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。...pivot_table使用方法： ?...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： ?...总结 本文介绍了pandas 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。
import pandas as pd # 伪造一些数据 fake_data = {'subject':['math', 'english'], 'A': [88, 90], '...'C']) test subject A B C 0 math 88 70 60 1 english 90 80 78 # 转换为窄表 pd.melt(test, id_vars=['subject...从单条目数据集生成宽表 需求 场景 从医院数据库中导出了大量的体检数据，但体检数据表中，每一行代表某人某次体检的某一项体检的结果。...89 1 111021 English 93 2 312983 English 91 3 314621 English 82 4 314621 Math 92 5 112341 Math 82 目的：转换成如下表格...以上这篇pandas使用之宽表变窄表的实现就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
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。...pivot_table使用方法： pandas.pivot_table(*data*, *values=None*, *index=None*, *columns=None*, *aggfunc='mean...、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。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 标签：Python与Excel，pandas 本文将尝试使用Python pandas读取来自同一文件的多个Excel工作表。...我们可以通过两种方式来实现这一点：使用pd.read_excel()方法，并使用可选的参数sheet_name；另一种方法是创建一个pd.ExcelFile对象，然后解析该对象中的数据。...图3 pd.ExcelFile() 使用这种方法，我们创建一个pd.ExcelFile对象来表示Excel文件。此时，我们不需要指定要读取的工作表。...图5 要从工作表中获取数据，可以使用parse()方法，并提供工作表名称。...图6 需要注意的一点是，pd.ExcelFile.parse()方法与pd.read_excel()方法等效，这意味着你可以传入read_excel()中使用的相同参数（参见：Python pandas
通过使用Pandas库，可以用Python代码将你的网络搜刮或其他收集的数据导出到Excel文件中，而且步骤非常简单。...将Pandas DataFrame转换为Excel的步骤 按照下面的步骤来学习如何将Pandas数据框架写入Excel文件。...pip install openpyxl 复制代码 你可以在不提及任何工作表名称的情况下将DataFrame写入Excel文件。下面给出了一步一步的过程。...使用pandas包的ExcelWriter()方法创建一个Excel写作对象。 输入输出的Excel文件的名称，你想把我们的DataFrame写到该文件的扩展名中。...你可以改变excel文件的工作表的名称 df.to_excel("output.xlsx", sheet_name='Sheet_name_1') 复制代码 使用Excel writer追加到一个现有的
('Tsinghua University', 'Senior'), ('Tsinghua University', 'Sophomore')]) 当size作为DataFrame的属性时，返回的是表长乘以表宽的大小...无法对特定的列使用特定的聚合函数 无法使用自定义的聚合函数 无法直接对结果的列名在聚合前进行自定义命名 可以通过agg函数解决这些问题： 当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数对应的字符串传入...分组之后, 如果走聚合, 每一组会对应一条记录, 当分组之后, 后续的处理不要影响数据的条目数, 把聚合值和每一条记录进行计算, 这时就可以使用分组转换(类似SQL的窗口函数) def my_zscore...定义了filter方法进行组的筛选，其中自定义函数的输入参数为数据源构成的DataFrame本身，在之前定义的groupby对象中，传入的就是df[['Height', 'Weight']]，因此所有表方法和属性都可以在自定义函数中相应地使用...题目：请创建一个两列的DataFrame数据，自定义一个lambda函数用来两列之和，并将最终的结果添加到新的列'sum_columns'当中 import pandas as pd data =
一、多行转多列（竖表转横表） 原始数据中是一个竖表，每个学生的每个学科一行数据，对其转换成一张横表，即表中学生id为主键，包含语文、数学、英语三列，列值为对应学科分数。...---------+--------+---------+---------+ 2.相关知识 sparksql-pivot子句介绍 sparksql-unpivot子句介绍 3.SQL 我们之前使用...case when+sum的方式，现在使用pivot的方式进行转换。...） 原始数据为一张横表，分别有三列成绩列，想要转成竖表，需要转换成三列分别为 学生id、学科、成绩，转换完成之后学生id将不再是主键。...case when+sum的方式，现在使用pivot的方式进行转换。
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。 ?...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。...基于上述数据集实现不同性别下的生还人数统计，运用pandas十分容易。这里给出Pandas中数据透视表的API介绍： ?...2.对上述结果执行行转列，实现数据透视表。这里，SQL中实现行转列一般要配合case when，简单的也可以直接使用if else实现。...以上就是数据透视表在SQL、Pandas和Spark中的基本操作，应该讲都还是比较方便的，仅仅是在SQL中需要稍加使用个小技巧。希望能对大家有所帮助，如果觉得有用不妨点个在看！
数据透视表（Pivot Table）是常用的数据汇总工具，可以通过控制数据的排列灵活地进行数据分析，进而挖掘出数据中最有价值的信息。掌握数据透视表，已经成为数据分析从业者必备的一项技能。...在python中我们可以通过pandas.pivot_table函数来实现数据透视表的功能。...本篇文章介绍了pandas.pivot_table具体的使用方法，在最后还准备了一个备忘单，希望能够帮助你记住如何使用pandas的pivot_table。 1....保存透视表 数据分析的劳动成果最后当然要保存下来了，我们一般将透视表保存为excel格式的文件，如果需要保存多个透视表，可以添加到多个sheet中进行保存。 save_file = "....备忘单 为了试图总结所有这一切，本文创建了一个备忘单，希望它能够帮助你记住如何使用pandas的pivot_table。 ?
