透视，或者称为列的透视，是一维表转换到二维表的过程；逆透视，或者称为列的逆透视，是把二维表转换到一维表的过程。 1 逆透视列 逆透视列可以将列转换为行，并对数据进行拆分操作。...对于上图中的二维表，选中部门列，点击右键，选择逆透视其他列，得到一维表。...得到的一维表如下： Power BI对逆透视列操作提供了三个选项，其功能区别如下： （1）逆透视列：后台调用了M语言中的Table.UnpivotOtherColumns函数。...逆透视列/逆透视其他列选项和仅逆透视选中列选项的区别在于，当有新的列添加到表单中时，逆透视列和逆透视其他列选项拥有自动将新列进行逆透视操作的能力，而仅逆透视选中列选项则不会对新列进行处理。...得到的二维表如下： 参考资料： [1] Power BI中的透视列和逆透视（https://blog.csdn.net/jessica_seiya/article/details/105923945）
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。...仔细观察透视表发现，与上面【3】中的"添加一个列级索引"，在分组聚合效果上是一样的，都是将每个性别组中的成员再次按照客票级别划分为3个小组。...多级列索引 # 构造两层列级索引："pclass"和"age" table = pd.pivot_table(df, index=["sex"], columns=["pclass","age"], values...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 = ".
一、概述 openpyxl提供对透视表的读取支持，以便将它们保留在现有文件中。pivot表的规范（虽然是扩展的）并不明确，也不希望客户机代码能够创建pivot表。...但是，应该可以编辑和操作现有的透视表，例如更改它们的范围或是否应该自动更新设置。 需求：目前是数据源改变时，透视表的数据没有变化，因此需要刷新透视表才行。...TypeError: Value must be a sequence 创建透视表 现有一个4567.xlsx，内容如下： ? 在这个表，我们来创建一下透视表。...点击插入-->数据透视表-->数据透视表 区域选择数据部分 ? 点击确定 ? 选择2个列，如下图 ? 效果如下： ? 准备好了，先来删除最后一条数据，赵六。会发现透视表的总计数字并没有变化。 ?...使用openpyxl来刷新一下透视表 # ！
今天跟大家分享有关数据透视表入门的技巧！ 数据透视表是excel附带功能中为数不多的学习成本低、投资回报率高、门槛低上手快的良心技能！...你需要做的是定义好数据透视表的输出位置： 新工作表：软件会为透视表输出位置新建一个工作表； 现有工作表：软件会将透视表输出位置放在你自定义的当前工作表目标单元格区域。...此时你选定的透视表存放单元格会出现透视表的 布局标志，同时在软件右侧出现数据透视表字段菜单，顶部菜单栏也会自动出现数据透视表工具菜单。...此时透视表会输出行变量为地区，列表变量为产品，值为销量的结果。 默认的标签名为行标签、列标签，我们可以通过双击标签单元格更改名称。 ? 如果不想要汇总项的话，可以通过菜单设置取消汇总项。...当然透视表的行列字段位置是可以同时容纳多列变量属性的。 本例中我们可以将地区、城市调入行字段、将成色、二手货调入列字段，将销售数量调入值字段。 ?
