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数据透视入门

今天跟大家分享有关数据透视入门的技巧! 数据透视是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!...直接看本文的案例数据 (一定要注意了数据透视的原数据结构一定要是一维表格,无合并单元格。) ?...然后我们将利用几几步简单的菜单操作完成数据透视的配置环境: 首先将鼠标放在原数据区域的任一单元格,选择插入——透视; 在弹出的菜单中,软件会自动识别并完成原数据区域的选区工作。 ?...你需要做的是定义好数据透视的输出位置: 新工作:软件会为透视输出位置新建一个工作; 现有工作:软件会将透视输出位置放在你自定义的当前工作目标单元格区域。...此时你选定的透视存放单元格会出现透视的 布局标志,同时在软件右侧出现数据透视表字段菜单,顶部菜单栏也会自动出现数据透视表工具菜单。

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    Python进行数据分析之数据透视

    前言 在节前的一次推送中,我写了如何使用FME来进行进行数据透视的相关分析。今天来填之前挖的坑,使用Python来完成同样的数据分析。只不过,Py实现起来,更简洁!...数据透视的强大,这里就不再赘述了,Python语言的优势与缺点,这里也不再介绍。 只说一句:Python,绝对值得学习,非常适合非计算机专业的人来用! 比如,俺们搞GIS的!...实现方式 下面就来介绍下,怎么Python来实现! 代码 先来看看代码吧! ? 思路 导入需要的包 这里用到的包,就一个:pandas!...这个库超级强大,很多的数据分析都可以通过这个包来做(之前参加了一半的数据分析学习小组 ? ,大多数作业都可以通过这个库完成)。 读取数据 将磁盘中的数据,读取出来,存到名为df的变量中!...数据透视 这一行代码,是本次处理的核心代码!完成了数据透视的分析,并将空值填成了0。 写出数据 数据处理完成,并不是终点,还要写出来 ? ! 处理前后的数据 ?

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    FME进行数据分析之数据透视

    什么是数据透视? Excel中的解释 数据透视是计算、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。...百度百科中的解释 数据透视(Pivot Table)是一种交互式的,可以进行某些计算,如求和与计数等。所进行的计算与数据数据透视中的排列有关。...之所以称为数据透视,是因为可以动态地改变它们的版面布置,以便按照不同方式分析数据,也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时,数据透视会立即按照新的布置重新计算数据。...另外,如果原始数据发生更改,则可以更新数据透视。 我的理解 数据透视,简单来讲,就是将下图,变成下下图的一个过程! ? ? ? 是不是很形象? ? 那怎么实现呢?...实现方式 初探:进行分析与交互式验证 在刚看到这个这个处理题目的时候,我就想,这个或许可以数据透视来完成。所以在拿到数据后简单分析之后,就丢在Excel中来了一波数据透视! 如下图所示: ?

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    数据透视多表合并

    今天跟大家分享有关数据透视多表合并的技巧!...利用数据透视进行多表合并大体上分为两种情况: 跨合并(多个在同一工作薄内) 跨工作薄合并(多个分别在不同工作薄内) 跨合并(工作薄内合并) 对于结构的要求: 一维结构 列字段相同 无合并单元格...在弹出的数据透视向导中选择多重合并计算数据区域,点击下一步。 选择创建自定义字段,继续点击下一步。 ? 在第三步的菜单中选定区域位置鼠标分别选中四个数据区域(包含标题字段)。...合并步骤: 与工作薄内的间合并差不多,首先插入——数据透视向导(快捷键:Alt+d,p) 选择多重合并计算字段——创建自定义字段。 ? 将两个工作薄中的四张全部添加到选定区域。 ? ?...然后选中其中一个字段的及数据区域鼠标拖动位置(选中销售金额就往右侧拖动,如果选中销售数量那就往左拖动。) ? 透视的样式可以通过套用表格样式随意调整。

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    这个可以动态更新的课程,我数据透视做的!

    - 分析 - 左边的切片器,控制中间和右边的表格,数据动态更新。 右边的表格,就是普通的数据透视,这一步很好解决。...中间的表格,有两个问题: 一是在数据透视的值区域显示文本,内容随切片器动态更新; 一是有一个标准的格式,“午间休息”把表格上下拆开了。...- 任务1 - 数据透视值区域显示文本 参照大海老师《你可能从来没用透视干过这事!轻松搞定2020年休假月历!》的文章。...度量值”教“,输入公式“教:=MIN('课程总表'[课班])“ 第三步:建立数据透视,并添加切片器 从Power Pivot中创建数据透视 将“星期”放在列区域...- 任务2 - 将数据透视转换为公式 第一步:选中数据透视,在”OLAP工具“中选择“转换为公式”。 第二步:移动表格的位置,设置表格格式。

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    Python数据透视透视分析:深入探索数据关系

    数据透视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,其中最常用的是pandas库。 下面我将介绍如何使用Python中的pandas库来实现数据透视透视分析。...df = pd.read_csv('data.csv') # 根据实际情况修改文件路径和格式 3、创建数据透视:使用pandas的pivot_table()函数可以轻松创建数据透视。...:通过创建数据透视,我们可以深入探索不同维度之间的数据关系,并对数据进行分析。...下面是一些常用的操作: 筛选数据:可以基于数据透视中的特定值或条件筛选出我们感兴趣的数据

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    Power BI里的数据透视怎么长这样?肿么办?

