在实际数据处理过程中，数据透视表使用频率相对较高，今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。...数据基本情况 groupby数据透视表 使用 pandas.DataFrame.groupby 函数，其原理如下图所示。...默认聚合所有数值列 index 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的行 columns 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的列 aggfunc 聚合函数或函数列表，默认为'mean'...与 GroupBy 类似，数据透视表中的分组也可以通过各种参数指定多个等级。...crosstab 是交叉表，是一种特殊的数据透视表默认是计算分组频率的特殊透视表（默认的聚合函数是统计行列组合出现的次数）。
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。...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： ?...总结 本文介绍了pandas pivot_table函数的使用，其透视表功能基本和excel类似，但pandas的聚合方式更加灵活和多元，处理大数据也更快速，大家有兴趣可探索更高级的用法。
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。...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?...pivot_table函数的使用，其透视表功能基本和excel类似，但pandas的聚合方式更加灵活和多元，处理大数据也更快速，大家有兴趣可探索更高级的用法。
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...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\...values="销售数量",aggfunc=np.sum) display(df1) 结果如下： 2）求出不同品牌下，每个地区、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
数据透视表 数据透视表excel中有这个分析数据的功能，在R语言中同样可以实现。对一个表格分组计算相应的特征，比如不同国家所有城市的人口总数等。...R提供了apply系列函数，包括apply，lapply，sapply，tapply，vapply等，可以对二维数据进行计算，并且可以分组进行统计，类似于Excel中的数据透视表功能。...state.division, mean) sort(tapply(state.x77$Income, state.division, mean)) sort(tapply(state.x77[size=5][b]数据透视表...[/b][/size] R提供了apply系列函数，包括apply，lapply，sapply，tapply，vapply等，可以对二维数据进行计算，并且可以分组进行统计，类似于Excel...中的数据透视表功能。
数据 按指定的行列值显示 求和 按行求和 按列求和 数据 求平均 备注：按性别计算每个等级船票的平均价格。 备注：每个等级船舱中每种性别获救的平均值，也就是获救的比例。...求最大值 备注：按性别计算每个等级船票价格的最大值。 计数 备注：按性别计算每个等级船票的个数。 备注：按性别计算每个等级船舱中有年龄记录的个数。
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。...1，制作数据透视表 制作数据透视表的时候，要确定这几个部分：行字段、列字段、数据区，汇总函数。数据透视表的结构如图1所示。...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。...4，对数据透视表中的数据进行分组 在Excel中还支持对数据透视表中的数据进行分组，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
01 数据透视表简介 数据透视表，顾名思义，就是通过对数据执行一定的"透视"，完成对复杂数据的分析统计功能，常常伴随降维的效果。...例如在Excel工具栏数据透视表选项卡中通过悬浮鼠标可以看到这样的描述： ?...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： ?...值得指出，这里通过if条件函数来对name列是否有实际取值+count计数实现聚合，实际上还可以通过if条件函数衍生1或0+sum求和聚合实现，例如： ? 当然，二者的结果是一样的。
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。...目标9：对Price和Quantity使用不同的汇总方式 1.pandas实现 通过字典的方式，为不同的字段传入不同的聚合函数。...2.Excel 实现 只需在目标7的基础上，将Price和Quantity的值字段设置成相应的聚合方式即可。如下图所示。 ? 注：同一个字段可以用列表方式传多个函数。
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!!!...数据聚合统计 Padans里的聚合统计即是应用分组的方法对数据框进行聚合统计，常见的有min(最小)、max(最大)、avg(平均值)、sum(求和)、var()、std(标准差)、百分位数、中位数等。...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。
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。...语法和对应的参数含义: import pandas df = pandas.pivot_table( data="要进行汇总的数据集（DataFrame）", values="要聚合的列或列的列表...", index="要作为行索引的列或列的列表", columns="要作为列索引的列或列的列表", aggfunc="用于聚合数据的函数或函数列表,默认是 numpy.mean...pandas.fillna 妙招拨云见日 熟练掌握 Pandas 离散差分,数据变化一目了然 学完本系列你可以掌握下面这些能力: 灵活创建和管理数据集,通过自定义创建 DataFrame ,可以方便地将各种格式的数据转化为...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。
