在数据分析过程中，图表是最直观的一种数据分析方式，数据透视表具有很强的动态交互性，而Excel也可以根据数据透视表创建成同样具有很强交互性的数据透视图，而且，直接通过普通表格创建数据透视图，也将同步创建一张数据透视表。
文章背景： 透视列（Pivot）和逆透视列（Unpivot）是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法，在Power BI中也提供了同样的功能。
数据透视表是一种可以快速汇总、分析大量数据表格的交互式分析工具。使用数据透视表可以按照数据表格的不同字段从多个角度进行透视，并建立交叉表格，用以查看数据表格不同层面的汇总信息、分析结果以及摘要数据。
知足知不足，有为有不为 数据透视图可以说是数据透视表的孪生兄弟，它们的设计原理及使用方法基本一致。所以我们在之前学习的关于数据透视表的知识基本都能应用到数据透视图中。 数据透视表与数据透视图，其实是一组数据的不同展现方式。以下关于Power Pivot与数据透视图的3个实用技巧值得我们学习掌握。 一、从数据模型到数据透视图 在Excel中制作图表，通常情况下是基于工作表中现有的数据的，也就是图表基于工作簿中的数据表生成。即使是使用数据透视图，也会同时生成数据透视表，然后再基于数据透视表的数据作图。 这
数据透视表是一个很重要的数据统计操作，最有代表性的当属在Excel中实现（甚至说提及Excel，个人认为其最有用的当属三类：好用的数学函数、便捷的图表制作以及强大的数据透视表功能）。所以，今天本文就围绕数据透视表，介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用，这也是沿承这一系列的文章之一。
某公司是金融第三方支付公司，为商家生产硬件商机，该种机器可以帮助商家收款，例如我们在商场里见到的收款pos机、收款机等。
OFFICE软件是现代办公中最为常用的办公软件之一，它包含了各种涉及到办公的软件，其中的电子表格是最常用的功能之一。
在流动数据分析报表的基础上，我们要对人员流动模块的关键指标做数据建模，在人员流动模块的数据建模仪式上我们选择了数据仪表盘的形式。所以要人员流动数据表的各个关键指标做数据透视表和数据透视图。
口罩的整条产业链都变得炙手可热，口罩、口罩机、炒熔喷布、聚丙烯等等相关企业的业务数据往往都是去年的几倍。
使用工作表中连续区域的所有数据，只需单击该数据区域的任一单元格，通过插入图表命令插入图表即可
已经使用各类函数统计出了数据结果，却被要求加入新的临时需求。这是数据分析师的工作日常，你是否还在为此苦恼？
今天教大家使用excel中的数据透视图——切片器与日程表！ excel自2010版之后，加入了切片器与日程表功能，这两个小功能是数据筛选的利器，但是只能在数据透视表与数据模型中使用！ 需要在使用前建立
在人力资源各个模块的数据分析中，我们对各模块的关键指标进行数据透视表的建模，再对透视表做数据透视图，最终生成数据仪表盘来进行数据的分析。在整个模型搭建完成后，很多同学会问，如果我们后期在原始数据表增加了，那在透视表和仪表盘上的数据会不会自动更新。因为如果不会自动更新的话，我们没增加一列数据，都要去手动的更改数据源，就会非常的麻烦，所以今天我们来分享下如何实现透视表中的数据自动更新。
数据分析的的最终呈现的形式是数据分析报告，我们通过数据的数透，数据的汇总，在通过数据的可视化数据仪表盘，然后对数据图表结合公司业务和发展进行分析，最终以PPT或者WPRD的形式进行数据报告的呈现，在这些工作中，对大家来说，可能做数据报告比较化时间，我无数次听很多HR的小伙伴在群里说秋季度年度数据分析报告的模板。你下载过来的模板几乎是没用的，因为每个公司的情况不一样，你肯定是需要进行修改个更新，但是如果你不懂数据分析报告的设计和一些EXCEL的数据技能，你就不能做出一个很好的数据报告。
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！ 对于日程的排序、汇总、转换、提取等，他都可用统统拿下，替代了很
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
Excel中的数据透视表可以设置行（index），列(columns)，值（values），并通过值字段设置选择聚合函数。图形界面操作相对简单，但不够灵活和强大。
具体操作如下：在“插入—推荐的透视表”，这里用Excel2013的透视表的推荐功能直接生成，注意此功能只有在Excel2013以上版本才有。
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
Pandas 库是用于数据分析的流行 Python 包。Pandas 中处理数据集时，结构将是二维的，由行和列组成，也称为dataframe。然而，数据分析的一个重要部分是对这些数据进行分组、汇总、聚合和计算统计的过程。
数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。
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。
在Office三大办公套件中，Excel可能是功能最多、最难精通的那一款了。从日常的表格录入到复杂的业务数据统计分析，Excel仿佛一位外表平平无奇，实力却深不可测的武林高手。熟练使用Excel往往能在日常工作中获得事半功倍的效果，而这里所谓的“熟练”除了熟悉大量公式、图表绘制等操作外，还要掌握一项非常重要的特性——数据透视表。 所谓数据透视表，就是将原始的明细数据表中涉及的各组关联数据进行分类汇总的产物。用户可以按照不同的组合方式对原始数据进行处理。例如下面这样的销售业绩原始数据：
