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数据透视表入门

然后我们将利用几几步简单的菜单操作完成数据透视表的配置环境: 首先将鼠标放在原数据区域的任一单元格,选择插入——透视表; 在弹出的菜单中,软件会自动识别并完成原数据区域的选区工作。 ?...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。...最下面的“将数据添加到数据模型(M)”是透视表的高级应用功能,目前无需涉及! 然后确定之后,透视表环境就设置好了,剩下的就是随心所欲的点点鼠标就可以完成很多不可思议的复杂分析工作了。 ?...如果我们想要了解不同地区、不同产品销量,那么我们可以这样设置: 将大区字段拖入行,将产品字段拖入列,将销售数量字段拖入值: ? 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。...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。 ?

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    数据透视表多表合并

    今天跟大家分享有关数据透视表多表合并的技巧!...在弹出的数据透视表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。 ? 在第三步的菜单中选定区域位置用鼠标分别选中四个表的数据区域(包含标题字段)。...此时软件会生成一个默认的透视表样式,需要我们自己对透视表结构、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框中命名) ?...合并步骤: 与工作薄内的表间合并差不多,首先插入——数据透视表向导(快捷键:Alt+d,p) 选择多重合并计算字段——创建自定义字段。 ? 将两个工作薄中的四张表全部添加到选定区域。 ? ?...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。

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    将 .NET Aspire 添加到您现有的 .NET 应用程序中

    TLDR:在不到 5 分钟的时间内,您可以将 .NET Aspire 添加到您现有的应用程序中并获得仪表板、运行状况检查等......所有这些都无需改变您的应用程序的工作方式、CI/CD 管道或部署过程...打开解决方案,我们将看到有两个项目: MyWeatherHub – 一个显示实时天气数据的 Web 前端项目 API – 一个最小 API 项目,通过一组 HTTP API 端点公开来自美国国家气象局的实时天气数据...让我们将Service Defaults添加到这个解决方案中,以便我们可以在前端和后端同时获得运行状况检查、日志记录和其他推荐的功能。...但是,您现有的应用程序尚未使用它。接下来我们将连接它。...它现在也适合您,它可以让您现有的应用程序变得更好。您可以将其添加到现有解决方案中,只需几行代码即可获得很多好处。而且,如果您还没有准备好使用更高级的功能,如服务发现或容器化部署,那也没关系。

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    Python数据透视表与透视分析:深入探索数据关系

    数据透视表是一种用于进行数据分析和探索数据关系的强大工具。它能够将大量的数据按照不同的维度进行聚合,并展示出数据之间的关系,帮助我们更好地理解数据背后的模式和趋势。...在Python中,有多个库可以用来创建和操作数据透视表,其中最常用的是pandas库。 下面我将介绍如何使用Python中的pandas库来实现数据透视表和透视分析。...df = pd.read_csv('data.csv') # 根据实际情况修改文件路径和格式 3、创建数据透视表:使用pandas的pivot_table()函数可以轻松创建数据透视表。...:通过创建数据透视表,我们可以深入探索不同维度之间的数据关系,并对数据进行分析。...column_means = pivot_table.mean(axis=0) table_total = pivot_table.sum().sum() 可视化:可以使用matplotlib或其他可视化库将数据透视表中的数据进行可视化

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    1.9 PowerBI数据准备-逆透视,将二维表或多维表转换为一维表

    一维表每一行都是描述一个事物的一次性产生的完整属性信息,便于存储数据和后期计算、汇总;二维表直观易读,便于展示数据,不利于后期计算、汇总。...一维表通过透视可以生成二维表;二维表通过逆透视可以还原成一维表。PowerBI中获取数据后生成的表,一般使用一维表,方便建立表与表之间的关系、书写度量值、生成透视表或图表。...转换为一维表,如下:操作步骤STEP 1 PowerQuery获取数据后,按住Ctrl键选中年月以外的其他列,点击菜单栏转换下的逆透视列-逆透视其他列。...图片STEP 4 转置后,点击表的左上角,将第一行作为列标题。STEP 5 按住Ctrl键选中维度列,然后点击菜单栏转换下的逆透视其他列。...STEP 8 修改字段的名称和数据类型,就得到一维表了。

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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?...经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生,在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总,自由组合字段聚合计算,而这些只需要拖拉拽就能实现。...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。...下面拿数据练一练,示例数据表如下: 该表为用户订单数据,有订单日期、商品类别、价格、利润等维度。

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    在pandas中使用数据透视表

    什么是透视表? 经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生,在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总,自由组合字段聚合计算,而这些只需要拖拉拽就能实现。...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。...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: ?...首先导入数据: data = pd.read_excel("E:\\订单数据.xlsx") data.head() 接下来使用透视表做分析: 计算每个州销售总额和利润总额 result1 = pd.pivot_table

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    技术|数据透视表,Python也可以

    对于习惯于用Excel进行数据分析的我们来说,数据透视表的使用绝对是排名仅次于公式使用的第二大利器。特别是在数据预处理的时候,来一波透视简直是初级得不能再初级的操作了。...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。...在使用这个功能之前,需要先import pandas as pd哦~ pivot这个单词本身就已经告诉我们这个函数实现的功能类似于数据透视表(数据透视:data pivot) 需要指定的参数也和Excel...我们先回顾一下使用Excel进行数据透视表的操作过程: 首先,选中希望进行数据透视的数据,点击数据透视表,指定数据透视表的位置。 ? ?...敲黑板,重点来了: index=列 colums=行 values=值 有了这三个函数,最最最基础的一个数据透视表就算是完成了。

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    数据透视表多表合并|字段合并

    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

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    数据科学小技巧3:数据透视表

    数据透视表是Excel里面常用的分析方法和工具,通过行选择,指定需要分组指标;通过列选择,指定需要计算指标,最后在指定需要聚合计算类型,比方说是计数,还是求均值,还是累加和等等。...第三个数据科学小技巧:数据透视表。前面的数据科学小技巧,可以点击下面链接进入。...数据科学小技巧系列 1数据科学小技巧1:pandas库apply函数 2数据科学小技巧2:数据画像分析 我们用Python语言和pandas库轻松实现数据透视表功能。...第二步:导入数据集 ? 第三步:数据检视 ? 第四步:数据透视表 ?...我们使用pandas库的pivot_table函数,重要参数设置: index参数:指定分组指标 values参数:指定计算的指标 aggfunc参数:指定聚合计算的方式,比方说求平均,累加和 数据透视表结果

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    【数据处理包Pandas】数据透视表

    import numpy as np import pandas as pd 一、通过多级索引创建数据透视表 利用多级索引产生学生成绩表: r_index = pd.MultiIndex.from_product...df2.reindex([(2016,1),(2017,2)]) 当现有数据无法匹配新的索引时,reindex将使用NaN填充。...df2.reindex(columns=[('富强','数学'),('李海','英语'),('王亮','数学'),('富强','语文')]) 二、数据透视表   数据透视表相当于在行和列两个维度上进行分组...,它可以根据一个或多个键对数据进行聚合,并根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中。...数据透视表的效果可以通过groupby来实现,但有时候直接使用pivot_table方法建立数据透视表可能更方便些,而且额外提供了汇总功能。

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