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Pandas进阶｜数据透视表与逆透视

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。...数据基本情况 groupby数据透视表使用 pandas.DataFrame.groupby 函数，其原理如下图所示。...可以使任何对groupby有效的函数 fill_value 用于替换结果表中的缺失值 dropna 默认为True margins_name 默认为'ALL'，当参数margins为True时，ALL行和列的名字...与 GroupBy 类似，数据透视表中的分组也可以通过各种参数指定多个等级。

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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。...注意，在所有参数中，values、index、columns最为关键，它们分别对应excel透视表中的值、行、列： ?...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： ?

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对比Excel，学习pandas数据透视表

Excel中做数据透视表 ① 选中整个数据源； ② 依次点击“插入”—“数据透视表” ③ 选择在Excel中的哪个位置，插入数据透视表 ④ 然后根据实际需求，从不同维度展示结果 ⑤ 结果如下 pandas...用pivot_table()做数据透视表 1）语法格式 pd.pivot_table(data,index=None,columns=None, values=None,aggfunc...参数说明： data 相当于Excel中的"选中数据源"； index 相当于上述"数据透视表字段"中的行； columns 相当于上述"数据透视表字段"中的列； values 相当于上述"数据透视表字段..."中的值； aggfunc 相当于上述"结果"中的计算类型； margins 相当于上述"结果"中的总计； margins_name 相当于修改"总计"名，为其它名称；下面几个参数，用的较少，记住干嘛的...案例说明 1）求出不同品牌下，每个月份的销售数量之和 ① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\

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在pandas中使用数据透视表

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。...它们分别对应excel透视表中的值、行、列：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?...pivot_table函数的使用，其透视表功能基本和excel类似，但pandas的聚合方式更加灵活和多元，处理大数据也更快速，大家有兴趣可探索更高级的用法。

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对比Excel，学习pandas数据透视表

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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(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...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。...fill_value：用于替换缺失值的值。 margins：是否在结果中包含边际汇总，默认为 False。...第1个参数是data参数，提供了绘制数据透视表的数据来源，可以是整个 DataFrame，也可以是 DataFrame 的子集；index和columns参数指定了行分组键和列分组键；values指定想要聚合的数据字段名

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一文看懂 Pandas 中的透视表

一文看懂 Pandas 中的透视表透视表在一种功能很强大的图表，用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。...读取数据注：本文的原始数据文件，可以在早起Python后台回复 “透视表”获取。...设置数据使用 category数据类型，按照想要查看的方式设置顺序不严格要求，但是设置了顺序有助于分析，一直保持所想要的顺序 df["Status"] = df["Status"].astype(...4.使用columns参数，指定生成的列属性 ? 5. 解决数据的NaN值，使用fill_value参数 ? 6. 查看总数据，使用margins=True ? 7....不同的属性字段执行不同的函数 ? ? 8. Status排序作用的体现 ? 高级功能当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中查询指定的字段值的信息 ?

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一文看懂pandas中的透视表

一文看懂pandas中的透视表读取数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("....设置数据使用category数据类型，按照想要查看的方式设置顺序不严格要求，但是设置了顺序有助于分析，一直保持所想要的顺序 df["Status"] = df["Status"].astype...") df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序建立透视表...4.使用columns参数，指定生成的列属性 ? 解决数据的NaN值，使用fill_value参数 ? 查看总数据，使用margins=True ? 不同的属性字段执行不同的函数 ? ?...Status排序作用的体现 ? 高级功能当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中查询指定的字段值的信息 ? 图形备忘录 ?