R1C1", _ TableName:="数据透视表1", _ DefaultVersion:=4 'xlPivotTableVersion10=1（03）11=2（）12=3（...）14=4（2010）~15=5（2013）6（2016） '必须在表激活情况下才能操作表中的数据透视表 With ActiveSheet.PivotTables("数据透视表1") '...xlRepeatLabels 'xlRepeatLabels重复，xlDoNotRepeatLabels不重复（默认） '总计 .ColumnGrand = False '.ColumnGrand列.....PivotFields("实际拣货量"), "行", xlCount .AddDataField .PivotFields("实际拣货量"), "件", xlSum '全选透视表
小勤：前面你的很多个关于PowerQuery的内容里都涉及到逆透视，这到底是什么意思呢？这个概念一直觉得似懂非懂的，有没有简单点的语句总结一下？ 大海：嗯，一维表和二维表的概念了解吗？...首先，关于一维表和二维表、透视和逆透视，我先做个简单的例子给你们看一下。 大海：其实，所谓透视，就是从一维表到二维表（甚至更多维度）形成交叉汇总的过程；相反，从二维表向一维表的过程就是逆透视。...那么在逆透视的时候，我们是将横着的那些内容（列：上面的ABCDE）变成竖着（行），而不需要转变的列（店铺）可以理解为一个支点（轴），即横着的内容（列：ABCDE）以不需要转变的列（店铺）为中心，拉成一个清单...最后的建议是，有时间先多练习一下数据透视。比如可以练一下没有PQ的时候，用数据透视做逆透视的方法，具体参考案例《二维表转一维表用多重数据透视？弱爆了！》，体会一下两者之间的差别和优缺点。...这里也顺便说一下，学Power系列套件的话，最好是数据透视的技能和思维要练好，这是往上走的关键点，尤其是到了后面的Power Pivot和BI的东西，公式函数部分反而不需要太精通都可以。
请思考： 1 透视表是什么？会用Excel做透视表吗？ 2 pandas如何做透视表分析？使用什么函数？函数的参数如何选择和设置？ 1 透视表介绍 数据透视表是一个用来总结和展示数据的强大工具。...3 数据透视表分析 简单的透视表，指定DataFrame里面需要透视的一个index，以Name为index做透视表。...请思考：透视表默认的计算逻辑和展示方式是什么？ 在数据框中选择多个index做透视表。...参数columns实现对透视表做进一步细分或者下钻。...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。
数据透视表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的二维数据表。...在实际数据处理过程中，数据透视表使用频率相对较高，今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。...默认聚合所有数值列 index 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的行 columns 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的列 aggfunc 聚合函数或函数列表，默认为'mean'...values='driver_age', index='driver_gender', columns='driver_race') 多级数据透视表...是一种特殊的数据透视表默认是计算分组频率的特殊透视表（默认的聚合函数是统计行列组合出现的次数）。
每一页的大小为4kb，如果已经通过分段生成了线性地址空间，然后线性地址空间再去找分页的物理地址，比如说，找到了是第xxx页，在通过线性地址里的后12位的offset进行结合找到具体的物理地址，如果只使用了一个页表，...如果是二级页表，规则就会改变，让二级页表对应到物理内存上的4KB大小的页，一级页表此时变成映射为物理地址的4MB（这样子是无法定位到具体的页（4KB）的，所以二级页表再去找），这样先找到一级页表，一级页表再和二级页表进行结合...，二级页表相当于一级页表4MB分成了1024个（1KB个）4KB，找完后二级页表充当了offset的角色，此时定位到具体的4KB的页面，再用一级页表的offset一结合定位到具体物理地址。...这样一个进程浪费掉的空间是一级页表占用的:（4GB/4MB）*4byte=4KB，二级页表浪费掉的是1kb（1个一级页表占用这么多）*1kb（此时有1kb（4GB/4MB）个一级页表）=4MB，加起来是...4MB+4KB，比光用一级页表要多4KB，但是2级页表是可以不存在的，比如此时程序只用了%20的页，那么4MB就需要乘以%20，这样一下子就比只有一级页表时少了。
今天跟大家分享有关数据透视表多表合并的技巧！...利用数据透视表进行多表合并大体上分为两种情况： 跨表合并（多个表在同一工作薄内） 跨工作薄合并（多个表分别在不同工作薄内） 跨表合并（工作薄内表合并） 对于表结构的要求： 一维表结构 列字段相同 无合并单元格...本案例所用到的数据结构如下： 四个表（同一工作薄） 列字段相同（类别、销售数量、销售金额） 表名（郑州、南阳、新乡、洛阳） ?...---- 跨工作薄合并（多个表分别在不同工作薄内） 对于表结构的要求： 一维表结构 列字段相同 无合并单元格 本案例所用到的数据结构如下： 一共有四张表分布于两个工作薄 分布结构： 西区销售——四川|...如果你觉得现有的透视表不符合自己的要求，也可以自己调整字段。 省份字段调入列区域。 ? 去掉列汇总项。 ? 其实那个销售金额和销售数量两个字段也是可以左右调换的。
