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PowerBI 打造全动态最强超级矩阵

回答:可以。接着问:请问怎么做。没有回答了。本文就是彻底回答。 大部分人根本不理解透视 从现实经验来看,很多人只是在用透视,实际情况是几乎 99% 的人根本不知道到底什么是透视。...因为,这并不是一个简单问题,如果你打开微软Excel来观察这个描述,它是这样写: 这里仅仅是透视具有的功能,却并没说清楚什么是透视。当然,我们也不在这里纠结于概念。...PowerBI 图表是如何被展示 很多初学者都会好奇一个问题,那就是:PowerBI 图表背后是什么?并且经常犯一个认知错误,那就是:把创建一个度量值拖拽到图表轴上,并发现无法成功。...如果无法默认存在规律,我们就需要单独考虑标题列,标题行,值,汇总分别计算模式: 但总来所,行列交叉处进行度量值计算。将 矩阵 叫做 交叉 未尝不可,因为从字面意思可以看出行列交叉处产生运算。...构造计算,本例中,使用 DAX 动态完成在行列交叉计算: 这是最核心步骤,这里采用Excel120此前提出非侵入式设计模式,动态计算出行列交叉值。以示例文件为准。

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在Python中使用SQLite对数据进行透视查询

在Python中使用SQLite对数据进行透视查询可以通过以下步骤实现。假设我们有一份水果价格数据,并希望对其进行透视,以查看每个产品在每个超市中价格,下面就是通过代码实现原理解析。...1、问题背景我需要对一个数据进行透视查询,将具有相同ID行汇总到一行输出中。例如,给定一个水果价格,其中包含了不同超市中不同水果价格,我希望得到一个汇总表,显示每个水果在每个超市中价格。...库pandas库是一个强大数据分析库,它提供了透视查询功能。...我们可以使用以下代码来实现透视查询:import pandas as pd​# 将数据加载到pandas DataFrame中df = pd.DataFrame(data, columns=['Fruit...(0))​# 创建一个透视查询结果字典pivot_table = {}​# 遍历分组后数据for fruit, group in groups: # 创建一个字典来存储每个水果价格 prices

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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分析是数据分析人员需要掌握基础核心技能,R语言与Python作为优秀数据分析工具,在数值型数据描述,类别型变量交叉分析方面,提供了诸多备选方法。...Python: 关于Python中变量与数据描述函数,因为之前已经介绍过一些基础聚合函数,这里仅就我使用最多数据透视交叉进行讲解:Pandas数据透视【pivot_table】和交叉...pandas交叉函数pd.crosstab参数设定规则与透视保持了很高相似度,确实从呈现形式上来讲,数值型变量尽管聚合方式有很多【均值、求和、最大值、最小值、众数、中位数、方差、标准差、求和等...以上透视是针对数值型变量分组聚合,那么针对类别型变量则需要使用pandas交叉函数进行列表分析。...事实上,crosstab似乎同时也能兼容透视完整功能,但是奇怪透视提供了数据名称参数,指定参数时无需声明数据名称,而且行列字段都可指定列表对象(二维以上,指定多个 字段),但是交叉则没有给出数据名称向量

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    Pandas库常用方法、函数集合

    join concat:合并多个dataframe,类似sql中union pivot:按照指定行列重塑表格 pivot_table:数据透视,类似excel中透视 cut:将一组数据分割成离散区间...,适合将数值进行分类 qcut:和cut作用一样,不过它是将数值等间距分割 crosstab:创建交叉,用于计算两个或多个因子之间频率 join:通过索引合并两个dataframe stack: 将数据列...“堆叠”为一个层次化Series unstack: 将层次化Series转换回数据形式 append: 将一行或多行数据追加到数据末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby:按照指定列或多个列对数据进行分组...: 替换字符串中特定字符 astype: 将一列数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定列或行 数据可视化...、趋势和季节性 pandas.plotting.parallel_coordinates:绘制平行坐标图,用于展示具有多个特征数据集中各个样本之间关系 pandas.plotting.scatter_matrix

