2.Excel制作过程 结合以上两张图，我们知道利用Excel的数据透视表功能就制作该报表：选中数据表中任意一个单元格，点击插入数据透视表，然后按以下步骤执行： 将合同生效日字段放在页区域（筛选今年）...将单位字段放在透视表的行区域。 ? 当处理到单位字段时我们会发现，表中每一笔贷款都有三家网点进行业绩分成。我们需要将分成比例也考虑进去。所以透视表中的行区域及值区域不能简单的放入单位1和贷款金额。...这样计算分成贷款金额时就只需要将新表的贷款金额及合并成一列的分成比例进行相乘。得出每个分成比例对于的分成贷款金额，最后将分成贷款金额按照单位及用途进行数据透视。...在我们的例子中，需要将三个表的单位及分成比例字段追加在同一列。但是目前三个新表中的单位及分成比例字段名字是不一致的，不能直接追加。所以我们需要先将分表的名字统一。...3.4.1重命名列索引 在Python中重命名，使用rename()函数。并使用键值对的方式对columns参数进行赋值。将各分表的单位字段统一命名为单位，分成比例字段统一命名为分成比例。
接下来，我们将使用一组数据创建一个数据透视表，为其提供不同的样式和条件格式，最终如上图所示。...在本次分析中，我们将使用Apple Store应用程序数据集来探索数据透视表的创建和表格样式的自定义。 数据集涵盖从应用程序名称到大小、价格和评级等细节的各个方面。...格式：调整显示值的格式，包括精度和对齐方式。 条形图：在单元格内用水平或垂直条形图表示数据。 样式：设置标题的背景颜色 在本节中，我们将应用样式到标题和表格。...现在，我们将向数据透视表应用颜色渐变，以便可以使用Viridis调色板观察它的着色方式。在这种情况下，较浅的颜色表示分布中较大的值，而较深的阴影对应于分布中较小的值。...在下一个代码块中，我们将通过向特定列引入不同的颜色背景来增强数据透视表的视觉表示。
操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...'').astype('float') 去掉 $，再把该列数据类型改为 float； 3）ufo.csv里的 Time 列，要用 parse_dates=['Time'])，解析日期。...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集，但是如果多个文件包含不同的列，该怎么办？ 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件，每个文件都包含 3 列。 ?...创建透视表 经常输出类似上例的 DataFrame，pivot_table() 方法更方便。 ? 使用透视表，可以直接指定索引、数据列、值与聚合函数。...设置 margins=True，即可为透视表添加行与列的汇总。 ? 此表显示了整体幸存率，及按性别与舱型划分的幸存率。 把聚合函数 mean 改为 count，就可以生成交叉表。 ?
本文为粉丝投稿的《从Excel到Python》读书笔记 本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作...Dtypes是一个查看数据格式的函数，可以一次性查看数据表中所 有数据的格式，也可以指定一列来单独查看 #查看数据表各列格式 df.dtypes id int64 date datetime64[ns]...5.更改列名称 Rename是更改列名称的函数，我们将来数据表中的category列更改为category-size。...在Python中使用split函数实现分列在数据表中category列中的数据包含有两个信息，前面的数字为类别id，后面的字母为size值。中间以连字符进行连接。...这里我们把判断条件改为city值是否为beijing和shanghai。如果是就把这条数据提取出来。 #先判断city列里是否包含beijing和shanghai，然后将复合条件的数据提取出来。
本文要点： 使用 pandas 处理不规范数据。 pandas 中的索引。...df.columns=cols ， 表示更新 df 的字段 df['num'].astype('float').astype('int') ，顺手把 num 字段的小数变整数。...这里不能直接转整数，因为 python 怕有精度丢失，直接转换 int 会报错。因此先转 float，再转 int。...如果你熟悉 excel 中的透视表，那么完全可以把行列索引当作是透视表中的行列区域。 ---- 理解了索引，那么就要说一下如何变换行列索引。...如下图： 不妨在 excel 的透视表上操作一下，把一个放入列区域的字段移到行区域上，就是上图的结果。 ---- ---- 回到我们的例子。
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。...为了在形式上更接近pandas的结果，可以设置透视表的布局。选择“设计”选项卡，报表布局，选择“大纲形式显示”即可，效果如上图所示。 仔细观察，发现excel里对每一个Manager都做了汇总。...2.Excel实现 在上一步的基础上，将Product从“列”位置拖到“行”位置即可。 ?...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： ?
