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。 ? ?
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...fill_value=0 margins : bool, 增加行或者列的汇总信息 dropna : bool ，是否要删除为空的信息 margin_name : string , 默认为 all ，或者自定义一个名称...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...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表
数据透视表是一种用于进行数据分析和探索数据关系的强大工具。它能够将大量的数据按照不同的维度进行聚合，并展示出数据之间的关系，帮助我们更好地理解数据背后的模式和趋势。...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。...下面是一些常用的操作： 筛选数据：可以基于数据透视表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中的数据透视表和透视分析
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？...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； sort=True 表示排序（版本1.3.0才有）。...接下来用一个小案例实战来模拟，Python实现Excel中数据透视表。...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提供对透视表的读取支持，以便将它们保留在现有文件中，但是不支持用户创建pivot表。
分离是在特定的轴上进行的，axis=0表示行，axis=1表示列。 Splitting the data into groups based on some criteria....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 数据透视表和交叉表 DF中的pivot-table方法能够实现透视表...交叉表是透视表的特殊情况 ? 另一种方法：groupby+mean ?...透视表中常用的几个参数： 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。...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。...排列作为一个快捷方式，在y轴上做10个滴答声，从0开始，以0.1增量递增。我们创建的数据透视表实际上是一个DataFrame，它允许我们调用plot。条形法。如果我们不指定x轴上的值，则使用索引。
任务描述： 使用Python+matplotlib进行数据可视化，创建两个轴域并共享x轴，然后在两个轴域中分别绘制散点图和折线图，并为两个图形创建图例。 参考代码： ? 运行结果： ?
大家好 最近看到群友们在讨论一个宽表变长表的问题，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！...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...，在原始表出现了 表1的页签，里面正是我们期望的逆透视结果，搞定！...df.columns[2:], # 注释掉结果一样 ignore_index=True, # 忽略索引 ) .sort_values(by=[0,1]) # 排序...) 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，围绕着关于宽表转长表
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： ?
文章目录 Python大数据之Excel基础 数据引用 数据清洗 数据去重 缺失值处理 数据加工 数据计算 数据转换 数据排序 数据筛选 Excel图表类型 了解有哪些图表类型 Excel图表使用 图表的创建方式...利用固定数据区域创建图表 编辑数据系列 添加数据标签 格式化图表 Excel数据透视表 数据透视表对原始数据的要求 创建数据透视表 数据透视表字段布局 将数据透视图变成普通图表 Python大数据之Excel...自定义筛选 普通筛选只能按照一种标准进行筛选，如果需要筛选出满足两个条件的数据，就需要用到自定义筛选。...如下图所示，选中不同的透视表，在右边可以看到透视表的明细。 •自定义建立透视表 自定义建立透视表的方法是，单击【插入】选项卡下【数据透视表】按钮，出现如下图所示的对话框。...数据透视图是动态图表，可以通过坐标轴和图例附近的下拉菜单调整图表内容 数据透视图是动态图表，可以通过坐标轴和图例附近的下拉菜单调整图表内容 将数据透视图变成普通图表 数据透视图会随着数据透视表数据变化而变化
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!!!...sum(x['income'])/sum(x['income']+x['bouns'])),columns=['rate']) df_fin= df_apply.reset_index() print...sum(x['income'])/sum(x['income']+x['bouns'])),columns=['rate']) df_fin= df_apply.reset_index() print...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
class User: def init(self, user_id): self.user_id = user_id
最近需要自定义排序序列，一直一筹莫展。然后发现，利用 sort() 或 sorted() 的 key 即可实现。...print sorted(range(10), key=sort_key) # 输出结果如下 [4, 2, 5, 9, 7, 8, 1, 3, 6, 0] # 利用关键字在列表中的索引位置，进行自定义排序
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！
一文看懂 Pandas 中的透视表 透视表在一种功能很强大的图表，用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。...读取数据 注：本文的原始数据文件，可以在公号「Python数据之道」后台回复 “透视表”获取。...df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视表...Status排序作用的体现 ? 高级功能 当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中 查询指定的字段值的信息 ?
Python 里面自定义类的时候， 一般需要重写几个方法， __init__ 一般是构造函数 这里面有一个__cmp__() 是比较函数， 重写它的时候，一定要记得返回值有三个，0，±1 ！！...而不是返回0,1 这里没有注意，导致在排序的时候，一直出错啊，QAQ 或者直接使用内置函数 cmp() 来返回就行 def __cmp__(self,other): if self.age<other.age...return -1 elif self.age==other.age: return 0 else: return 上述的等价于： 这样再重写了这个__cmp__ 函数之后，就可以为类列表排序了...排序坑了好长时间。。。。 伤不起。。。
Excel数据透视表与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中的数据透视表各功能 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(数据透视表对于数值类型的列默认选求和，文本类型默认选计数)，...去重的数据透视表计数 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，这个用数据透视表是不能直接算出来的，例如有一个用户订单表，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...，直接在透视表的行选渠道，值选uid计数，得到的是没去重的结果，拿df表来说，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，透视表的结果和期望的结果如下图： ?...Python的去重计数实现
在数据透视表中，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”。...而数据透视表的计算项功能则可以满足这样的业务需求。...因此小编今天为大家介绍的是如何使用Java将计算项添加到数据透视表中，具体步骤如下： 加载工作簿 创建数据透视表 将计算项添加到数据透视表 隐藏重复的名称项 保存工作簿 使用案例 现在某公司的采购经理需要基于下图...步骤三 给透视表添加计算项 数据透视表准备就绪后，下一步是添加计算项。 通过ICalculatedItems 接口将计算项的集合添加到数据透视表字段。...最终报告如下图所示： workbook.Save("数据透视表自定义计算.xlsx"); 总结 使用计算项，您可以对字段项进行几乎任何类型的计算，并使您的分析结果看起来更加组合和合理。
今天的这篇文章和大家聊聊Python当中的排序，和很多高级语言一样，Python封装了成熟的排序函数。我们只需要调用内部的sort函数，就可以完成排序。...由于Python当中支持tuple和list类型的排序，也就是说我们可以直接比较[1, 3]和[1, 2]的大小关系，Python会自动一次比较两个数组当中的元素的大小。...sorted(kids, key=lambda x: (x['score'], x['age'])) itemgetter 除了匿名函数，Python也有自带的库可以解决这个问题。...x.score) 自定义排序 到这里还没有结束，因为仍然存在一些问题解决不了。...这个时候就需要终极排序杀器上场了，也就是标题当中所说的自定义排序。也就是说我们自己实现一个定义元素大小的函数，然后让sorted来调用我们这个函数来完成排序。这也是C++和Java等语言的用法。
使用Python+numpy+matplotlib这样的组合，如果要绘制一条正弦曲线，是很容易的事。例如下面的代码： ? 绘制结果为： ?...上面图形中的难点在于坐标轴的箭头，可以使用axisartist来辅助实现，参考代码： ?...虽然这个axisartist能够很方便地自定义坐标轴的位置和完美地设置箭头，但对于更多属性的设置有点乏力，很多参数的微调还是很花费时间的，在上面代码中添加代码修改坐标轴颜色，效果并不是很理想。...分析图形中的细节可知，主要是坐标轴的属性，有：1）只显示两根轴线；2）两根轴线颜色不同；3）轴线宽度比默认值粗；4）坐标轴的刻度颜色与默认值不同；5）轴线的一端有表示方向的箭头。...这些属性都可以通过轴域的坐标轴方法来修改，再借助于annotate来实现箭头，很容易就做出效果来了。参考代码如下： ?
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