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    python数据分析——数据分类汇总与统计

    我们可以用分组平均值去填充NA值: 也可以在代码中预定义各组填充值。由于分组具有一个name属性,所以我们可以拿来用一下: 四、数据透视交叉 4.1....数据透视 pivot()用途就是,将一个dataframe记录数据整合成表格(类似Excel中数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视结果,相当直观。..., margins=False, dropna=True) 参数说明: data =原始数据,要应用透视数据; index=用于分组列名或其他分组键,出现在结果透视行; columns...为True时,行/列小计和总计名称; 【例17】对于DataFrame格式某公司销售数据workdata.csv,存储在本地数据形式如下,请利用Python数据透视分析计算每个地区销售总额和利润总额...程序代码如下所示: 4.2.交叉 交叉采用crosstab函数,可是说是透视一部分,是参数aggfunc=count情况下透视

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    数据透视多表合并

    以下是合并步骤: 新建一个汇总表(可以在本工作薄新建也可以在新建工作薄建立) 插入——数据透视向导(一个需要自己添加菜单,如果在菜单中找不到就到自定义功能区中去添加) 以上步骤也可以通过快捷键完成...在弹出数据透视向导中选择多重合并计算数据区域,点击下一步。 选择创建自定义字段,继续点击下一步。 ? 在第三步菜单中选定区域位置用鼠标分别选中四个数据区域(包含标题字段)。...此时软件会生成一个默认透视样式,需要我们自己对透视结构、字段做细微调整。 ? 将页字段名重命名为地区,将行标签命名为类别(双击或者在左上角名称中命名) ?...合并步骤: 与工作薄内间合并差不多,首先插入——数据透视向导(快捷键:Alt+d,p) 选择多重合并计算字段——创建自定义字段。 ? 将两个工作薄中四张全部添加到选定区域。 ? ?...然后在选定每一个下面设定页字段数目: 由于数据来源于不同工作薄不同,所以页字段数据全部设置为2,字段1和字段2分别命名为对应工作薄和工作名称。 ?

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    09.交叉&结构&相关分析1.交叉分析2.结构分析3.相关分析

    1.交叉分析 用于分析两个或两个以上,分组变量之间联系,以交叉表形式进行变量间关系对比分析。...:数据透视值 index:数据透视行 columns:数据透视列 aggfunc:统计函数 fill_value:NA值统一替换 import numpy import pandas...,计算各组成部分所占比重,进而分析总体内部特征分析方法。...pandas中进行占比计算,使用groupby计算出分组结果,或pivot_table计算交叉结果之后,如果 还需要继续运算,可使用数据自带函数计算。...数据外运算函数,用于两个数据之间运算 运算 注释 add 加 sub 减 multiply 乘 div 除 数据内运算函数,用于数据自身运算 运算 注释 sum 求和 mean 均值

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    pandas系列7-透视交叉

    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 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 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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    学会这一招,快速自动计算各职级薪酬分位值

    所以我们今天来分享下,如何基于薪酬数据分析来自动生成薪酬数据汇总表,自动进行薪酬关键指标的计算。...首先我们来看下薪酬数据汇总表示什么样(看下图),在这个表里我们需要计算各个层级最大值,最小值和中位值,那如何来生成这些指标数据呢?...我们选择了用数据透视方式来进行,在数据透视“行” 选择姓名,“值”选择实际薪酬 ,具体如下 在这个中我们需要注意是,应发工资我们选择了月度薪酬平均值,年度薪酬这一列=应发工资 *...在这个高层数据透视上我们写函数,提取各个指标的数据 MAX MIN PERCENTILE 通过这些函数就可以计算出我们在做薪酬曲线和薪酬带宽曲线中需要数据,在下面的各个层级计算中,只需要复制第一张透视...这样通过数据透视和公式就可以快速进行薪酬数据汇总表生成,薪酬数据汇总表主要是输出薪酬曲线图和薪酬带宽曲线图,来进行薪酬外部数据对标和内部结构调整,所以这个是薪酬数据分析基础。

