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：
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今天跟大家分享有关数据透视表入门的技巧！ 数据透视表是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！ 对于日程的排序、汇总、转换、提取等，他都可用统统拿下，替代了很
大海：其实是这样的，计算字段里会先将每个字段的内容求和，然后再按计算字段的公式进行求值，所以你前面的那个错误结果其实是这样得来的：
大海：当然啊。数据透视表里可不只是求和那么简单哦，虽然你每次把数据放进去的时候求和就自动出来了，但是，透视表实际上还支持很多其他的计算哦，比如计数、最大最小值、百分比……
导读：数据透视表是Excel中最实用最常用的功能，没有之一。今天对数据透视表进行一次全面的整理，共五大类，23个技巧。
那么，如何实现呢？本文介绍两种方式。喜欢看视频的读者可以直接跳过文字，下拉到视频操作。
这个问题很常见，解决起来也不难，即按“型号+序号”进行分组，对后面各“日期”列求和：
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。
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。
文 | 兰色幻想-赵志东 在excel中我们有时会看到一些奇奇怪怪的公式，为了帮助新手学习，兰色今天带大家一起盘点这些公式。 公式1：=Sum(表1：表20！A1) 揭密：这是Sum的多表求和公式 用
日常使用Power Query的过程中，大家可能会对表（Table）、列（List）筛选部分数据比较熟悉，但是，如果是对于一行（Record），要筛选（或剔除）部分列（字段）进行计算，那该怎么办呢？
已经使用各类函数统计出了数据结果，却被要求加入新的临时需求。这是数据分析师的工作日常，你是否还在为此苦恼？
在做薪酬的数据分析过程中，我们的基础薪酬数据来源于薪酬的年度基础数据表，在这个表的基础上，我们需要对数据进行汇总分析生成薪酬的数据分析报表，在薪酬的数据汇总报表中有薪酬的一些指标数据，比如各个层级的薪酬最大值，最小值，各个层级的薪酬带宽，各个层级的中位值。这些关键指标都是来源于薪酬的数据基础表，在这个过程中，我们希望能快速的 自动的可以进行这些关键指标的计算，汇总。
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。
数据透视表是计算、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。
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。
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。
处理数量较大的数据时，一般分为数据获取、数据筛选，以及结果展示几个步骤。在 Excel 中，我们可以利用数据透视表(Pivot Table)方便快捷的实现这些工作。
使用工作表中连续区域的所有数据，只需单击该数据区域的任一单元格，通过插入图表命令插入图表即可
说到排名，大家是再熟悉不过了。从还在学校读书时候的分数排名，到现在出来工作了，只要有考核的需要，也都会涉及到排名。
以前，看到很多文章写到，可以通过简单的“将精度设为所显示精度”设置选项，实现类似金额等的所谓“正确”计算，避免出现因多位小数求和后再四舍五入出现总和的偏差问题……
文章背景： 透视列（Pivot）和逆透视列（Unpivot）是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法，在Power BI中也提供了同样的功能。
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！
数据透视表（Pivot Table）是一种数据分析工具，通常用于对大量数据进行汇总、分析和展示。它可以帮助用户从原始数据中提取关键信息、发现模式和趋势，并以可视化的方式呈现。
这篇文章是本系列的第一篇，选择性汇总了EXCEL的常用且重点的模块和公式，用作内部员工EXCEL基础操作培训，以帮助表格基础薄弱的同事快速熟悉常用操作，提升工作效率。现将内容分享，作为数据分析基础的第一篇。
•此时，B2单元格为被引用单元格，E2单元格为引用单元格，被引用单元格修改，引用单元格同样变化。
大海：就在菜单里点两下就好，比如不要分类汇总了，直接在菜单【数据透视表工具】-【设计】里：
摘要：本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。
微软用几年的弯路摸索出自助商务智能的最终产品路线，PowerBI 自然而然地来了。另外，如果您正从零（或者具备一定Excel基础）开始希望学习自助BI，也可以对照看目前所处的位置以更清晰学习上升的路线。
pandas是用python进行数据分析最好用的工具包，没有之一！从数据读写到预处理、从数据分析到可视化，pandas提供了一站式服务。而其中的几个聚合统计函数，不仅常用更富有辩证思想，细品之下不禁让人拍手称快、直呼叫好！
数据透视表是一个很重要的数据统计操作，最有代表性的当属在Excel中实现（甚至说提及Excel，个人认为其最有用的当属三类：好用的数学函数、便捷的图表制作以及强大的数据透视表功能）。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。
本文涉及一些简单的 Excel 的操作，效果拔群 ---- 步骤： 获取 Docker 版本，并生成一个 csv 文件 导入 CSV 到 Excel 并简单清洗数据 使用 Excel 透视表功能做简单
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"
Excel作为Office常用办公软件之一，其在一名数据分析师的工作日常中也占有一定地位，比如个人就常常倾向于依赖Excel完成简单的数据处理和可视化作图，其中数据处理部分则主要是运用内置函数+数据透视表两大部分。
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
摘要：Office是Windows操作系统下最常用的办公软件之一，它包含了Word、Excel、PowerPoint等多个应用程序，可以满足人们在日常工作、学习中的各种需求。其中，Excel作为一款专业的数据处理软件，可以帮助用户快速、准确地完成数据分析的工作。本文将从数据格式、公式计算、数据透视表、图表分析四个方面介绍如何利用Excel进行高效数据分析。
前几天在Python最强王者交流群【FiNε_】问了一个Pandas数据处理的问题。问题如下：这个数值怎么让它排序呢？导出时 按照大小排序。
行上下文也会涉及到关系。例如在多端引用1端数据是使用Related，则会默认当前行关联的数据。
在以上5个求和函数中，如果按 功能 + 计算速度 ＋ 易用性 3个角度综合评比，Sumifs是当之无愧的No.1。今天兰色就全面讲解这个最常用的多条件求和函数用法。
ActiveWorkbook.PivotCaches.Create( _ SourceType:=xlDatabase, _ SourceData:=sh & "!R1C1:R" & rn & "C22", _ Version:=4 _ ).CreatePivotTable _ TableDestination:="Sheet1!R1C1", _ TableName:="数据透视表1", _ DefaultVersion:=4 'xlPivot
小勤：大海，在PowerQuery里面能不能对一列数求和、算个数、求最大、最小值之类的啊？
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
Excel是一个功能强大的电子表格软件，它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员，掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中，我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
VLOOKUP、数据透视表、条件格式…你用这几个技巧做，80%的工作需求都能解决。今天特意整理了这些操作技巧，拯救同在“表海”中挣扎的你，让你的工作效率超乎想象。
大海：PowerQuery不是更加自动吗？第一反应为什么不是用Power Query？
数据分组是对相同类别的数据进行汇总，而数据透视表是通过对行或列的不同组合对数据进行汇总，所使用的汇总方法有求和、计数、平均值、标准差等，本文使用SQL对数据进行数据分组和数据透视，下面一起来学习。
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