背景 最近,后台运维要求导出的 Excel文件,对于时间的筛选,能满足年份、月份的选择 通过了解,发现: 先前导出的文件,默认列数据都是字符串(文本)格式 同时,因为用的是 Laravel-excel...excel中正确显示成可以筛选的日期格式数据 提示 1....根据实际操作,发现,对于下单日期的写入,需计算从 1900-01-01到目标日期的天数 2. 但是,还需多添加两天(容错处理) 3....]; } } 参考,绑定的数据源获取方法 /** * @notes:获取导出的数据 * @return array 注意返回的数据为 Collection 集合形式...excel中正确显示成可以筛选的日期格式数据 Laravel Excel 3.1 导出表格详解(自定义sheet,合并单元格,设置样式,格式化列数据)
Pandas提供了强大的数据操作和分析功能,是数据科学的日常基本工具。在本文中,我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务,从数据集中提取有价值的见解。...# Converting a column to DateTime df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 9、数据重塑 pandas.melt() 是用于将宽格式...id_vars:需要保留的列,它们将成为长格式中的标识变量(identifier variable),不被"融化"。 value_vars:需要"融化"的列,它们将被整合成一列,并用新的列名表示。...下面是一个示例,演示如何使用 melt() 函数将宽格式数据转换为长格式,假设有以下的宽格式数据表格 df: ID Name Math English History 0 1...79 6 1 Amy History 88 7 2 Bob History 76 8 3 John History 90 通过这种方式,你可以将宽格式数据表格中的多列数据整合到一个列中
重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中,我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。...最简单的melt 最简单的melt()不需要任何参数,它将所有列变成行(显示为列变量)并在新列值中列出所有关联值。...,并获取确认的日期列表 df.columns [4:] 在合并之前,我们需要使用melt() 将DataFrames 从当前的宽格式逆透视为长格式。...: 总结 在本文中,我们介绍了 5 个用例和 1 个实际示例,这些示例使用 Pandas 的melt() 方法将 DataFrame 从宽格式重塑为长格式。...它非常方便,是数据预处理和探索性数据分析过程中最受欢迎的方法之一。 重塑数据是数据科学中一项重要且必不可少的技能。我希望你喜欢这篇文章并学到一些新的有用的东西。
数据重塑(Data Reshaping)是指改变数据表的结构或格式,以便更好地进行数据分析和处理。...重塑数据通常包括将数据从宽格式转换为长格式,或从长格式转换为宽格式。...1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据,类似于 Excel 中的数据透视表。...pivot 将长格式数据转换为宽格式 pivot_df = df.pivot(index='Date', columns='City', values='Temperature') print(pivot_df...', aggfunc='mean') print(pivot_table_df) 2. melt melt 方法用于将宽格式数据转换为长格式数据。
数据长宽转换是很常用的需求,特别是当是从Excel中导入的汇总表时,常常需要转换成一维表(长数据)才能提供给图表函数或者模型使用。...数据重塑(宽转长): melt函数是reshape2包中的数据宽转长的函数 mydata<-melt( mydata,...#选择将要被拉长的字段组合 ) #(可以使用x:y的格式选择连续列,也可以以-z的格式排除主字段) ?...Python中我只讲两个函数: melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验,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。
DarTS GluonTS Pandas DataFrame是许多数据科学家的基础。学习的简单方法是将其转换为其他数据格式,然后再转换回来。本文还将介绍长格式和宽格式数据,并讨论库之间的转换。...print(storewide.index) 除了每周商店销售额外,还可以对其他任何列进行同样的长格式到宽格式的转换。 Darts Darts 库是如何处理长表和宽表数据集的?...Darts--来自长表格式 Pandas 数据框 转换长表格式沃尔玛数据为darts格式只需使用from_group_datafrme()函数,需要提供两个关键输入:组IDgroup_cols和时间索引...Gluonts--从长表格式 Pandas 数据框 gluons.dataset.pandas 类有许多处理 Pandas 数据框的便捷函数。...将图(3)中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列,并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。
image.png pandasgui安装与简单使用 根据作者的介绍,pandasgui是用于分析 Pandas DataFrames的GUI。这个属于第三方库,使用之前需要安装。...image.png pandasgui的6大特征 pandasgui一共有如下6大特征: Ⅰ 查看数据帧和系列(支持多索引); Ⅱ 统计汇总; Ⅲ 过滤; Ⅳ 交互式绘图; Ⅴ 重塑功能; Ⅵ 支持csv...查看数据帧和系列 运行下方代码,我们可以清晰看到数据集的shape,行列索引名。...交互式绘图 这里我们定义了一个3行2列的DataFrame,以a为横坐标,b为纵坐标进行绘图。...重塑功能 pandasgui还支持数据重塑,像数据透视表pivot、纵向拼接concat、横向拼接merge、宽表转换为长表melt等函数。 image.png 6.
