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​Power BI透视怎么快速做分组?| 实战技巧

导语:数据分组汇总比较在日常数据快速分析过程中非常有用,在Excel里可以直接在透视上进行操作,但Power BI里的操作有一点点儿不同。...比如,领导突然跟你说,将经营的货物类别里的钢和金属组在一起,看看他们的量和占比怎么样,再和其他的货物进行一些比较: 在Excel数据透视表里,可以直接(多项时ctrl)选中需要组合的内容,然后点击组合...其实操作也很简单,只是他的操作并不是直接在透视(矩阵)上操作,而是针对需要分组的字段(列)进行操作而已。...(双击右边框内的组名即可): 此时单击确定,分组即完成,然后将“组”添加到矩阵中,并展开,结果就和Excel里透视一模一样了: 当然,很多时候,我们做分组,通常会将不分组的内容作为其他,和分组的内容进行做对比...对于数字类型的列的分组(也叫装箱),则可以按照区间进行分(默认是等距),比如对“运费”: 还有针对日期/时间的分组,可以选择年、月、天、时、分、秒进行分,非常方便: 大家可以按需要试一试,同时,这里也体现了一点点问题

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技术|数据透视Python也可以

19 2019-01 技术|数据透视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(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,指定数据透视的位置。 ? ?

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利用 Python 生成数据透视

简介 利用 read_excel() 的 usecols 参数来指定的某一列,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()...是原始数据中的某一个行 columns : 要重新展示为行的内容,是原来的列或者是其它的属性,可以是列表 aggfunc : 要进行统计的行,可以是 numpy.sum / numpy.mean 等,也可以列进行统计...False 显示所有数据,默认为 False 示例代码 import pandas as pd from datetime import datetime data = pd.read_excel(r'python_learning.xlsx..., 8, 9, 10, 11, 12], sheet_name='sheetName') data = data[data['合同生效日'] > datetime(2018, 12, 31)] # 逻辑...company2", "percent2"]] data3 = data[["used", "loan amount", "company3", "percent3"]] # 将三组内容,重新命名之后合成一个新

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Python数据透视透视分析:深入探索数据关系

Python中,有多个库可以用来创建和操作数据透视,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:使用pandas的pivot_table()函数可以轻松创建数据透视。...该函数的主要参数包括:index(用于分组的列)、columns(用于创建列的列)、values(用于聚合计算的列)和aggfunc(聚合函数,默认为求平均值)。...下面是一些常用的操作: 筛选数据:可以基于数据透视中的特定值或条件筛选出我们感兴趣的数据。...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中的数据透视透视分析

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对比Excel,轻松搞定Python数据透视

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!...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?...---- 用Excel实现数据透视的优势也很明显,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。...人生苦短,快学Python!如果文章对你有帮助,希望大家点赞支持一下! openpyxl提供对透视的读取支持,以便将它们保留在现有文件中,但是不支持用户创建pivot

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python-for-data-groupby使用和透视

分组分组键可以是多种形式,并且键不一定是完全相同的类型: 与需要分组的轴向长度一致的值列表或者值数组 DataFrame列名的值 可以在轴索引或索引中的单个标签上调用的函数 可以将分组轴向上的值和分组名称相匹配的字典或者...笔记2:只有当多个函数应用到至少一个列时,DF才具有分层列 返回不含行索引的聚合数据:通过向groupby传递as_index=False来实现 数据透视和交叉 DF中的pivot-table方法能够实现透视...交叉透视的特殊情况 ? 另一种方法:groupby+mean ?...透视中常用的几个参数: index:行索引 columns:列属性 aggfunc:聚合函数 fill_value:填充NULL值 margins :显示ALL属性或者索引 ?...一图看懂透视 ?

