在Excel中,可以使用数据透视表来对数据进行聚合和分析。然而,如果你想在Excel中使用列表而不是聚合来透视字段,可以通过以下方法实现:
这些方法可以让你在Excel中使用列表而不是聚合来透视字段,从而更好地展示数据的详细信息。腾讯云没有直接相关的产品和链接地址,但你可以在腾讯云的文档和论坛中寻找更多关于Excel和数据透视表的使用技巧和建议。
导读 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...例如在Excel工具栏数据透视表选项卡中通过悬浮鼠标可以看到这样的描述: ?...至此,我们可以发现数据透视表中实际存在4个重要的设置项: 行字段 列字段 统计字段 统计方式(聚合函数) 值得指出的是,以上4个要素每一个都可以不唯一,例如可以拖动多个字段到行/列字段中形成二级索引,...index : 用于放入透视表结果中的行索引列名 columns : 用于放入透视表结果中列索引列名 aggfunc : 聚合统计函数,可以是单个函数,也可以是函数列表,还可以是字典格式,默认聚合函数为均值...pivot由于仅涉及行列重组和变形,所以一般更适用于分类变量;而pivot_table在重组的基础上还增加了聚合统计的过程,所以一般更适用于数值型变量,但对于支持分类变量统计的聚合函数(例如count)
Python: 关于Python中的变量与数据描述函数,因为之前已经介绍过一些基础的聚合函数,这里仅就我使用最多的数据透视表和交叉表进行讲解:Pandas中的数据透视表【pivot_table】和交叉表...【crosstab】的规则几乎与Excel中的透视表理念很像,可以作为所有的数值型、类别型变量的表述统计、频率统计和交叉列联表统计使用。...透视表中的行字段,通常为类别型字段) columns=None, #列字段(对应Excel透视表中的列字段,通常为类别型字段) values=None..., normalize=False ) 透视表的参数设定非常直观,其理念大致与Excel中的透视表理念一致,只要把握好关于行、列、度量值和聚合函数的设定规则即可...以上透视表是针对数值型变量的分组聚合,那么针对类别型变量则需要使用pandas中的交叉表函数进行列表分析。
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。...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。...values、index、columns最为关键,它们分别对应excel透视表中的值、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...,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。
什么是透视表? 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。...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。...注意,在所有参数中,values、index、columns最为关键,它们分别对应excel透视表中的值、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? 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。
只有从明细表开始,才能保留真实的业务交易过程中的字段逻辑关系——表的字段设计之初衷,就在于完整、准确、高性能地记录业务发生。...一旦在明细上做完透视(pivot),你就失去了业务逻辑的灵魂。 今天的朋友,也是相似的问题,她不了解如何在Tableau中如何增加同比环比,于是在Excel透视图中通过筛选、计算完成。...这是“Excel后遗症”,是“大数据分析的毒瘤”。 由于同比和环比是建立在某些日期维度的聚合基础上的,因此属于聚合的二次聚合。虽然高级用户可以在明细中增加聚合和二次聚合,但是很显然既不方便也不高效。...Tableau优先推荐“表计算”完成二次聚合——通过在本地执行,提高了呈现的效率。 一旦在明细中完成二次聚合,你就增加了分析过程中出错的概率。...比如朋友说不知道在Tableau中如何完成计算,我就简单展示了如何通过“即席计算”快速创建计算,简单的加减计算,并用Excel的行和透视表的行说明了 毛利/销售额 和 sum毛利/sum销售额的区别。
