透视表中的列标签 - 参数 values：Excel 透视表中的数值区域 - 参数 aggfunc：Excel 透视表中的数值区域的字段的统计方式(Excel 默认是计数) "好像少了点东西...嘿，感觉直接用 Excel 透视表就好了，还写啥代码，麻烦死" 如果只是上述这些简单汇总的分析，我也建议直接用 Excel 透视表。

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技术|数据透视表，Python也可以

Python数据透视表与透视分析：深入探索数据关系

利用 Python 生成数据透视表

对比Excel，轻松搞定Python数据透视表

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