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！
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。
之前在公众号提过，我写了一本书，现在这本书终于面世了，这本书就是『对比Excel，轻松学习Python数据分析』，这本书是写什么的，以及这本书怎么写的，相信大家通过书名就能了解一二，但还是有必要专门写一篇文章来详细介绍一下。
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。
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。
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。
Quick BI（以下简称Qbi）做数据分析有5个模块：仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI（以下简称Pbi）制作的报告。本文的比较对象，主要指Qbi的仪表板和Pbi的报告。
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。
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。
解决思路：首先明白希望结果是以什么样的方式展示，根据本例要求可以用产品名称作列标题，还款期数做行标题，行列交叉的位置就是贷款金额，并对行列进行合计。此时用到数据透视图可以一举解决以上问题。
一般如果需要对数据透视表进行分组，数据如图1所示，数据支持的格式为数字格式以及日期格式，如图2和图3所示，文本格式通常无法进行分组组合。
最近经常看到各平台里都有Python的广告，都是对excel的操作，这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。
在 SQL 数据库中，聚合函数是一组强大的工具，用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户，了解聚合函数都是非常重要的。
使用在度量值里： 例如我们要求每天数量合计的排名。要求这个，肯定要涉及两个指标，一个是求和（Sum），一个是排名（RankX）。
对数据集进行分类，并在每组数据上进行聚合操作，是非常常见的数据处理，类似excel里的分组统计或数据透视表功能。pandas提供了比较灵活的groupby分组接口，同时我们也可以使用pivot_table进行透视处理。
常见的二维数据透视表（交叉表）通过横向和纵向展示数据，进行一些简单的汇总运算，而传统的数据透视表功能单一，汇总方式简单，已经无法满足现代大数据量各种条件分析，因此多维透视表应运而生。
数据框（Dataframe）作为一种十分标准的数据结构，是数据分析中最常用的数据结构，在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。 Python 本文涉及Python数据框，为了更好的视觉效果，使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中，下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明： 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i in rang
RFM（Recency Frequency Monetary）模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。
小勤：我知道了，其实跟传统数据透视表的布局设置都是一样的了，就是取消分类汇总、取消行列总计、设置表格形式、合并居中……你关于数据透视布局的文章《随心所欲的分类汇总》和《行列表头，想合就合，想套就套》里说得很清楚了哦。
一般用于计算同比，环比数据。相对于PreviousYear，PreviousQuarter，PreviousMonth，PreviousDay，NextYear，NextQuarter，NextMonth，NextDay等函数更直观，同时也更统一。
在诸如基于条件查找最小值或最大值、计算标准偏差等情形时，Excel没有提供相应的内置函数，必须编写数组公式，其中往往涉及到在数组中使用比较运算符。
交叉表查询可以将同一个表中的一个或多个字段作为行标签，另一个字段作为列标签，然后对表中的某个字段进行某种统计计算（例如计数，求和、平均值等）。
报表，从来都是商业领域的主角，而随着商业智能（BI），大数据时代的到来，报表更加成为了业务系统的核心组成。因此传统的格式已经无法满足新的需求，最终用户期望在一张报表中看到更多的汇总、分类信息，而往往这些汇总和分类信息是不固定的，比如下面这张报表
在日常销售报表制作中，我们经常需要用到百分比，数据透视表可以方便的展示各种维度的百分比，以下举例三种常用的。
笔者认为要具备以下条件：一是理解业务数据，知道主要分析的指标及潜在的报表分析需求；二是对DAX表达计算逻辑、特性有一定的了解。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
小勤：通过Power Pivot生成的数据透视表，里面的“前10项”筛选功能好像有点儿问题啊，你看这个数据：
然后，我们继续用Power Pivot基于Power Query完全合并好的结果做了数据透视，得到最终结果：
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
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~
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/175678.html原文链接：https://javaforall.cn
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。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言： 描述性统计：（针对数值型） library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。
> 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
你真的会玩SQL吗？系列目录 你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗？和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗？无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗？Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
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。
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,12,13,13,14]})，其透视表效果如下：
Pandas Series.reset_index()函数的作⽤是:⽣成⼀个新的DataFrame或带有重置索引的Series。
几年前，我看到有人在推特上说自己是一个excel专家，然后他们的老板让他们做一个透视表。根据这条推文，那个人立刻惊慌失措，辞掉了工作。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。任何开始数据科学之旅的人都应该熟悉它们。让我们快速地看一下这个过程，在结束的时候，我们会消除对数据透视表的恐惧。
面向Excel数据处理自动化的脚本编程，目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 面向Excel数据处理自动化的脚本编程，目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。 从上世纪90年代到目前，VBA一直是Excel脚本编程的主要工具。VBA语言具有简单易学、功能强大的特点，在长达几十年的时间里为提高Excel工作效率作出了贡献，也积累了海量的代码和学习资料。在这段时间里，Basic语言也一直是国内中学到大学教学首选的计算机语言。 随着网络时代的全面到来，以及大数据、人工智能等的兴起，Python语言在国内异军突起。Python语言
【知识点】Sumproduct函数的适用范围，在给定的几组数组中，然后把数组间对应的元素相乘，最后返回乘积之和。
这篇文章是『读者分享系列』第二篇，这一篇来自袁佳林同学，这是他在读完我的书以后做的第一个Python报表自动化项目，现在他把整体的思路以及实现代码分享出来，希望对你有帮助。
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