数据透视表函数接受一个df，一些参数详细说明了您希望数据采用的形状，并且输出是以数据透视表的形式汇总数据。 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。...索引指定行级分组，列指定列级分组和值，这些值是您要汇总的数值。 用于创建上述数据透视表的代码如下所示。在 pivot_table 函数中，我们指定要汇总的df，然后是值、索引和列的列名。...我们可以使用另一种 Pandas 方法，称为样式方法，使表格看起来更漂亮，更容易从中得出见解。下面的代码为此数据透视表中使用的每个值添加了适当的格式和度量单位。...在下面显示的代码和数据透视表中，我们按价格从高到低对汽车制造商进行了排序，为数字添加了适当的格式，并添加了一个覆盖两列值的条形图。...它们今天仍在广泛使用，因为它们是分析数据的强大工具。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。
在第一第二课已经讲了notebook的基础使用，python的基础语法及常用的数据结构及其运算，包括: 整型: int 浮点型: float 布尔型: bool 字符串: str 元组: tuple 列表...1.2 统计各科平均分 在pandas中，计算均值的方法是mean： mean可以直接用在整个数据集（表格）上，这样会直接计算所有数值型字段的均值；也可以单独用着某个字段（列）上，在pandas中访问某个列...有了及格和不及格字段，类似Excel表格中的透视表功能，pandas也有透视表函数： 所谓透视表，涉及到的重要参数有：列字段（columns），行字段（index），值字段（values），还有就是值字段的计算函数...图示如下： 这个和Excel中的透视表是非常类似的： 不同版本的Excel会略有不同。 4. 成绩的分布 查看某列数据的值的分布，这也是常见的分析。...，二维异构表格 从理解上说，可以将Series理解为Excel中的列，一列就对应一个Series结构的数据，而DataFrame可以理解为对应一个Excel表格，一个表格可以包含多列（Series）。
Pandas中的主要数据结构包括Series和DataFrame类。前者是针对一些特定数据类型的一种一维索引数组格式。...print(df.shape) (3333, 20) 从输出中我们可以看到，该表格数据包含3333行和20列。...将函数应用于数据中的单元格，列和行 使用apply()方法，将相应的函数应用于数据中的每列： df.apply(np.max) State WY Account...这种表格形式有点类似于Excel的数据透视表。当然，Pandas中同样能实现数据透视表。...此外，在实际应用中，我们通常都是尝试从最简单的机器学习模型开始的，然后进一步构建更复杂的解决方案。 ▌5. 作业＃1 在这次作业中，你将分析美国居民的UCI成人数据集，统计人口的信息。
功能性：Excel不仅支持基本的表格制作和数据计算，还提供了高级功能，如数据透视表、宏编程、条件格式、图表绘制等，这些功能使其成为处理和展示数据的理想选择。...高级查询 使用高级筛选：在“数据”选项卡中选择“高级”，根据条件进行数据筛选。 使用查询：在“数据”选项卡中使用“从表/区域获取数据”进行更复杂的查询。 8....数据验证 限制输入：选中单元格，点击“数据”选项卡中的“数据验证”，设置输入限制。 9. 数据分析 使用PivotTable：在“插入”选项卡中选择“透视表”，对数据进行多维度分析。 10....数据导入与导出 导入外部数据：使用“数据”选项卡中的“从文本/CSV”或“从其他源”导入数据。 导出数据：可以将表格导出为CSV、Excel文件或其他格式。 12....以下是一些其他的操作： 数据分析工具 数据透视表：对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图：将数据透视表的数据以图表形式展示。 条件格式 数据条：根据单元格的值显示条形图。
首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每列的数据类型，Pandas默认可以读出int和float64，其它的都处理为object，需要转换格式的一般为日期时间。...pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表和生成透视表的速度都很快，就没有记录。...△ 交易/查询比例饼图 将日志时间加入透视表并输出每天的交易/查询比例图： total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns
首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每列的数据类型，Pandas默认可以读出int和float64，其它的都处理为object，需要转换格式的一般为日期时间。...pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。...将日志时间加入透视表并输出每天的交易/查询比例图： total_actions = fullData.pivot_table('SVID'， index='TIME'， columns='TYPE'，