pandas系列10-数值操作2 本文是书《对比Excel,轻松学习Python数据分析》的第二篇,主要内容包含 区间切分 插入数据(行或列) 转置 索引重塑 长宽表转换 区间切分 Excel Excel...Python pandas中的转置只需要调用.T方法即可 ? 索引重塑 所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构: 表格型 树形 下面?...把数据从表格型数据转换到树形数据的过程,称之为重塑reshape stack 该过程在Excel中无法实现,在pandas中是通过\color{red}{stack}方法实现的 ?...unstack 将树形数据转成表格型数据 ? 长宽表转换 长表和宽表 长表:很多行记录 宽表:属性特别多 Excel中的长宽表转换是直接通过复制和粘贴实现的。...Python中的实现是通过stack()和melt()方法。在转换的过程中,宽表和长表中必须要有相同的列。比如将下图的宽表转成长表 宽表: ? 长表: ? 实现过程 stack方法 ? ?
Pandas是一个Python数据分析库,它为数据操作提供了高效且易于使用的工具,可以用于处理来自不同来源的结构化数据。...本文将介绍Pandas的一些高级知识点,包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。...例如,选取DataFrame中“A”列大于0且“B”列小于0的行数据: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn...('A').apply(custom_agg) 重塑和透视 重塑和透视是将数据从一种形式转换为另一种形式的重要操作,Pandas提供了多种函数来实现这些操作。...例如: df.stack() df.unstack() 3.2 melt() melt()函数将宽格式的数据转换为长格式的数据,例如: df.melt(id_vars='A', 'B', value_vars
数据导入与导出 导入外部数据:使用“数据”选项卡中的“从文本/CSV”或“从其他源”导入数据。 导出数据:可以将表格导出为CSV、Excel文件或其他格式。 12....自定义快捷键 设置快捷键:为常用操作设置快捷键,提高工作效率。 自定义视图 创建视图:保存当前的视图设置,如行高、列宽、排序状态等。...:使用pivot_longer()或pivot_wider()在长格式和宽格式之间转换数据。...merged_data <- merge(data1, data2, by = "common_column") 重塑数据 对于长格式到宽格式的转换,基础R没有直接的函数像pivot_wider()...更多数据行 ] 增加列 # 假设我们要基于已有的列增加一个新列 'Total',为 'Sales' 和 'Customers' 之和 for row in data[1:]: # 跳过标题行
9、10、11行三种方式均可以导入文本格式的数据。 特殊说明:第9行使用的条件是运行文件.py需要与目标文件CSV在一个文件夹中的时候可以只写文件名。...2、当文件没有标题行时 可以让pandas为其自动分配默认的列名。 也可以自己定义列名。 3、将某一列作为索引,比如使用message列做索引。通过index_col参数指定’message’。...(2)对于pandas对象(如Series和DataFrame),可以pandas中的concat函数进行合并。...重塑数据集 1、旋转数据 (1)重塑索引、分为stack(将数据的列旋转为行)和unstack(将数据的行旋转为列)。...(2)将‘长格式’旋转为‘宽格式’ 2、转换数据 (1)数据替换,将某一值或多个值用新的值进行代替。(比较常用的是缺失值或异常值处理,缺失值一般都用NULL、NAN标记,可以用新的值代替缺失标记值)。
0 前言 在数据分析过程中,不同的软件通常对数据格式有一定的要求,例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据,而SPSS软件经常使用宽格式数据。...长格式数据:每一行数据记录的是ID(Player)的一个属性,形式为key:value,例如上图左表中,第一行数据记录Player1选手的name信息,name为key,Sulie为value;...##使用pivot()import pandas as pdimport numpy as npfrom dfply import * ###长格式数据转换成宽格式数据from pandas import...参数columns是长格式数据中的key键对应的列名;参数values是长格式数据中的value对应的列。...参数names_from对应长格式数据key键对应的列;values_from对应长格式数据value值对应的列。
标签:pandas,pivot()方法 在《pandas基础:数据显示格式转换》中,我们使用melt()方法将数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式。...然而,如果要将数据框架从长格式转换为宽格式呢?如下图1所示。 图1 可以使用pandas的pivot()方法。下面通过一个简单的示例演示如何使用它。...这里的好消息是,pandas中也有一个pivot函数。 下面的代码将创建一个“长”表单数据框架,看起来像上图1中左侧的表。...这是新数据框架的索引,相当于Excel数据透视表的“行”。 columns:字符串,或字符串值列表。这是新数据框架的列,相当于Excel数据透视表的“列”。 values:字符串,或字符串值列表。...用于新数据框架列填充的值,相当于Excel数据透视表的“值”。 现在来实现数据格式的转换。注意,下面两行代码将返回相同的结果。然而,首选第二行代码,因为它更明确地说明了参数的用途。