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    数据分析之描述性分析

    ; (3)直方图分组数据具有连续性,所以直方图各矩形通常是连续排列,而条形图表示分类数据,则是分开排列; 描述分析 描述分析与频率分析不同之处在于: (1)描述分析提供统计量仅适用于连续变量,频率分析既可用于分析连续变量...交叉分析 交叉表示一种行列交叉分类汇总表格,行和列上至少各有一个分类变量,行和列交叉处可以对数据进行多种汇总计算,如求和、平均值、计数等。...它原理是从数据不同角度综合进行分组细分,以进一步了解数据构成、分布特征,它是描述分析常用方法之一。类似于EXcel数据透视。...频率分析、描述分析都是对单个变量进行分析,交叉可以对多个变量在不同取值情况下数据分布情况进行分析。从而进一步分析变量之间相互影响和关系。...叠加表示意图 (2)交叉 它是一种行列交叉分类汇总表格,行和列上至少各有一个分类变量,行和列交叉处可以对数据进行多种汇总计算,如计数、百分比、求和、平均值等。 ?

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    学会这个,领导要结果立马就有

    (1)单击数据列表区域中任一单元格,在【插入】选项卡中单击数据透视图标,弹出【创建数据透视】对话,如图: image.png (2)【创建数据透视】对话默认选项不变,点击【确定】后,就会生成一个新...sheet页面并创建了一张空数据透视。...这三个字段同时也被添加到数据透视中,如图: image.png 数据透视结构,就是当把不同字段拖到行、列标签,数据透视也会按照不同维度来进行呈现。...通过以上数据透视,我们汇总了销售阶段与赢单率交叉金额合计值。 从中可以快速地看到不同销售阶段里各赢单率下金额合计结果。...在弹出创建数据透视】对话中,这次数据透视位置,我并没有用默认“新工作”,因为我想要把这个透视放在刚才问题1创建透视表里。

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    统计师Python日记【第十天:数据聚合】

    第4、5两天掌握了Pandas这个库基本用法。 第6天学习了数据合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗,着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。...数据透视 (1)pivot_table()方法 (2)交叉crosstab ---- 统计师Python日记【第10天:数据聚合】 前言 根据我Python学习计划: Numpy → Pandas...这是一个典型数据聚合例子,现在如果想用Pandas来实现,应该如何处理? 1. 聚合运算 (1)groupby:按照变量进行分组 要实现这个目的,使用 groupby 语句即可。...数据透视 在第5天日记中,提到过“数据透视”(第5天:Pandas,露两手): ?...(2)交叉crosstab 因为是统计师,经常会做卡方检验,所以对列联或者是交叉很熟悉,就是看交叉分组下频数。

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    我用Python展示Excel中常用20个操

    前言 Excel与Python都是数据分析中常用工具,本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)方式来演示这两种工具是如何实现数据读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中常用操作...PandasPandas中没有一个固定修改格式方法,不同数据格式有着不同修改方法,比如类似Excel中将创建时间修改为年-月-日可以使用df['创建时间'] = df['创建时间'].dt.strftime...数据透视 说明:制作数据透视 Excel 数据透视是一个非常强大工具,在Excel中有现成工具,只需要选中数据—>点击插入—>数据透视即可生成,并且支持字段拖取实现不同透视,非常方便,...PandasPandas中制作数据透视可以使用pivot_table函数,例如制作地址、学历、薪资透视pd.pivot_table(df,index=["地址","学历"],values=["...结束语 以上就是使用Pandas来演示如何实现Excel中常用操作全部过程,其实可以发现Excel优点就是大多由交互式点击完成数据处理,而Pandas则完全依赖于代码,对于有些操作比如数据透视

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    最新Python大数据之Excel进阶

    Excel图表类型 为了揭示数据规律 为了有说服力、促进沟通 专业图表可以展示专业素养 了解有哪些图表类型 柱状图 折线图 饼图 面积图 雷达图 Excel图表使用 图表创建方式 图表数据源一般是统计汇总表或者是数据量比较少明细...根据数据不同,基础图表创建方法有2种: 1.利用固定数据区域创建图表,即根据工作中某个固定数据区域创建图表 2.利用固定常量创建图表,即创建图表数据为固定常量数据 利用固定数据区域创建图表...如下图所示,选中不同透视,在右边可以看到透视明细。 •自定义建立透视 自定义建立透视方法是,单击【插入】选项卡下【数据透视】按钮,出现如下图所示对话。...理解字段 创建透视后,Excel面板分为三个区域,左边是透视表显示区,右上方是字段列表区,右下方是字段设置区 字段布局步骤 : 勾选需要字段 => 设置字段 =>(筛选,计算方式) => 查看透视是否符合需求...最终效果 分析不同业务员不同商品销量 分析不同业务员,不同商品类别的销售额 添加数据透视图 添加透视方法:选中透视区域单元格,在【数据透视分析】选项卡下【工具】组中选择【数据透视图】 数据透视图内容筛选