在Excel中，我们可以使用Power Pivot和数据透视表相结合的方法来动态计算近N天的数据变化的情况。比如，我们按选择一个日期，计算当前日期的前7天、前15天，前30天等近期的数据变化情况。...如图所示： 这种方法不仅可以提高数据透视表的效率，还可以打造更多的分析的维度。 初始的数据源和数据模型如下图所示： 在这个模型中，我们新建一个日期表，用来筛选订单表中的下单日期。...为了当我们选择一个日期的时候，在我们透视表中和数据透视图中能显示选择的近N天的数据，我们还需要做两件事： （1）新建一个用于切片器的近N天的表。如图所示。...插入一个数据透视表，日期列来自于切片日期表中的日期列，放入度量值salestotal。如图所示，当我们选择一个日期的时候，就可以自动计算这个日期的近N天的总金额。...如图所示： 全部勾选连接到数据透视表和数据透视图，这样就能正常地工作了。 但是还有一个问题就是图表的标题要随着选择的近N天的值变化，可以结合度量值，CUBE类函数以及文本框和公式的方法来解决。
对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。...pandas提供了一个高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。 groupby的简单介绍 ?...image.png 通过函数进行分组 这是一个极具python特色的功能。 ? image.png 如果你想使用的自己的聚合函数，只需要将其传入aggregate或者agg方法即可。 ?...我们可以利用以前学习pandas的表格合并的知识，但是pandas也给我专门提供了更为简便的方法。 ?...这时候我们再自定义函数。 ? image.png 这样就实现了，people表格里的数据减去同类型数据平均值的功能。这个功能叫做距平化，是一个经常使用的操作。
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。...使用Pandas透视表将是一个不错的选择，应为它有以下优点： 更快（一旦设置之后） 自行说明（通过查看代码，你将知道它做了什么） 易于生成报告或电子邮件 更灵活，因为你可以定义定制的聚合函数 Read...pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"]) 可以看到，透视表比较智能，它已经开始通过将“Rep”列和“Manager”列进行对应分组，来实现数据聚合和总结。...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。
请思考： 1 透视表是什么？会用Excel做透视表吗？ 2 pandas如何做透视表分析？使用什么函数？函数的参数如何选择和设置？ 1 透视表介绍 数据透视表是一个用来总结和展示数据的强大工具。...pandas提供了pivot_table()函数以快捷地把DataFrame转换为透视表。...计算逻辑默认是对数值型变量做平均，通过参数aggfunc设置所要聚合计算的逻辑，比方说求和，最小值，最大值等。...通过对参数aggfunc传递字典来实现对参数values里面指定的列执行所需的聚合计算操作。...5 总结 pandas通过pivot_table()函数可以实现透视表，通过设置函数里面的不同参数以达成不同的目标。
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。...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）。...：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。
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。...> 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...2个参数，因为 pandas 中添加这2列是非常简单 "Excel 透视表是百分比呀" pandas 透视表功能没有参数设置，因为本身透视出来的还是一个 DataFrame ，这可以利用之前学到的一切技巧来为这个...下面是 Excel 透视表结果： 接着是 pandas 实现： - 修改 index 参数为 pclass，即可按船舱等级汇总 - 行9：不想再重复编写那段"非人"看的占比计算，直接调用一个自定义的函数
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...，读者也可以根据自己的习惯来进行数据的读取 df = load_data() df.head() output 通过调用info()函数先来对数据集有一个大致的了解 df.info() output...index、values、columns以及aggfunc，其中每个数据透视表都必须要有一个index，例如我们想看每个地区咖啡的销售数据，就将“region”设置为index df.pivot_table...又或者我们想要看一下净利润，代码如下 df.pivot_table(index=['region'], values=['net_profit']) output 另外我们也提到了aggfunc，可以设置我们对数据聚合时进行的函数操作
数据透视表是Excel里面常用的分析方法和工具，通过行选择，指定需要分组指标；通过列选择，指定需要计算指标，最后在指定需要聚合计算类型，比方说是计数，还是求均值，还是累加和等等。...第三个数据科学小技巧：数据透视表。前面的数据科学小技巧，可以点击下面链接进入。...数据科学小技巧系列 1数据科学小技巧1：pandas库apply函数 2数据科学小技巧2：数据画像分析 我们用Python语言和pandas库轻松实现数据透视表功能。...第二步：导入数据集 ? 第三步：数据检视 ? 第四步：数据透视表 ?...我们使用pandas库的pivot_table函数，重要参数设置： index参数：指定分组指标 values参数：指定计算的指标 aggfunc参数：指定聚合计算的方式，比方说求平均，累加和 数据透视表结果
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