首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每列的数据类型，Pandas默认可以读出int和float64，其它的都处理为object，需要转换格式的一般为日期时间。...以及 pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。...将日志时间加入透视表并输出每天的交易/查询比例图： total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns='TYPE',
3更改列名 我们来看一下刚才我们创建的示例DataFrame: df 我更喜欢在选取pandas列的时候使用点（.），但是这对那么列名中含有空格的列不会生效。让我们来修复这个问题。...按行从多个文件中构建DataFrame 假设你的数据集分化为多个文件，但是你需要将这些数据集读到一个DataFrame中。 举例来说，我有一些关于股票的小数聚集，每个数据集为单天的CSV文件。...按列从多个文件中构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。但是如果数据集中的每个文件包含的列信息呢？...从剪贴板中创建DataFrame 假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。 你需要选择这些数据并复制至剪贴板。...数据透视表的另一个好处是，你可以通过设置margins=True轻松地将行和列都加起来： titanic.pivot_table(index='Sex', columns='Pclass', values
首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每列的数据类型，Pandas默认可以读出int和float64，其它的都处理为object，需要转换格式的一般为日期时间。...pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。...根据透视表生成的交易/查询比例饼图： 将日志时间加入透视表并输出每天的交易/查询比例图： total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME
首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 *DataFrame.notnull() *，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每列的数据类型，Pandas默认可以读出int和float64，其它的都处理为object，需要转换格式的一般为日期时间。...pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。...将日志时间加入透视表并输出每天的交易/查询比例图： total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns='TYPE',
它可以帮助对数据类型进行必要的更改、创建新特征、对数据进行排序以及从现有特征中创建新特征。...该列将添加到当前选定的列旁边。最初，列名将是一个字母表，列的所有值都为零。 编辑新列的内容 单击新列名称（分配的字母表） 将弹出侧边栏菜单，你可以在其中编辑列的名称。...要使用 Mito 创建这样的表， 单击“Pivot”并选择源数据集（默认加载 CSV） 选择数据透视表的行、列和值列。还可以为值列选择聚合函数。...选择所有必要的字段后，将获得一个单独的表，其中包含数据透视表的实现。...在 Mito 中的这些都很简单，可以通过选择屏幕上的选项通过GUI本身完成。 单击所需的列 将看到一个数据类型列表。可以根据需要从下拉列表中选择任何数据类型，该数据类型将应用于整个列。
标签：pandas，pivot()方法 在《pandas基础：数据显示格式转换》中，我们使用melt()方法将数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式。...对于经常使用Excel的用户来说，马上就知道可以通过使用透视表函数来实现这一点。基本上，将country列放在“行”中，将Month放在“列”中，然后将Sales作为“价值”放入表中。...这里的好消息是，pandas中也有一个pivot函数。 下面的代码将创建一个“长”表单数据框架，看起来像上图1中左侧的表。...这是新数据框架的索引，相当于Excel数据透视表的“行”。 columns：字符串，或字符串值列表。这是新数据框架的列，相当于Excel数据透视表的“列”。 values：字符串，或字符串值列表。...用于新数据框架列填充的值，相当于Excel数据透视表的“值”。 现在来实现数据格式的转换。注意，下面两行代码将返回相同的结果。然而，首选第二行代码，因为它更明确地说明了参数的用途。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