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。
小勤：不是啊。我是透视之后隐藏了另外2列数据而已，但我总不能要看另一个区域的时候再去放出来，然后又隐藏吧！
如果有人说他会透视表，那他一定看过本书；相反，如果没有看过本书说自己会透视表的，那他还没有知道真正的透视表。本书是透视表的真正权威。它随着每次Excel的版本更新而更新，帮助人们掌握Excel中最强大的武器（没有之一），那就是透视表。
数据透视表是一个用来总结和展示数据的强大工具。pandas提供了pivot_table()函数以快捷地把DataFrame转换为透视表。
•此时，B2单元格为被引用单元格，E2单元格为引用单元格，被引用单元格修改，引用单元格同样变化。
数据透视表（Pivot Table）是一种数据分析工具，通常用于对大量数据进行汇总、分析和展示。它可以帮助用户从原始数据中提取关键信息、发现模式和趋势，并以可视化的方式呈现。
大家好，在之前的很多介绍pandas与Excel的文章中，我们说过「数据透视表」是Excel完胜pandas的一项功能。
数据透视表是计算、汇总和分析数据的强大工具，可助你了解数据中的对比情况、模式和趋势。
这个问题很常见，解决起来也不难，即按“型号+序号”进行分组，对后面各“日期”列求和：
在前端开发领域，表格一直都是一个高频使用的组件，尤其是在中后台和数据分析场景下。但当一屏展示数据超过1000条数据记录时，会出现浏览器卡顿等问题，严重影响客户体验。为解决这些性能问题，不少组件也提出了相关的解决方案，以ElementPlus为例，提出了虚拟化表格的概念来流畅的展示更多的数据，但该功能目前仍在测试中，投入生产环境可能会有一定的风险，因此本文不做更多的介绍，大家有兴趣可以参考虚拟化表格。
Excel作为Office常用办公软件之一，其在一名数据分析师的工作日常中也占有一定地位，比如个人就常常倾向于依赖Excel完成简单的数据处理和可视化作图，其中数据处理部分则主要是运用内置函数+数据透视表两大部分。
日常Excel业务报表中，我们有时需要对透视过的数据进行各种运算，运算完成后再次进行透视,本文提供一种简便方案，可以进行透视表再透视，数据源更新不影响刷新使用。
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对于熟悉Excel的小伙伴来说，学习Python的时候就按照没个功能在Python中如何实现进行学习就可以啦~
处理数量较大的数据时，一般分为数据获取、数据筛选，以及结果展示几个步骤。在 Excel 中，我们可以利用数据透视表(Pivot Table)方便快捷的实现这些工作。
上篇推文《从【中国式复杂报表】谈设计逻辑》中我们提到，中国式复杂报表作为高度复杂化的产物，不适合进一步用作数据源。但实际工作中，难免遇到以类似复杂表格作为数据源的情况。比如从国家统计局下载数据的表单，就是一个初级版的复杂报表。我们可以看到，表头分了两个层级，且子层级含有合计数。列方向上也有合计（全国）。本文将来一步一步介绍，如何清洗复杂报表数据源。
财务报表也称对外会计报表，是会计主体对外提供的反映企业或预算单位一定时期资金、利润状况的会计报表，由资产负债表、损益表、现金流量表或财务状况变动表、附表和附注构成。财务报表是财务报告的主要部分，不包括董事报告、管理分析及财务情况说明书等列入财务报告或年度报告的资料。
小勤：对啊，所以我在很多数据透视表上加了筛选栏，但领导说那个筛选不好用，到底有哪些内容可以选，或者多个筛选条件的时候，都不知道每个筛选栏里到底选了哪些。要做不同筛选条件情况下的结果比较也不方便。
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？
小勤：好像是算知道的，一个一对一，一个一对多？最好是都能讲一下，感觉有点power query 基础操作的东西会用，但对概念还有点似懂非懂，这样导致东西一变就抓瞎了，现在只会照葫芦画瓢，葫芦稍微动一下就不行了。
在做薪酬的数据分析过程中，我们都会用数据透视表来对薪酬的结构进行分析，我们今天就来讲讲如何通数据透视来对薪酬的结构做分析。
导读：数据透视表是Excel中最实用最常用的功能，没有之一。今天对数据透视表进行一次全面的整理，共五大类，23个技巧。
本文为简书作者傲看今朝原创，CDA数据分析师已获得授权 ”智能表格“在Excel中就是叫表格，恐怕是Excel当中最不起眼最受人忽视，却极其实用的功能之一，可以1s让你的统计表变为高大上的模板。那么它都具有哪些神奇的技巧呢？今天我将带领大家扒一扒这个功能，以期能够帮助大家提高工作的效率。 首先，智能表格这个功能在哪里呢？它的位置也是非常不起眼的，就在插入选项卡下，”数据透视表“旁边，因此创建表格的方法就是选中一个数据区域，单击插入，单击”表格“，根据实际情况勾选”数据包含标题“，单击确定。我们就可以普通的数
学习Excel，数据er最常用的两大Excel功能就是VLOOKUP和数据透视表！利用数据透视表可以从繁杂无序的源数据中筛选出自己需要的“字段标题”进行分类汇总、对比或合并等操作，作为一种强大的交互性报表，大大简化了数据处理和分析工作的步骤，提高办公效率，职场达人必学！
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。
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