请思考： 1 透视表是什么？会用Excel做透视表吗？ 2 pandas如何做透视表分析？使用什么函数？函数的参数如何选择和设置？ 1 透视表介绍 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。...变量集数据类型以及类型转换 代码 # 查看变量集数据类型 df.dtypes # 变量Status类型转换和设置要检视的顺序 df['Status'] = df['Status'].astype('category...4 使用query()函数对透视表做过滤操作 实例1 代码 table.query('Manager == ["Debra Henley"]') 结果 ?...5 总结 pandas通过pivot_table()函数可以实现透视表，通过设置函数里面的不同参数以达成不同的目标。
将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中，我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame，并介绍相关的步骤和案例。...图片使用 Pandas 读取 JSON 文件在开始之前，让我们了解如何使用Pandas的read_json()函数从JSON文件中读取数据。...案例研究：从公开 API 获取 JSON 数据并转换为 DataFrame让我们提供一个实际案例，演示如何使用公开的API获取JSON数据，并将其转换为Pandas DataFrame。...结论在本文中，我们讨论了如何将JSON转换为Pandas DataFrame。...我们还探讨了如何解析嵌套的JSON数据，并提供了一个从公开API获取JSON数据并转换为DataFrame的案例。最后，我们提供了一些常见的JSON数据清洗和转换操作。
import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数 对于Series，它可以迭代每一列的值操作： df = pd.read_csv...Height"]/100)**2 x["bmi"] = bmi return x temp_data.apply(transfor, axis=1)# BMI = # apply Pandas...，永远表示的是处理方向而不是聚合方向，当axis='index'或=0时，对列迭代对行聚合，行即为跨列，axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串，Pandas...这时候我们的str属性操作来了，来看看如何使用吧~ # 将文本转为小写 user_info.city.str.lower() 可以看到，通过 `str` 属性来访问之后用到的方法名与 Python 内置的字符串的方法名一样...map 是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。 如果我想通过年龄判断用户是否属于中年人（30岁以上为中年），通过 map 可以轻松搞定它。
Pandas 透视表概述 数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。...Pandas pivot_table函数介绍：pandas有两个pivot_table函数 pandas.pivot_table pandas.DataFrame.pivot_table pandas.pivot_table...,index,columns,aggfunc，下面通过案例介绍pivot_tabe的使用 零售会员数据分析案例 业务背景介绍 某女鞋连锁零售企业，当前业务以线下门店为主，线上销售为辅，通过对会员的注册数据以及的分析...，将multiIndex索引变成普通索引 custom_info.groupby(['注册年月','会员等级'])['会员卡号'].count().reset_index() # 使得结果更美观 或使用...unsatck: custom_info.groupby(['注册年月','会员等级'])['会员卡号'].count().unstack() 使用透视表可以实现相同效果： 增量等级占比分析，查看增量会员的整体情况
而物料表的多层结构通常不是很“规范”，如下表1所示，如果我们想快速查询某三级料号对应的上级料号（可能有很多个，如不同大小颜色的铁桶都要使用同种规格的铁板为原材料），这时表1显然无法一次查出完整结果 。...表1 原始物料表 ? 我们希望的物料表结构如表2所示。那要如何从表一转换到表2呢？ 表2 理想物料表结构 ?...这里分享一个用Power Query来解决的思路--选则使用Power Query主要是因为在实际工作中，我们要处理的物料清单会有成百上千，每个都是一个独立从系统下载的文件，而且每个清单里的数据量可能都很大...使用Power Query，一切就变得很容易了。 首先将表一读入Power Query。如果是很多张表，可以用文件夹方式读取并合并，用筛选去除不需要的行。 ?...本文所有步骤均为Power Query基本菜单操作，虽然步骤显得有些多，但思路清晰易于理解，而且即使数据量很大时运行速度也非常快，这也是据笔者经验使用菜单操作相对有些复杂自定义函数的最大优点。
转换后格式 ? 利用这些数据就可以在透视表中进行计算展示 ? (一) 原数据说明 ? 红框框选的都是合并单元格的格式，这种格式在Excel中非常常见。...(二) 导入数据 我们知道，如果我们直接导入的话会破坏原来的格式，因为在导入时会自动把原来的数据转换成超级表，就会产生这种结果，这样就破坏了我们原来的数据样式了。 ? 这里我们可以利用名称命名来导入。...左边标题很简单，使用向下填充即可完成。 ? ? 年份的调整该如何操作呢？可以通过转置后向下填充。 ? 2....(四) 最终利用透视表进行展示所需要的内容 ? (五) 技巧总结 1. 如果要横向填充，使用转置后再向下填充 2.