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。...之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，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，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。...另外，如果原始数据发生更改，则可以更新数据透视表。...= custom_info.groupby('注册年月')[['会员卡号']].count() month_count.columns = ['月增量'] month_count.head() 用数据透视表实现相同功能...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
一、基础数据 有学生成绩表，包含学生id、语文、数学、英语三科成绩 +-------------+--------+---------+---------+ | student_id | yuwen...| 81 | 94 | 88 | +-------------+--------+---------+---------+ 二、函数介绍 sum case 三、多列转多行...（横表变竖表） 原始数据为一张横表，分别有三列成绩列，想要转成竖表，需要转换成三列分别为 学生id、学科、成绩，转换完成之后学生id将不再是主键。...003 | 语文:81,数学:94,英语:88 | +-------------+--------------------+ 2.2 lateral view explode 将成绩列转行...使用lateral view explode 将成绩列转行，然后使用split将科目和分数分开。
数据透视表 数据透视表excel中有这个分析数据的功能，在R语言中同样可以实现。对一个表格分组计算相应的特征，比如不同国家所有城市的人口总数等。...R提供了apply系列函数，包括apply，lapply，sapply，tapply，vapply等，可以对二维数据进行计算，并且可以分组进行统计，类似于Excel中的数据透视表功能。...state.division, mean) sort(tapply(state.x77$Income, state.division, mean)) sort(tapply(state.x77[size=5][b]数据透视表.../size] R提供了apply系列函数，包括apply，lapply，sapply，tapply，vapply等，可以对二维数据进行计算，并且可以分组进行统计，类似于Excel中的数据透视表功能
数据透视表是我们现在在出数据分析经常要用到的一个工具，想当年我在学这个的时候也是跟随着网上的教程一步一步来的，今天给大家放一些数据透视的教学视频，供大家学习哈！ 1. 创建一个数据透视表 ?...2.认识数据透视表结构 ? 3.活动字段的折叠与展开 ? 4.自定义分裂样式 ?
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...操作性强，报表神器 参数 data: a DataFrame object，要应用透视表的数据框 values: a column or a list of columns to aggregate，...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。
英文出处：http://pbpython.com/pandas-pivot-table-explained.html 中文翻译： http://python....
Sub 透视筛选(pf, pv, v) With ActiveSheet.PivotTables("数据透视表1").PivotFields(pf) .EnableMultiplePageItems...不存在 Else pii.Visible = v '存在 End If Next End With End Sub 调用例子： Call 透视筛选...("层数", Array("all"), False) '全部选中 Call 透视筛选("储位编码", Array("AA52"), True)
操作系统多级页表与快表--12 为了提高内存空间利用率，页应该小，但是页小了页表就大了... 页表会很大，页表放置就成了问题......第一种尝试，只存放用到的页 第二种尝试：多级页表，即页目录表（章）+页表（节） 多级页表提高了空间效率，但在时间上? TLB得以发挥作用的原因 为什么TLB条目数可以在64-1024之间?...---- 具体是怎么设计的多级页表的呢?...---- 多级页表提高了空间效率，但在时间上?...为了保证页表项连续，并且还要减少页表对内存的浪费，就必须采用多级页表的形式，但是多级页表时间上的不足，应该由什么来弥补呢？
今天要跟大家分享的内容是数据透视表多表合并——字段合并！...因为之前一直都没有琢磨出来怎么使用数据透视表做横向合并（字段合并），总觉得关于表合并绍的不够完整，最近终于弄懂了数据透视表字段合并的思路，赶紧分享给大家！...数据仍然是之前在MS Query字段合并使用过的数据； 四个表，都有一列相同的学号字段，其他字段各不相同。 建立一个新工作表作为合并汇总表，然后在新表中插入数据透视表。...你会发现软件自动将三个表的字段都合并到一个汇总表中，行标签是主字段（学号），列字段是其他非唯一字段（地理、历史、数学、英语、政治、语文、政治、综合、总分）。 ?...此时已经完成了数据表之间的多表字段合并！ ? 相关阅读： 数据透视表多表合并 多表合并——MS Query合并报表
交叉表 不要被名字所迷惑，其实它也是二维的表结构，与pivot_table很相似，且是一个特殊的数据透视函数，它默认统计分组项的频次。...其中 index, columns是必选参数，分别是行索引、列索引。 其他参数可以理解为与pivot_table一致，所以说它是一种特殊的透视表。...0 1 3肉类 0 1 1 2蔬菜 1 1 0 2All 3 2 2 7 如果想使用聚合函数，即aggfun参数，同时必须指明values列，
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