python aggfunc_aggfunc_python pivot_table aggfunc - 腾讯云开发者社区

今天小编给大家推荐一个轻量级的Python统计绘图库-「Dexplot」，让你无需使用Python-matplotlib库即可绘制精美的统计图表。...本期就随小编来看一下这个轻量级的统计绘图库吧~ Python-Dexplot 简介「官网」： Dexplot库的官网如下：https://www.dexplo.org/dexplot/ ，更多本期推文没介绍到的内容...Python-Dexplot样例展示「样例一」：柱形图系列 import dexplot as dxp import pandas as pd import matplotlib.pyplot as...Example of dxp.scatter 好了，以上就是小编列举的几个代表性质的图表，更多图表类型和绘图方法，感兴趣的小伙伴可自行探索哈~ 总结今天小编给大家介绍了一个轻量级的Python统计绘图库...，可以看出，使用该库绘制统计图表仅需一行代码即可，但对可视化要求较高(颜色、布局、刻度等属性定制化)小伙伴还是建议学习R-ggplot2和Python-matplotlib。

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Python可视化 | 一行代码轻松绘制统计图表！

今天快学Python给大家推荐一个轻量级的Python统计绘图库-「Dexplot」，让你无需使用Python-matplotlib库即可绘制精美的统计图表。...Dexplot绘图库主要提供聚类图和分布图两种数据类型，聚合图采用一系列值，并使用提供给aggfunc的函数返回单个值，而分布图采用一系列值并以某种方式描述分布形状。...接下来，快学Python将通过具体可视化图表展示Dexplot库绘图魅力。...wx_fmt=png) 水平： ```python dxp.bar(x='price', y='neighborhood', data=airbnb, aggfunc='median', figsize...列举的几个代表性质的图表，更多图表类型和绘图方法，感兴趣的小伙伴可自行探索哈~ 总结今天快学Python给大家介绍了一个轻量级的Python统计绘图库，可以看出，使用该库绘制统计图表仅需一行代码即可。

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利用excel与Pandas完成实现数据透视表

pivot_table方法的调用形式如下： DataFrame.pivot(index, columns, values, aggfunc) 其实index参数对应行字段，columns参数对应列字段，...aggfunc的默认值是numpy.mean，也就是计算平均值。...声明：本文选自中国水利水电出版社的《Python +Excel高效办公:轻松实现Python数据分析与可视化》一书，略有修改，经出版社授权刊登于此。...编辑推荐 Python Excel xlwings matplotlib Pandas 汇聚数据处理与分析的高效工具应用全书85集配套视频 129个实例讲解全面系统，覆盖了常用的Excel操作，从单元格操作到图表绘制...，教你轻松实现Python数据分析和可视化易学易懂，对比Excel，降低学习Python的难度，插图丰富，零基础入门学习实例丰富，书中列举了100多个实例，用实例学习更高效配套视频，每节配有视频教学

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pandas透视表分析

2 导入数据代码 # 导入Python库 import numpy as np import pandas as pd # 读取Excel文件，并且查看前5行数据集 df = pd.read_excel...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。...参数aggfunc可以接受一个聚合计算的列表，例如：求和与计数代码 pd.pivot_table(df, index=['Manager', 'Rep'], values=['Price'], aggfunc...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。...常用的参数包括index, values, aggfunc, columns, fill_value, margins等。

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pandas进行数据分析

从最近几年的招聘需求看，要求会Python则成为刚需。业务人员之前使用的大部分都是Excel，现在随着数据量的提升，Excel已无法满足数据处理需求。...下面展示一些在Excel里面常用的功能，看看其在Python里面具体是怎么实现的，Python处理数据用到的主要是pandas库，这也是《利用python进行数据分析》整本书介绍的对象。...如下所示为2021年2月编程语言排行榜：从排行榜来看，python越来越吃香了 2021年2月编程语言排行榜案例这里只是展示方法，用到数据只有15行案例数据导入模拟数据 import...='count') pd.pivot_table(data,index=['性别'],values=['姓名'],aggfunc='count') pd.pivot_table(data,index=[...'性别'], columns=['消费频次'], values=['姓名'], aggfunc='count',

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5分钟了解Pandas的透视表

Pandas 库是用于数据分析的流行 Python 包。Pandas 中处理数据集时，结构将是二维的，由行和列组成，也称为dataframe。...Pandas 数据透视表提供了一个强大的工具来使用 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表的概念。...num-of-doors', columns='fuel-type', aggfunc...make'], columns=['num-of-doors'], aggfunc...Pandas 数据透视表将这个工具从电子表格中带到了 python 用户的手中。本指南简要介绍了 Pandas 中数据透视表工具的使用。

