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玩转Pandas透视

数据透视(Pivot Table)是常用数据汇总工具,可以通过控制数据排列灵活地进行数据分析,进而挖掘出数据中最有价值信息。掌握数据透视,已经成为数据分析从业者必备一项技能。...在python中我们可以通过pandas.pivot_table函数来实现数据透视功能。...本篇文章介绍了pandas.pivot_table具体使用方法,在最后还准备了一个备忘单,希望能够帮助你记住如何使用pandaspivot_table。 1....仔细观察透视发现,与上面【3】中"添加一个列级索引",在分组聚合效果上是一样,都是将每个性别组中成员再次按照客票级别划分为3个小组。...保存透视 数据分析劳动成果最后当然要保存下来了,我们一般将透视保存为excel格式文件,如果需要保存多个透视,可以添加到多个sheet中进行保存。 save_file = ".

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pandas中使用数据透视

什么是透视? 经常做报表小伙伴对数据透视应该不陌生,在excel中利用透视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。...透视是一种汇总了更广泛数据统计信息。 典型数据格式是扁平,只包含行和列,不方便总结信息: ? 而数据透视可以快速抽取有用信息: ? pandas也有透视?...pandas作为编程领域最强大数据分析工具之一,自然也有透视功能。 在pandas中,透视操作由pivot_table()函数实现,不要小看只是一个函数,但却可以玩转数据,解决大麻烦。...参数aggfunc对应excel透视值汇总方式,但比excel聚合方式更丰富: ? 如何使用pivot_table? 下面拿数据练一练,示例数据如下: ?...总结 本文介绍了pandas pivot_table函数使用,其透视表功能基本和excel类似,但pandas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用法。

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pandas中使用数据透视

经常做报表小伙伴对数据透视应该不陌生,在excel中利用透视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。...透视是一种汇总了更广泛数据统计信息。 典型数据格式是扁平,只包含行和列,不方便总结信息: 而数据透视可以快速抽取有用信息: pandas也有透视?...pandas作为编程领域最强大数据分析工具之一,自然也有透视功能。 在pandas中,透视操作由pivot_table()函数实现,不要小看只是一个函数,但却可以玩转数据,解决大麻烦。...首先导入数据: data = pd.read_excel("E:\\订单数据.xlsx") data.head() 接下来使用透视做分析: 计算每个州销售总额和利润总额 result1 = pd.pivot_table...=True) result4.head() 总结 本文介绍了pandas pivot_table函数使用,其透视表功能基本和excel类似,但pandas聚合方式更加灵活和多元,处理大数据也更快速

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对比Excel,学习pandas数据透视

Excel中做数据透视 ① 选中整个数据源; ② 依次点击“插入”—“数据透视” ③ 选择在Excel中哪个位置,插入数据透视 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 1)语法格式 pd.pivot_table(data,index=None,columns=None, values=None,aggfunc...参数说明: data 相当于Excel中"选中数据源"; index 相当于上述"数据透视表字段"中行; columns 相当于上述"数据透视表字段"中列; values 相当于上述"数据透视表字段..."中值; aggfunc 相当于上述"结果"中计算类型; margins 相当于上述"结果"中总计; margins_name 相当于修改"总计"名,为其它名称; 下面几个参数,用较少,记住干嘛...案例说明 1)求出不同品牌下,每个月份销售数量之和 ① 在Excel中操作结果如下 ② 在pandas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

Excel中做数据透视 ① 选中整个数据源; ② 依次点击“插入”—“数据透视” ③ 选择在Excel中哪个位置,插入数据透视 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 1)语法格式 pd.pivot_table(data,index=None,columns=None, values=None,aggfunc...参数说明: data 相当于Excel中"选中数据源"; index 相当于上述"数据透视表字段"中行; columns 相当于上述"数据透视表字段"中列; values 相当于上述"数据透视表字段..."中值; aggfunc 相当于上述"结果"中计算类型; margins 相当于上述"结果"中总计; margins_name 相当于修改"总计"名,为其它名称; 下面几个参数,用较少,记住干嘛...案例说明 1)求出不同品牌下,每个月份销售数量之和 ① 在Excel中操作结果如下 ② 在pandas操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\

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Pandas透视及应用

Pandas 透视概述 数据透视(Pivot Table)是一种交互式,可以进行某些计算,如求和与计数等。所进行计算数据数据透视排列有关。...之所以称为数据透视,是因为可以动态地改变它们版面布置,以便按照不同方式分析数据,也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时,数据透视会立即按照新布置重新计算数据。...另外,如果原始数据发生更改,则可以更新数据透视。...各地区会销比 会销比计算和分析会销比作用 会销比 = 会员消费金额 / 全部客户消费金额 由于数据脱敏原因,没有全部客户消费金额数据,所以用如下方式替换 会销比 = 会员消费订单数 / 全部销售订单数...  剔除电商数据,统计会员购买订单数量: 全部订单数  计算各地区会销比  会员连带率分析 统计订单数量:需要对"订单号"去重,并且只要"下单"数据,"退单"不要   统计消费商品数量  计算连带率

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利用excel与Pandas完成实现数据透视

数据透视是一种分类汇总数据方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视制作和常用操作。...1,制作数据透视 制作数据透视时候,要确定这几个部分:行字段、列字段、数据区,汇总函数。数据透视结构如图1所示。...图2 Excel制作数据透视 Pandas里制作数据透视主要使用pivot_table方法。...4,对数据透视数据进行分组 在Excel中还支持对数据透视数据进行分组,例如可以把风扇和空调数据分为一组来计算,如图14所示。...图14 对数据透视数据进行分组 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

