文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

在pandas中使用数据透视表

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。...pivot_table使用方法： ?...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。

4.2K40

在pandas中使用数据透视表

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。...pivot_table使用方法： pandas.pivot_table(*data*, *values=None*, *index=None*, *columns=None*, *aggfunc='mean...、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。

4.4K20
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    使用Python pandas读取多个Excel工作表

    学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 标签：Python与Excel，pandas 本文将尝试使用Python pandas读取来自同一文件的多个Excel工作表。...我们可以通过两种方式来实现这一点：使用pd.read_excel()方法，并使用可选的参数sheet_name；另一种方法是创建一个pd.ExcelFile对象，然后解析该对象中的数据。...图3 pd.ExcelFile() 使用这种方法，我们创建一个pd.ExcelFile对象来表示Excel文件。此时，我们不需要指定要读取的工作表。...图5 要从工作表中获取数据，可以使用parse()方法，并提供工作表名称。...图6 需要注意的一点是，pd.ExcelFile.parse()方法与pd.read_excel()方法等效，这意味着你可以传入read_excel()中使用的相同参数（参见：Python pandas

    15.5K42

    玩转Pandas透视表

    数据透视表（Pivot Table）是常用的数据汇总工具，可以通过控制数据的排列灵活地进行数据分析，进而挖掘出数据中最有价值的信息。掌握数据透视表，已经成为数据分析从业者必备的一项技能。...在python中我们可以通过pandas.pivot_table函数来实现数据透视表的功能。...本篇文章介绍了pandas.pivot_table具体的使用方法，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pandas的pivot_table。 1....保存透视表 数据分析的劳动成果最后当然要保存下来了，我们一般将透视表保存为excel格式的文件，如果需要保存多个透视表，可以添加到多个sheet中进行保存。 save_file = "....备忘单 为了试图总结所有这一切，本文创建了一个备忘单，希望它能够帮助你记住如何使用pandas的pivot_table。 ?

    4.7K30

    Pandas透视表及应用

    Pandas 透视表概述 数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。...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...,index,columns,aggfunc，下面通过案例介绍pivot_tabe的使用  零售会员数据分析案例 业务背景介绍 某女鞋连锁零售企业，当前业务以线下门店为主，线上销售为辅，通过对会员的注册数据以及的分析...，将multiIndex索引变成普通索引 custom_info.groupby(['注册年月','会员等级'])['会员卡号'].count().reset_index() # 使得结果更美观  或使用...unsatck: custom_info.groupby(['注册年月','会员等级'])['会员卡号'].count().unstack() 使用透视表可以实现相同效果：   增量等级占比分析，查看增量会员的整体情况

    1.2K10

    pandas系列7-透视表和交叉表

    透视表pivot_table是各种电子表格和其他数据分析软件中一种常见的数据分析汇总工具。...根据一个或者多个键对数据进行聚合 根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中 一文看懂pandas的透视表 Pivot_table 特点 灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据...关于pivot_table函数结果的说明： df是需要进行透视表的数据框 values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性...Crosstab 一种用于计算分组频率的特殊透视表。...可以按照指定的行和列统计分组频数 party_counts = pd.crosstab(df['day'], df['size']) # 第一个参数是行索引，第二个参数是列属性 # 使用loc，

    1.7K11

    深入解析Python中的Pandas库：详细使用指南

    目录 前言 Pandas库概述 Pandas库的核心功能 完整源码示例 最后 前言 众所周知，学习过或者使用过python开发的小伙伴想必对python的三方库并不陌生，尤其是基于python的好用的三方库更是很熟悉...其中，Series是一维标签数组，类似于带有标签的一列数据；DataFrame是二维表格，由多个Series组成，类似于一个电子表格或数据库中的表。...库集成了Matplotlib库，所以可以直接使用Pandas进行数据可视化，下面举一个简单的例子来看，具体如下所示： import matplotlib.pyplot as plt import pandas...库的使用， 主要是演示如何使用Pandas库对数据进行读取、处理和可视化，具体源码如下所示： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #...上面详细介绍了Pandas库的使用方法，尤其是在数据结构创建、数据操作和数据可视化等方面，并提供了可运行的源码示例，帮助读者全面理解和灵活应用这个强大的工具。

    1.7K23

    对比Excel，学习pandas数据透视表

    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...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...values="销售数量",aggfunc=np.sum) display(df1) 结果如下： 3）求出不同品牌不同地区下，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