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    左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

    数据长宽转换是很常用需求,特别是当是从Excel中导入汇总表时,常常需要转换成一维(长数据)才能提供给图表函数或者模型使用。...而相对于数据宽转长而言,数据长转宽就显得不是很常用,因为长转宽是数据透视,这种透视过程可以通过汇总函数或者类数据透视函数来完成。 但是既然数据长宽转换是成对需求,自然有对应长转宽函数。...spread: spread( data=data1, #带转换长数据名称 key=Year, #带扩宽类别变量(编程新增列名称) value=Sale) #带扩宽度量值...还在Python中提供了非常便捷数据透视操作函数,刚开始就已经说过是,长数据转宽数据就是数据透视过程(自然宽转长就可以被称为逆透视咯,PowerBI也是这么称呼)。...pandas数据透视函数提供如同Excel原生透视一样使用体验,即行标签、列标签、度量值等操作,根据使用规则,行列主要操作维度指标,值主要操作度量指标。

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    通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

    Pandas 中,您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中数据创建一个新 Excel 文件。 tips.to_excel("....数据操作 1. 列操作 在电子表格中,公式通常在单个单元格中创建,然后拖入其他单元格以计算其他列公式。在 Pandas 中,您可以直接对整列进行操作。...pandas DataFrames 有一个 merge() 方法,它提供了类似的功能。数据不必提前排序,不同连接类型是通过 how 关键字完成。...数据透视 电子表格中数据透视可以通过重塑和数据透视Pandas 中复制。再次使用提示数据集,让我们根据聚会规模和服务器性别找到平均小费。...在 Excel 中,我们对数据透视使用以下配置: 等效Pandas代码。

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    Excel省市交叉销售地图

    唯一有些区别的是XY坐标不再是固定31省市,而是按照不同省份筛选出来省内各地市坐标;此外,将本省内之外所有交叉销量统称为省外。...步骤二:准备相应素材 2.1准备原始数据:将原始数据数据透视处理成如下格式 ---- ---- ---- 注: 1)行字段是经销商所在城市,列字段是客户所在城市; 2)行和列均有总计,目的是后期计算省外交叉销售数值...最终实现通过宏按钮从省到市下钻效果。 2)因为这里需要计算省外数值,但在生成省市射线图和气泡图时候,不同省份,“省外”位置是不固定。...J4,城市交叉!A1: 这样便可以计算出下表中,省外倾入倾出数值,并将其显示在下表中。 3)在切换省份后,城市清单有更新,故需更新其透视以及其切片器。...Sheets("各省射线图").PivotTables("数据透视1").PivotCache.Refresh ActiveWorkbook.SlicerCaches("切片器_城市").PivotTables

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    《Python for Excel》读书笔记连载12:使用pandas进行数据分析之理解数据

    引言:本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5:Data Analysis with pandas部分内容,主要讲解了pandas如何数据进行描述性统计,并讲解了将数据聚合到子集两种方法...为此,首先按洲对行进行分组,然后应用mean方法,该方法将计算每组均值,自动排除所有非数字列: 如果包含多个列,则生成数据框架将具有层次索引,即我们前面遇到多重索引: 可以使用pandas提供大多数描述性统计信息...它们引入了第二个维度,可以从不同角度查看数据pandas还有一个数据透视表功能,将在下面介绍。...透视和熔解 如果在Excel中使用透视,应用pandaspivot_table函数不会有问题,因为它工作方式基本相同。...下面的数据框架中数据组织方式与数据库中记录典型存储方式类似,每行显示特定地区指定水果销售交易: 要创建数据透视,将数据框架作为第一个参数提供给pivot_table函数。

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