导读 数据透视是一个很重要数据统计操作,最有代表性的当属在Excel中实现(甚至说提及Excel,个人认为其最有用的当属三类:好用数学函数、便捷图表制作以及强大数据透视表功能)。...02 Pandas实现数据透视 在三大工具中,Pandas实现数据透视可能是最为简单且又最能支持自定义操作工具。...这里给出Pandas数据透视API介绍: ?...03 Spark实现数据透视 Spark作为分布式数据分析工具,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在大数据实现。...在Spark中实现数据透视操作也相对容易,只是不如pandas自定义参数来得强大。 首先仍然给出在Spark中构造数据: ?

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左手pandas右手Python,带你学习数据透视

数据透视数据分析工作中经常会用到一种工具。Excel本身具有强大透视表功能,Python中pandas也有透视实现。...本文使用两个工具对同一数据源进行相同处理,旨在通过对比方式,帮助读者加深对数据透视理解。 数据源简介: 本文数据源来自网络,很多介绍pandas文章都使用了该数据。...Python代码部分,我都做了详细注释,Excel操作流程我也做了比较详细说明。后台回复“透视”可以获得数据和代码。...目标10:实现透视筛选功能,只查看Debra Henley数据 1.pandas实现 table = pd.pivot_table(df, index=['Manager', 'Rep'], columns...小结与备忘: index-对应透视“行”,columns对应透视列,values对应透视‘值’,aggfunc对应值汇总方式。用图形表示如下: ?

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一文搞定pandas透视

透视在一种功能很强大图表,用户可以从中读取到很多信息。利用excel可以生成简单透视。本文中讲解是如何在pandas制作透视。 读取数据 import pandas as pd import numpy as np ​ df = pd.read_excel("....图形备忘录 查询指定字段值信息 当通过透视生成了数据之后,便被保存在了数据帧中 高级功能 Status排序作用体现 不同属性字段执行不同函数 查看总数据,使用margins=True...解决数据NaN值,使用fill_value参数 4.使用columns参数,指定生成列属性 使用aggfunc参数,指定多个函数 使用index和values两个参数 只使用index参数...建立透视 不严格要求,但是设置了顺序有助于分析,一直保持所想要顺序 使用category数据类型,按照想要查看方式设置顺序 设置数据

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pandas系列7-透视和交叉

透视pivot_table是各种电子表格和其他数据分析软件中一种常见数据分析汇总工具。...根据一个或者多个键对数据进行聚合 根据行和列上分组键将数据分配到各个矩形区域中 一文看懂pandas透视 Pivot_table 特点 灵活性高,可以随意定制你分析计算要求 脉络清晰易于理解数据...操作性强,报表神器 参数 data: a DataFrame object,要应用透视数据框 values: a column or a list of columns to aggregate,...关于pivot_table函数结果说明: df是需要进行透视数据框 values是生成透视数据 index是透视层次化索引,多个属性使用列表形式 columns是生成透视列属性...Crosstab 一种用于计算分组频率特殊透视

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一文看懂pandas透视

一文看懂pandas透视 读取数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("....设置数据 使用category数据类型,按照想要查看方式设置顺序 不严格要求,但是设置了顺序有助于分析,一直保持所想要顺序 df["Status"] = df["Status"].astype...") df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视...4.使用columns参数,指定生成列属性 ? 解决数据NaN值,使用fill_value参数 ? 查看总数据,使用margins=True ? 不同属性字段执行不同函数 ? ?...Status排序作用体现 ? 高级功能 当通过透视生成了数据之后,便被保存在了数据帧中 查询指定字段值信息 ? 图形备忘录 ?

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​一文看懂 Pandas透视

一文看懂 Pandas透视 透视在一种功能很强大图表,用户可以从中读取到很多信息。利用excel可以生成简单透视。本文中讲解是如何在pandas制作透视。...读取数据 注:本文原始数据文件,可以在早起Python后台回复 “透视”获取。...设置数据 使用 category数据类型,按照想要查看方式设置顺序 不严格要求,但是设置了顺序有助于分析,一直保持所想要顺序 df["Status"] = df["Status"].astype(...4.使用columns参数,指定生成列属性 ? 5. 解决数据NaN值,使用fill_value参数 ? 6. 查看总数据,使用margins=True ? 7....不同属性字段执行不同函数 ? ? 8. Status排序作用体现 ? 高级功能 当通过透视生成了数据之后,便被保存在了数据帧中 查询指定字段值信息 ?

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5分钟了解Pandas透视

然而,数据分析一个重要部分是对这些数据进行分组、汇总、聚合和计算统计过程。 Pandas 数据透视提供了一个强大工具来使用 python 执行这些分析技术。...如果你是excel用户,那么可能已经熟悉数据透视概念。Pandas 数据透视工作方式与 Excel 等电子表格工具中数据透视非常相似。...数据透视函数接受一个df,一些参数详细说明了您希望数据采用形状,并且输出是以数据透视形式汇总数据。 在下面的文章中,我将通过代码示例简要介绍 Pandas 数据透视表工具。...数据透视可与 Pandas 绘图功能结合使用,以创建有用数据可视化。...数据透视函数中 aggfunc 参数可以进行一项或多项标准计算

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