# encoding=utf-8 import numpy as np import pandas as pd # 长宽格式的转换 # 1 data = pd.read_csv('d:data/macrodata.csv..._pandas_用stack和unstack进行行列重塑(key-value变宽表) 数据结构的重塑(reshape) 与数据库交互时常遇到堆叠格式(key-value)和宽表形式(dataframe)...的转换,如: 堆叠格式: ?...下面是相互转换的示例代码: import pandas as pd import numpy as np # 常用的表格形式的数据结构 df = pd.DataFrame(np.arange(6...# 用set_index创建层次化索引,在用unstack重塑 # unstack中作为旋转轴的变量(如attr),其值会作为列变量展开 df_key_value.set_index(['id',
图解数据分析:从入门到精通系列教程数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表 1.读取数据我们经常要从外部源读取数据,基于不同的源数据格式,我们可以使用对应的 read_*功能:read_csv:我们读取...很多情况下我们会将参数索引设置为False,这样就不用额外的列来显示数据文件中的索引。to_excel: 写入 Excel 文件。to_pickle:写入pickle文件。...以下函数很常用:duplicated: 识别DataFrame中是否有重复,可以指定使用哪些列来标识重复项。drop_duplicates:从 DataFrame 中删除重复项。...『长』格式,在这种格式中,一个主题有多行,每一行可以代表某个时间点的度量。我们会在这两种格式之间转换。melt:将宽表转换为长表。...注意:重要参数id_vars(对于标识符)和 value_vars(其值对值列有贡献的列的列表)。pivot:将长表转换为宽表。
pivot pandas使用版本0.22 melt()的逆操作在Pandas中对应为 pivot(),它也是一个设计上的顶层函数,工程位置如下: Pandas | pivot() 它能变形长格式表为宽格式...主要参数: index 指明哪个列变为新DataFrame的index,注意是哪个,而不是哪些; columns 指明哪个列变为columns; values 指明哪些列变为新DataFrame的数据域...上面图1到图2的变换如下,并未指明values参数,其他列全部按照层级罗列。明显地,列变宽了,变为宽格式了。 ? 如果只想获取某一个系列,比如baz系列,执行如下操作: ? 图2变化为如下: ?...总结 以上就是pivot使用细节,注意到pivot函数是没有聚合功能的。pandas中pivot_table()提供了聚合函数,实现聚合功能。...虽然只是一个简单的函数,但是却能够快速地对数据进行强大的分析。要想用透,需要多思考,尽量应用到实际场景中。
问题 你想要把数据从宽格式转换为长格式。 R中许多函数希望输入的数据是长格式而不是宽格式。然而像 SPSS 软件经常使用宽格式数据。 ?...stack() 和 unstack() 样例数据 这里使用的数据框包含同样数据的长、宽格式。它们接下来会被相互转换。...: - data: 输入数据 - key: # 分类key的列名 - value: 包含值的列名 - ...: # 包换需要转换值的列名 - factor_key: # 把新的合成列设置为因子 data_long...control 11.5 #> 8 4 M first 13.4 #> 12 4 M second 12.9 从长格式到宽格式...control 11.5 #> 8 4 M first 13.4 #> 12 4 M second 12.9 从长格式到宽格式
该资料是长格式,下面将其转换为宽格式。...direction:这是一个字符串,表示重塑的方向。在这种情况下,"wide"表示要将数据从长格式重塑为宽格式。...tidyr 包以一种比较简洁统一的格式实现数据长宽格式的转换,其中,函数 pivot_wider( ) 用于把长格式数据转换为宽格式,而函数 pivot_longer( ) 用于把宽格式数据转换为长格式...在对医学数据进行分析之前,通常情况下应先把数据集转换为长格式,因为 R 中的大多数函数都支持这种格式的数据。...tidyr 包中的 gather() 和 spread() 同样可以用于长型、宽型数据类型转换,详见 Cookbook for R。
这里面引出2个概念: 宽表( wide format) :指列数比较多 长表( long format) :行数比较多 回头核对官方给定melt的功能和参数 ?...注意用词:unpivot 变化 DataFrame从宽格式到长格式,选择性地保留标示列,其实就是指 id_vars参数。 ?...以上为两个最主要的参数,第二个value_vars指需要upivot的列。 思考 melt()函数的作用,它能将宽表变化为长表。...在做特征分析列数较多,即为宽表时,我们不妨选择某些列为unpivot列,从而降低维度,增加行数据实现对数据的重构。...官方解释melt()中变化这个词使用了unpivot,因此大胆猜测它的逆操作为 pivot(),下一讲介绍 pivot.
读取其他流行格式的数据 在本节中,我们将探索 Pandas 的功能,以读取和使用各种流行的数据格式。...三、处理,转换和重塑数据 在本章中,我们将学习以下主题: 使用inplace参数修改 Pandas 数据帧 使用groupby方法的场景 如何处理 Pandas 中的缺失值 探索 Pandas 数据帧中的索引...从 Pandas 数据帧中删除列 在本节中,我们将研究如何从 Pandas 的数据集中删除列或行。 我们将详细了解drop()方法及其参数的功能。...总结 在本章中,我们学习了各种 Pandas 技术来操纵和重塑数据。 我们学习了如何使用inplace参数修改 Pandas 数据帧。 我们还学习了可以使用groupby方法的方案。...宽形图 Seaborn 还支持宽格式的数据图。
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