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在pandas中使用数据透视表

Python大数据分析记录分享成长什么是透视表？...pivot_table使用方法： pandas.pivot_table(*data*, *values=None*, *index=None*, *columns=None*, *aggfunc='mean...需要汇总计算的列，可多选 index：行分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的行索引 columns：列分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的列索引 aggfunc...= np.sum) result1.head() 计算每个洲每个城市每单平均销售量 result2 = pd.pivot_table(data,index=['洲','城市'],aggfunc=np.mean...,values=['数量']) result2.head(20) 计算每个洲的总销量和每单平均销量 result3 = pd.pivot_table(data,index=['洲'],aggfunc

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【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的pivot_table函数

任何事情都是由量变到质变的过程，学习Python也不例外。只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。...aggfunc：聚合统计函数，可以是单个函数、函数列表、字典格式，默认为均值。当该参数传入字典格式时，key为列名，value为聚合函数值，此时values参数无效。...import os import numpy as np import pandas as pd os.chdir(r'G:\python\17_python中常用函数') date = pd.read_excel...) 得到结果：从结果知，可以根据需求自行在aggfunc函数中指定要聚合的函数。...至此，Python中的pivot_table函数已讲解完毕，如想了解更多Python中的函数，可以翻看公众号中“学习Python”模块相关文章。

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Python+pandas使用交叉表分析超市营业额数据

交叉表是一种特殊的透视表，往往用来统计频次，也可以使用参数aggfunc指定聚合函数实现其他功能。...()函数用来生成交叉表，返回新的DataFrame，其语法为： crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc...=None, margins=False, dropna=True, normalize=False) 其中，参数aggfunc用来指定聚合函数，默认为统计次数。...本文使用的数据文件为C:\Python36\超市营业额2.xlsx，部分数据与格式如下： ? 下面的代码使用交叉表分析上面Excel文件中的数据，分析各员工上班情况以及在不同柜台的业绩。 ?

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『对比Excel，轻松学习Python数据分析』新书发布

ID作为values，对values执行count运算运行结果： >>>pd.pivot_table(df,values = "用户ID",columns = "区域",index = "客户分类",aggfunc...pd.pivot_table(df,values = "用户ID",columns = "区域",index = "客户分类",aggfunc='count',margins = True) 区域...pd.pivot_table(df,values = "用户ID",columns = "区域",index = "客户分类",aggfunc='count',margins = True,margins_name...#将缺失值填充为0 pd.pivot_table(df,values = "用户ID",columns = "区域",index = "客户分类",aggfunc='count',margins = True...pd.pivot_table(df,values = "用户ID",columns = "区域",index = "客户分类",aggfunc='count') 区域一线城市三线城市二线城市

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Python中的交叉分析pivot_table

交叉计数函数： pivot_table(values,index,columns,aggfunc,fill_value) 参数说明： values：数据透视表中的值 index：数据透视表中的行...columns：数据透视表中的列 aggfunc：统计函数 fill_value：NA值的同一替换 #相当于excel中的数据透视表功能 import numpy import pandas data...= pandas.read_csv( 'C:/Users/ZL/Desktop/Python/5.4/data.csv' ) bins = [ min(data.年龄)-1, 20,...labels ) ptResult = data.pivot_table( values=['年龄'], index=['年龄分层'], columns=['性别'], aggfunc

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盘一盘 Python 特别篇 15 - Pivot Table

本文含 3796 字，22 图表截屏建议阅读 20 分钟本文是 Python 系列的特别篇的第十五篇特别篇 1 - PyEcharts TreeMap 特别篇 2 - 面向对象编程特别篇...先看一张图： Pivot 字面意思是支点，即上图中的 index 和 columns 指定的行和列标签，支点可想理解成数据 (values) 在哪个维度上做整合 (aggfunc)，再吧 NaN 值用...=np.sum，通用语法为 pd.pivot_table(df, index=label_list, values=label_list, aggfunc=func) pd.pivot_table( df...=np.sum ) aggfunc 参数可以被设置为多个函数，用列表储存，通用语法为 pd.pivot_table(df, index=label_list, values=label_list, aggfunc...语法如下： aggfunc = {col_1:func_1, col_2:func_list, ... col_n:func_n} 假设第二列传入一个函数列表。