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数据分析处理库Pandas——数据透视表

数据按指定的行列值显示求和按行求和按列求和数据求平均备注：按性别计算每个等级船票的平均价格。备注：每个等级船舱中每种性别获救的平均值，也就是获救的比例。...备注：每种性别未成年人获救的平均值，也就是获救的比例。求最大值备注：按性别计算每个等级船票价格的最大值。计数备注：按性别计算每个等级船票的个数。...备注：按性别计算每个等级船舱中有年龄记录的个数。

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利用excel与Pandas完成实现数据透视表

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。...图4 商品销售数据透视表可以看到这两个数据透视表是有缺失值的，pivot_table有一个参数fill_value，就是用来填充这些缺失值的，例如： df.pivot_table(index='商品...图12 仅保留汇总数据某些行和列 3，使用字段列表排列数据透视表中的数据数据透视表是一个DataFrame，所以可以用sort_values方法来按某列排序，示例代码如下： pt = df.pivot_table...4，对数据透视表中的数据进行分组在Excel中还支持对数据透视表中的数据进行分组，例如可以把风扇和空调的数据分为一组来计算，如图14所示。...图14 对数据透视表中的数据进行分组用Pandas也可以实现类似的统计，示例代码如下：代码11-9 对数据透视表中的数据进行分组统计 import pandas as pd import xlwings

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SQL、Pandas和Spark：如何实现数据透视表？

02 Pandas实现数据透视表在三大工具中，Pandas实现数据透视表可能是最为简单且又最能支持自定义操作的工具。...这里给出Pandas中数据透视表的API介绍： ?...上述需求很简单，需要注意以下两点： pandas中的pivot_table还支持其他多个参数，包括对空值的操作方式等；上述数据透视表的结果中，无论是行中的两个key（"F"和"M"）还是列中的两个key...（0和1），都是按照字典序排序的结果，这也呼应了Excel中关于数据透视表的介绍。...在Spark中实现数据透视表的操作也相对容易，只是不如pandas中的自定义参数来得强大。首先仍然给出在Spark中的构造数据： ?

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左手pandas右手Python，带你学习数据透视表

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。...2.Excel实现选中数据区域，插入，数据透视表，将Name字段拉倒“行”区域，Account，Price，Quantity拉入“值”区域，并将三者的字段汇总方式设置为平均值。...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。...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： ?

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【Python基础】一文看懂 Pandas 中的透视表

一文看懂 Pandas 中的透视表透视表在一种功能很强大的图表，用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。...读取数据注：本文的原始数据文件，可以在公号「Python数据之道」后台回复 “透视表”获取。...df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序建立透视表...4.使用columns参数，指定生成的列属性 ? 5. 解决数据的NaN值，使用fill_value参数 ? 6. 查看总数据，使用margins=True ? 7....不同的属性字段执行不同的函数 ? ? 8. Status排序作用的体现 ? 高级功能当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中查询指定的字段值的信息 ?

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一文搞定pandas的透视表

透视表在一种功能很强大的图表，用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。读取数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("....图形备忘录查询指定的字段值的信息当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中高级功能 Status排序作用的体现不同的属性字段执行不同的函数查看总数据，使用margins=True...解决数据的NaN值，使用fill_value参数 4.使用columns参数，指定生成的列属性使用aggfunc参数，指定多个函数使用index和values两个参数只使用index参数...建立透视表不严格要求，但是设置了顺序有助于分析，一直保持所想要的顺序使用category数据类型，按照想要查看的方式设置顺序设置数据

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Python数据分析pandas之分组统计透视表

Python数据分析pandas之分组统计透视表大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师...今天说一说Python数据分析pandas之分组统计透视表,希望能够帮助大家进步!!!...数据聚合统计 Padans里的聚合统计即是应用分组的方法对数据框进行聚合统计，常见的有min(最小)、max(最大)、avg(平均值)、sum(求和)、var()、std(标准差)、百分位数、中位数等。...数据框概览可以通过describe方法查看当前数据框里数值型的统计信息，主要包括条数、均值、标准差、最小值、25分位数、50分位数、75分位数、最大值方面的信息。...pivot_table 通过pivot_table实现以姓名(name)为索引，不同级别最小值(min)、收入（income）总和为列的交叉表。