    2.2K20

    对比Excel，学习pandas数据透视表

    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...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...values="销售数量",aggfunc=np.sum) display(df1) 结果如下： 3）求出不同品牌不同地区下，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

    2.3K10

    使用Calcite解析Sql做维表关联(二)

    继上一篇中使用Calcite解析Sql做维表关联(一) 介绍了建表语句解析方式以及使用calcite解析解析流表join维表方法，这一篇将会介绍如何使用代码去实现将sql变为可执行的代码。...实现流程分析： 注册表 根据对create语句解析的结果：表名称、字段信息、表属性，注册成为相应的源表、结果表； join 拆解 使用calcite 解析后得到两个部分join部分、insert部分，join...Join实现 得到解析后的SqlJoin节点，获取源表、维表信息，首先将源表转换为流： SqlJoin sqlJoin=(SqlJoin)sqlNode1; String leftTableName...以异步查询mysql为例分析：需要根据维表定义的字段、join的关联条件解析生成一条sql语句，根据流入数据解析出sql的查询条件值，然后查询得到对应的维表值，将流入数据与查询得到的维表数据拼接起来输出到下游...维表的sql实现思路以及部分demo代码的参考，但是其远远达不到工程上的要求，在实际使用中需要要考虑更多的因素：复杂嵌套的sql、时间语义支持、自定义函数支持等。

    76720

    使用Calcite解析Sql做维表关联(一)

    ，但是对于实时计算中Flink、SparkStreaming的表都是抽象的、虚拟的表，那么就没法使用加载方式完成。...透过维表服务系列里面讲到的维表关联都是使用编码方式完成，使用Map或者AsyncIO方式完成，但是这种硬编码方式开发效率很低，特别是在实时数仓里面，我们希望能够使用跟离线一样sql方式完成维表关联操作。...根据sql解析顺序先 from 部分、然后where 部分、最后select，那么对于join 方式，相当于join生成了一张临时表，然后去select 这张临时表，因此可以确认 sql解析流程： 1....解析join部分，生成临时表 3. select 临时表 现在使用calcite解析这条语句 public class ParseDemo { public static void main(...sql解析部分已经完成，既然使用sql化方式，因此也需要定义源表与维表，数据源一般是kafka, 定义源表需要：表名称、字段名称、字段类型、数据格式、topic；维表假设为mysql，需要定义：表名称、

    1.1K30

    Pandas使用 (一）

    What is pandas Pandas是python中用于处理矩阵样数据的功能强大的包，提供了R中的dataframe和vector的操作，使得我们在使用python时，也可以方便、简单、快捷、高效地进行矩阵数据处理...pd.read_table(ens2syn_file, header=0, index_col=0) 数据表的索引 数值索引和布尔值索引是按行选取 字符串索引是按列选取 行和列是等效的，应用于行的选取函数也可应用于列...pd.concat合并矩阵示例 对于较多的数据表合并操作时，concat比merge要简单快速很多。...# 写入模式打开一个HDF5文件,使用压缩格式以节省空间 store = pd.HDFStore("pandas_data/ENCODE.hdf5", "w", complib=str("zlib"),...# 写入模式打开一个HDF5文件,使用压缩格式已节省空间 store = pd.HDFStore("pandas_data/ENCODE.hdf5", "w", complib=str("zlib"),

    2.7K90

    Pandas与Snowpark Pandas API数据处理框架深度解析

    Pandas与Snowpark Pandas API数据处理框架分析本文是对现有Pandas工作流迁移至Snowpark Pandas API的过程分析，采用近乎"直接迁移"的方式满足不断增长的数据需求...核心价值Snowpark Pandas API作为Snowflake Snowpark框架的扩展，允许开发者直接在Snowflake平台上运行Pandas代码，主要优势包括：语法兼容：保持与原生Pandas...环境配置pip install snowflake-snowpark-python[modin]注意：需Python 3.9+，Modin 0.28.1+和Pandas 2.2.1+2....表性能对比测试案例显示：读取1000万行数据：Snowpark Pandas: 4.58秒传统to_pandas(): 65秒注意事项数据类型可能存在Snowflake特有映射本地化操作(如to_pandas...())会失去分布式优势典型应用场景：大规模数据探索云端数据工程流水线分布式数据清洗结论Snowpark Pandas API通过将Pandas语法与Snowflake计算引擎结合，为Python数据工作流提供了无缝上云的解决方案

    20110
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券