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快速在Python中实现数据透视

但是不用害怕,数据透视非常棒,在Python中,它们非常快速和简单。数据透视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的恐惧。 PART 02 什么是数据透视? 数据透视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。...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,数据透视非常有用。...PART 06 使用Pandas做一个透视 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 数据透视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用数据透视制作一个柱状图。

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对比excel,用python实现逆透视操作(宽变长

大家好 最近看到群友们在讨论一个宽变长的问题,其实这类需求也很常见于我们日常的数据处理中。综合群友们的智慧,今天我们就来看看excel与python如何实现这个需求吧!...[format,png] 目录: excel逆透视技巧 Pandas逆透视技巧1. excel逆透视技巧 excel做逆透视操作是需要用到Power Query。...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...,在原始表出现了 1的页签,里面正是我们期望的逆透视结果,搞定!...) data [图片] 辅助列存储店信息列表 # 爆炸列完成需求 data.explode(column='辅助列').dropna() [图片] 爆炸列完成需求 以上就是本次的全部内容,围绕着关于宽转长

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左手pandas右手Python,带你学习数据透视

数据透视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”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,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-对应透视的“行”,columns对应透视的列,values对应透视的‘值’,aggfunc对应值的汇总方式。用图形表示如下: ?

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Python进行数据分析之数据透视

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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使用Python另一个列表对子列表进行分组

Python 中,我们可以使用各种方法另一个列表对子列表进行分组,例如使用字典和使用 itertools.groupby() 函数,使用嵌套列表推导。...在分析大型数据集和数据分类时,另一个列表对子列表进行分组非常有用。它还用于文本分析和自然语言处理。在本文中,我们将探讨在 Python另一个列表对子列表进行分组的不同方法,并了解它们的实现。...方法1:使用字典 字典可以以非常简单的方式用于 Python 中的另一个列表对子列表进行分组。让我们借助示例了解字典在另一个列表上另一个列表分组子列表的用法。...编写嵌套列表推导,它可用于另一个列表对子列表进行分组。...中另一个列表对子列表进行分组

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Python实现透视的value_sum和countdistinct功能

Excel数据透视Python实现对比 就是对表df中的a列各个值出现的次数进行统计。...Pandas中的数据透视各功能 用过Excel透视表功能的话我们知道,出了统计出现次数之外,还可以选择计算某行的求和、最大最小值、平均值等(数据透视对于数值类型的列默认选求和,文本类型默认选计数),...去重的数据透视计数 另外还有一个很重要的需求是统计某列不重复元素的计数,这个用数据透视是不能直接算出来的,例如有一个用户订单,一个用户可能下了多个订单,用户有渠道属性,需要统计一段时间内各渠道的付费用户数...,直接在透视的行选渠道,值选uid计数,得到的是没去重的结果,拿df来说,假设c列是用户id,a列是渠道,想统计a列的A、B、C各渠道各有多少付费用户数,透视的结果和期望的结果如下图: ?...Python的去重计数实现

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利用excel与Pandas完成实现数据透视

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中的数据 数据透视是一个DataFrame,所以可以用sort_values方法来某列排序,示例代码如下: pt = df.pivot_table...图13 汇总列升序排列 从结果可以看出洗衣机的总销售额是最低的。...4,对数据透视中的数据进行分组 在Excel中还支持对数据透视中的数据进行分组,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 对数据透视中的数据进行分组统计 import pandas as pd import xlwings...图15 数据透视分组统计 代码中最关键的部分就是用loc属性读取数据透视的行数据并进行相加运算得出分组统计结果。

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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、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。...条件格式:学习如何使用条件格式来突出显示满足特定条件的单元格。 图表:学习如何根据数据创建图表,如柱状图、折线图、饼图等。 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:学习如何创建和使用数据透视对数据进行多维度分析。 宏和VBA:对于更高级的用户,可以学习如何录制宏和编写VBA代码来自动化重复性任务。...数据分析 使用PivotTable:在“插入”选项卡中选择“透视”,对数据进行多维度分析。 10. 格式化 设置单元格格式:右键点击单元格,选择“格式化单元格”,设置字体、颜色、边框等。...以下是一些其他的操作: 数据分析工具 数据透视:对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图:将数据透视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。

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