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Pandas进阶|数据透视与逆透视

数据透视将每一列数据作为输入,输出将数据不断细分成多个维度累计信息二维数据。...在实际数据处理过程中,数据透视使用频率相对较高,今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视与逆透视使用方法。...数据基本情况 groupby数据透视 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 用于分组列名或其他分组键,出现在结果透视行 columns 用于分组列名或其他分组键,出现在结果透视列 aggfunc 聚合函数或函数列表,默认为'mean'...crosstab 是交叉,是一种特殊数据透视默认是计算分组频率特殊透视默认聚合函数是统计行列组合出现次数)。

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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

Python大数据分析 记录 分享 成长 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。...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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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...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\...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\pivot_table.xlsx") display

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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...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\...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\pivot_table.xlsx") display

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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。所进行计算与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。...Pandas pivot_table函数介绍:pandas有两个pivot_table函数 pandas.pivot_table pandas.DataFrame.pivot_table pandas.pivot_table...month_count = custom_info.groupby('注册年月')[['会员卡号']].count() month_count.columns = ['月增量'] month_count.head() 用数据透视实现相同功能

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SQL、Pandas和Spark:如何实现数据透视

所以,今天本文就围绕数据透视,介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中基本操作与使用,这也是沿承这一系列文章之一。 ?...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 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。...它们今天仍在广泛使用,因为它们是分析数据强大工具。Pandas 数据透视将这个工具从电子表格中带到了 python 用户手中。 本指南简要介绍了 Pandas数据透视表工具使用。

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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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熟练掌握 Pandas 透视数据统计汇总利器

pivot_table 可以把一个大数据数据,按你指定"分类键"进行重新排列。...比如你有一份销售记录,可以让 pivot_table 按"商品"和"地区"两个键将数据重新排列成一个漂亮交叉。 这个表里每个格子,都会显示对应"地区+产品"销售数据汇总。...你还可以指定用"总和"、"均值"等聚合函数来汇总每个格子数据。 拥有了这张透视,数据就井然有序了。你可以一览无余地观察每个类别、每个地区销售情况,发现潜在规律和异常。...(Region)卖出产品(Product),以及当前产品销售额(Sales),客户质量(Quantity),现在希望对每个地区售卖产品和销售额做一个统计汇总透视。...多维度数据透视与总结,透视表功能可以按任意行列索引对数据进行高效切割与聚合,全方位统计各维度关键信息。

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