    小勤:Power BI里这个数据透视怎么设置啊?我放了三个维度到行里,可是怎么只能显示一个维度? 大海:因为Power BI默认可以按维度进行逐层钻取的啊。...比如你想看下一层“货主城市”的,可以单击数据透视左上角的“转至层次结构中的下一级别”按钮,如下图所示: 这样,就显示为下一级别的内容了: 小勤:这样的话,就等于分析维度都变了,能不能像...最好还能合并单元格的…… 大海:当然也是可以的,在行标题里把“渐变布局”关掉(印象中以前版本的Power BI里好像不是这么叫的,请更新到最新的版本),如下图所示: 小勤:原来在这里,我说怎么找不到设置的地方呢...,这么个名称,完全看不懂啊…… 大海:这不一说就懂了嘛…… 本文操作过程在《Power BI独立训练数据文件》中完成,请下载并自行操作完成,下载链接:https://pan.baidu.com/s/11XailsRq68qoXqMBdsOpjg

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    在pandas中使用数据透视

    Python大数据分析 记录 分享 成长 什么是透视?...经常做报表的小伙伴对数据透视应该不陌生,在excel中利用透视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。...透视是一种汇总了更广泛数据的统计信息。 典型的数据格式是扁平的,只包含行和列,不方便总结信息: 而数据透视可以快速抽取有用的信息: pandas也有透视?...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一,自然也有透视的功能。 在pandas中,透视操作由pivot_table()函数实现,不要小看只是一个函数,但却可以玩转数据,解决大麻烦。...下面拿数据练一练,示例数据如下: 该为用户订单数据,有订单日期、商品类别、价格、利润等维度。

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    技术|数据透视,Python也可以

    对于习惯于Excel进行数据分析的我们来说,数据透视的使用绝对是排名仅次于公式使用的第二大利器。特别是在数据预处理的时候,来一波透视简直是初级得不能再初级的操作了。...接下来就给大家讲一下如何在Python中实现数据透视的功能。 ? pivot ? pd.pivot_table 这就是实现数据透视表功能的核心函数。显而易见,这个函数也是基于Pandas的。...在使用这个功能之前,需要先import pandas as pd哦~ pivot这个单词本身就已经告诉我们这个函数实现的功能类似于数据透视数据透视:data pivot) 需要指定的参数也和Excel...我们先回顾一下使用Excel进行数据透视的操作过程: 首先,选中希望进行数据透视数据,点击数据透视,指定数据透视的位置。 ? ?...敲黑板,重点来了: index=列 colums=行 values=值 有了这三个函数,最最最基础的一个数据透视就算是完成了。

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    数据透视多表合并|字段合并

    今天要跟大家分享的内容是数据透视多表合并——字段合并!...因为之前一直都没有琢磨出来怎么使用数据透视做横向合并(字段合并),总觉得关于合并绍的不够完整,最近终于弄懂了数据透视表字段合并的思路,赶紧分享给大家!...数据仍然是之前在MS Query字段合并使用过的数据; 四个,都有一列相同的学号字段,其他字段各不相同。 建立一个新工作作为合并汇总表,然后在新中插入数据透视。...Ctrl+d 之后迅速按p,调出数据透视向导 选择多重合并计算选项: ? 选择自定义计算字段 ? 分别添加三个区域,页字段格式设置为0(默认)。 ?...此时已经完成了数据之间的多表字段合并! ? 相关阅读: 数据透视多表合并 多表合并——MS Query合并报表

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    在pandas中使用数据透视

    什么是透视? 经常做报表的小伙伴对数据透视应该不陌生,在excel中利用透视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。...透视是一种汇总了更广泛数据的统计信息。 典型的数据格式是扁平的,只包含行和列,不方便总结信息: ? 而数据透视可以快速抽取有用的信息: ? pandas也有透视?...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一,自然也有透视的功能。 在pandas中,透视操作由pivot_table()函数实现,不要小看只是一个函数,但却可以玩转数据,解决大麻烦。...参数aggfunc对应excel透视中的值汇总方式,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,示例数据如下: ?...首先导入数据: data = pd.read_excel("E:\\订单数据.xlsx") data.head() 接下来使用透视做分析: 计算每个州销售总额和利润总额 result1 = pd.pivot_table

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    数据科学小技巧3:数据透视

    数据透视是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。...第三个数据科学小技巧:数据透视。前面的数据科学小技巧,可以点击下面链接进入。...数据科学小技巧系列 1数据科学小技巧1:pandas库apply函数 2数据科学小技巧2:数据画像分析 我们Python语言和pandas库轻松实现数据透视表功能。...第二步:导入数据集 ? 第三步:数据检视 ? 第四步:数据透视 ?...我们使用pandas库的pivot_table函数,重要参数设置: index参数:指定分组指标 values参数:指定计算的指标 aggfunc参数:指定聚合计算的方式,比方说求平均,累加和 数据透视结果

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