1、 什么是因果图及判定表法？ 因果图是用图解的方法表示输入的各种组合关系，依据因果图写出判定表，从而设计相应的测试用例。 它适合于检查程序输入条件的各种组合情况。...3）把因果图转换成判定表。 4）将判定表的每一列作为依据，设计测试用例。...2）画出因果图： 3）判定表法：因果图方法最终生成的就是判定表。一般可以根据因果图画出判定表，判定表里只有0,1两个数字。若输入条件有n个，则用例考虑的情况有2n种。...判断表如下： 表中8种情况的左面两列情况中，原因①和原因②同时为1，这是不可能出现的，故应排除这两种情况。...4）得到测试用例，并列出具体的用例测试数据 补充知识点： 依据判定表得到的测试用例会很多条，那我们想一想，是否可以简化用例呢？如何简化呢？
前言 长宽格式数据之间相互转换使用到的函数，可以叫做表格生成函数。前面已经介绍了在Hive中如何将长格式数据转换成宽格式数据，现介绍一下在Hive中如何将宽格式数据转换成长格式数据。...【Hive】实现长格式数据转换成宽格式数据 需求描述 某电商数据库中存在表user_info1，以宽格式数据记录着客户属性数据和消费数据，需要将左边user_info1宽格式数据转化成右边长格式数据...education":"PhD","first_buytime":"2018/5/4","name":"ZhenJi","regtime":"2018/4/3","sex":"female"} 步骤二：使用...总结 前后两部分介绍了长宽格式数据之间如何相互转换。会发现不管是将长格式数据转换成宽格式数据还是将宽格式数据转换成长格式数据，都是先将数据转换成map格式数据。...长格式数据转换成宽格式数据：先将长格式数据转换成map格式数据，然后使用列名['key']得到每一个key的value；宽格式数据转换成长格式数据：先将宽格式数据转换成map格式数据，然后使用explode
竖表变横表 CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL, `sub` varchar(255) DEFAULT NULL, `score`...end) as "数学", max(case sub when "英语" then score else 0 end) as "英语" from student GROUP BY userid; 横表变竖表
标签：pandas，melt()方法 有时，我们可能需要将pandas数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式，这可以通过使用melt方法轻松完成。...本文通过一个简单的示例演示如何使用melt方法。 图1 考虑以下示例数据集：一个表，其中包含4个国家前6个月的销售数据。然后，我们的目标是将“宽”格式转换为“长”格式，如上图1所示。...import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(0) sales = pd.DataFrame({ 'country':['Canada','...将pandas数据框架从宽格式转换为长格式 使用“country”列作为标识符变量id_vars。在第一行代码中，将value_vars留空,实际上是在说：使用除“country”之外的所有列。...可以使用df.rename()方法来实现。然而，通过利用melt()方法里的var_name和value_name参数更容易。
根据一个或者多个键对数据进行聚合 根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中 一文看懂pandas的透视表 Pivot_table 特点 灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据...'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'] * 4, ....: 'D': np.random.randn(24), # 如何生成随机数...关于pivot_table函数结果的说明： df是需要进行透视表的数据框 values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性...Crosstab 一种用于计算分组频率的特殊透视表。...可以按照指定的行和列统计分组频数 party_counts = pd.crosstab(df['day'], df['size']) # 第一个参数是行索引，第二个参数是列属性 # 使用loc，
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