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5分钟了解Pandas的透视表

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。 Pandas 数据透视表提供了一个强大的工具来使用 python 执行这些分析技术。...如果你是excel用户，那么可能已经熟悉数据透视表的概念。Pandas 数据透视表的工作方式与 Excel 等电子表格工具中的数据透视表非常相似。...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。...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。

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熟练掌握 Pandas 透视表，数据统计汇总利器

pivot_table 可以把一个大数据表中的数据,按你指定的"分类键"进行重新排列。...你还可以指定用"总和"、"均值"等聚合函数来汇总每个格子的数据。拥有了这张透视表,数据就井然有序了。你可以一览无余地观察每个类别、每个地区的销售情况,发现潜在规律和异常。...sort="布尔值,是否对结果进行排序,默认是 True" ) 代码示例: import pandas as pd # 生成一个数据集 df data = { 'Region':...（Region）卖出的产品（Product），以及当前产品的销售额（Sales），客户质量（Quantity），现在希望对每个地区售卖的产品和销售额做一个统计汇总透视表。...透视表代码实现如下: # 对 Sales 进行求和操作，行索引是Region，列索引是各个 Product， # 对行和列增加统计 total In [56]: pd.pivot_table(df,

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快速在Python中实现数据透视表

这条推文很有趣，我能理解，因为一开始，它们可能会令人困惑，尤其是在excel中。但是不用害怕，数据透视表非常棒，在Python中，它们非常快速和简单。数据透视表是数据科学中一种方便的工具。...如果你想要看到每个年龄类别的平均销售额，数据透视表将是一个很好的工具。它会给你一个新表格，显示每一列中每个类别的平均销售额。让我们来看看一个真实的场景，在这个场景中，数据透视表非常有用。...这些评级在他们的网站上有详细描述，但我也在下面的表格中总结了评级。这群愤怒的父母在他们的指责中含糊其辞，但让我们对他们的要求采取一些自由。将预测他们所创造的游戏的百分比，并将其定义为“大多数”。...PART 06 使用Pandas做一个透视表 Pandas库是Python中任何类型的数据操作和分析的主要工具。...成熟游戏在这些类别中很少有暴力元素，青少年游戏也有一些这种类型的暴力元素，但比“E+10”级别的游戏要少。 PART 07 用条形图可视化数据透视表数据透视表在几秒钟内就给了我们一些快速的信息。

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Excel应用实践18：按照指定工作表中的数据顺序对另一工作表中的数据排序

学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 我从数据库中导入数据到工作表，本来数据库中的数据顺序是排好了的，然而导入工作表中后数据顺序变乱了。...如果在工作表中使用复制粘贴来重新恢复固定的顺序，将会花费大量的时间，能否使用VBA快速完成排序，详情如下。下图1中“固定顺序”工作表为数据本来应该的顺序： ?...图1 图2中“整理前”工作表为导入数据后的顺序： ? 图2 可以看出，“整理前”工作表中的列顺序被打乱了，我们需要根据“固定顺序”工作表中列的顺序将“整理前”工作表恢复排序。...Worksheets.Add Before:=wksNoOrder ActiveSheet.Name = "整理后" Set wksNew =Worksheets("整理后") '获取数据区域所在的最后一列...工作表列标题 For i = 1 To lngLastFixed SearchHeader =wksYesOrder.Cells(1, i) '在"整理前"工作表中查找

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pivottablejs｜在Jupyter中尽情使用数据透视表！

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。...Excel下只需要选中数据—>点击插入—>数据透视表即可生成，并且支持字段的拖取实现不同的透视表，非常方便，比如某招聘数据制作地址、学历、薪资的透视表而在Pandas中制作数据透视表可以使用pivot_table...pivottablejs 现在，我们可以使用pivottablejs，可以让你在Jupyter Notebook中，像操作Excel一样尽情的使用数据透视表！...Notebook中任意的拖动、筛选来生成不同的透视表，就像在Excel中一样，并且支持多种图表的即时展示还等什么，用它！...pandas的强大功能与便捷的数据透视表操作，可以兼得之！ -END-

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