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左手用R右手Python系列10——统计描述与列联分析

数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。...这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。...Python: 关于Python中的变量与数据描述函数，因为之前已经介绍过一些基础的聚合函数，这里仅就我使用最多的数据透视表和交叉表进行讲解：Pandas中的数据透视表【pivot_table】和交叉表...pd.pivot_table(diamonds,index=["cut","color"],columns="clarity",values="carat",aggfunc=np.sum,margins...describeBy 列联表： table() xtabs() prop.table() margin.table() addmargins() ftable() Python

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左手pandas右手Python，带你学习数据透视表

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。...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。...目标5：实现对Price的求和 1.Pandas实现 pd.pivot_table(df, index=['Manager', 'Rep'], values=['Price'], aggfunc=np.sum...pd.pivot_table(df, index=['Manager', 'Rep'], columns=['Product'], values=['Price', 'Quantity'], aggfunc...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： ?

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技术|数据透视表，Python也可以

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 ?...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。...aggfunc : function, list of functions, dict, default numpy.mean ....以上就是pivot函数的参数和相关参数的说明，个人人为前面几个参数（data 、values 、index、columns、aggfunc ）相对比较重要，接下来会和Excel做对比进行解释和说明。...接下来是aggfunc这个函数，相当于我们在Excel中对值进行的这个操作： ? ?

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对比Excel，轻松搞定Python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？...接下来用一个小案例实战来模拟，Python实现Excel中数据透视表。...values = "销售数量", index = ["货季", "区域"], columns = "品牌", aggfunc...values = "销售数量", index = ["货季", "区域"], columns = "品牌", # aggfunc...= np.sum, aggfunc = "sum", # 同上 margins = True, margins_name

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Python中的相关分析correlation analysis

Series调用：返回一个数值型，大小为相关度 import numpy import pandas data = pandas.read_csv( 'C:/Users/ZL/Desktop/Python...labels ) ptResult = data.pivot_table( values=['年龄'], index=['年龄分层'], columns=['性别'], aggfunc...=[numpy.size] File "", line 25 aggfunc=[numpy.size]...unexpected EOF while parsing import numpy import pandas data = pandas.read_csv( 'C:/Users/ZL/Desktop/Python...labels ) ptResult = data.pivot_table( values=['年龄'], index=['年龄分层'], columns=['性别'], aggfunc

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自动化生成报表

pivot_table() DataFrame.pivot_table(self, values=None, index=None, columns=None, aggfunc=‘mean’, fill_value...=False) values : 要进行透视展示的数据 index : 需要重新进行展示成列，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，也可以按列进行统计 aggfunc={'c1' : numpy.mean, 'c2' : numpy.sum} fill_value...默认为 False import pandas as pd from datetime import datetime data = pd.read_excel(r'~/workspace/code/python.../excel-python/python_learning.xlsx', usecols=[1, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12], sheet_name

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17，玩转pivot_table数据透视表

通过设置新的行标签index和列标签columns，指定需要被统计分析的数值values,指定采用的统计聚合函数aggfunc等，利用数据透视表可以对原始数据表进行多种视角的分析和不同方式的重塑,因而称之为透视表...在Python的Pandas中,可以用groupby方法或pivot_table函数完成分类汇总，实现数据透视表的功能。groupby是先分组，然后选择聚合函数，生成透视表。...pivot_table则是直接通过设置index，columns，values，aggfunc等参数生成透视表。...4，aggfunc 参数 ? ? ? ? 5，pivot_table参数总览 ?

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pandas系列 - （一）明细数据汇总简单场景应用

从数据处理的角度来说，主要还是看怎么方便怎么来，少量的数据，简单的，直接EXCEL就可以完成了，大量的数据，或者涉及太多的表可以考虑使用python提高工作效率，没有绝对。...系列第一篇为，处理明细业务数据的python应用。...可以采用字典指定字段计算方式 pd.pivot_table(df, values=['销售额'], index=['地区','一类'], aggfunc={'销售额':[np.sum,np.mean]}...因此： table = pd.pivot_table(df, values=['销售额'], index=['地区','一类'], aggfunc={'销售额':[np.sum,np.mean]}).reset_index...最后，再进行一次数据透视表 table = pd.pivot_table(df2, values=['销售额'], index=['转换区域','一类'], aggfunc={'销售额':[np.sum

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Python中的交叉分析pivot_table

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