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。...在分析之前,需要确保你安装了pandas(最好使用jupyter)和Excel(2016版)。接下来每一个环节,我们都将使用二者实现同样的效果。...2.Excel实现 Excel中只需要在上面的基础上,在“值”的地方删掉Account,Quality即可。效果如上图右侧图所示。...目标9:对Price和Quantity使用不同的汇总方式 1.pandas实现 通过字典的方式,为不同的字段传入不同的聚合函数。...2.Excel 实现 只需在目标7的基础上,将Price和Quantity的值字段设置成相应的聚合方式即可。如下图所示。 ? 注:同一个字段可以用列表方式传多个函数。
就像讲EXCEL的文章一定要讲数据透视表一样,数据的基本统计数据(例如统计学的五数)是分析师最先关注也是最容易获取的有价值的数据。学习SQL的聚合函数,我们可以通过对比EXCEL的数据透视表来学习。...因为ZZ看来SQL的聚合函数 EXCEL的数据透视表。 ? 那么使用聚合函数需要注意三要素:聚合函数+group by关键字+having关键字。...group by关键字类似于EXCEL透视表中的“行”和“列”的部分。...avg(score) >= 60 注意,这里的having筛选与EXCEL透视表的筛选并不是一个功能,having是对聚合值的筛选,EXCEL透视表的筛选是对字段的值的筛选,这与SQL中的where...,内连接是两者均有才会返回,全连接是不管两者有没有,所有数据都要返回,存在匹配成功就放在同一行的形式; 左连接和右连接看起来有一者是多余的,因为我们可以使用左连接和右连接中的任意一个,同时通过调整表查询的顺序来实现左
导读 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。 ?...值得补充的是:实际上为了完成不同性别下的生还人数,我们完全可以使用groupby(sex, survived)这两个字段+count实现这一需求,而数据透视表则仅仅是在此基础上进一步完成行转列的pivot...上述SQL语句中,仅对sex字段进行groupby操作,而后在执行count(name)聚合统计时,由直接count聚合调整为两个count条件聚合,即: 如果survived字段=0,则对name计数...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 数据透视表对原始数据的要求 所有数据在一张表里 透视表的原始数据需要放在一张工作表里,而不是分多张工作表放置。...表中不要有合并单元格 数据透视表的原始表格中不要有合并单元格存在,否则容易导致透视分析错误 填充合并单元格办法:取消合并单元格 ->选中要填充的空单元格 ->输入公式->按Ctrl+Enter键重复操作...创建数据透视表 •使用推荐的透视表 在原始数据表中,单击【插入】选项卡下【表格】组中的【推荐的数据透视表】按钮,即可出现一系列推荐的透视表 。...理解字段 创建透视表后,Excel面板分为三个区域,左边是透视表显示区,右上方是字段列表区,右下方是字段设置区 字段布局步骤 : 勾选需要的字段 => 设置字段 =>(筛选,计算方式) => 查看透视表是否符合需求...理解字段 字段列表中显示了原始数据中所有的字段,在这里可根据需求勾选需要的字段。
数据计算 1.简单计算 在Excel中,使用函数要学会为单元格“命名”。...数据透视表 数据透视表对原始数据的要求 所有数据在一张表里 透视表的原始数据需要放在一张工作表里,而不是分多张工作表放置。...创建数据透视表 •使用推荐的透视表 在原始数据表中,单击【插入】选项卡下【表格】组中的【推荐的数据透视表】按钮,即可出现一系列推荐的透视表 。...理解字段 创建透视表后,Excel面板分为三个区域,左边是透视表显示区,右上方是字段列表区,右下方是字段设置区 字段布局步骤 : 勾选需要的字段 => 设置字段 =>(筛选,计算方式) => 查看透视表是否符合需求...理解字段 字段列表中显示了原始数据中所有的字段,在这里可根据需求勾选需要的字段。
挑战在于,用户是以透视表的格式来思考问题的,而不是以表格格式来思考问题的,所以习惯于基于 “数据透视表” 格式来进一步构建后续分析,而不是以表格的形式来构建分析。...【注意】 为了便于演示这个解决方案且具有扩展性,在 Excel 中演示这一点,但要注意,这些概念对于 “逆透视” 过程是通用的,无论使用哪个工具来操作这个过程,都是一样的。...就像在 Excel 数据透视表中一样,会发现默认值是数字列的【求和】和基于文本列的是【计数】。但与 Excel 不同的是,还会发现一个【不要聚合】 的选项,将在本书后面的章节中将使用这个选项。...这个菜单隐藏了【上移】和【下移】字段的功能,以及如果用户需要删除分组或聚合时,也可以使用【删除】功能删除它们。 现在已经配置好了数据分组方式,接下来看看如何对数据进行聚合。...没有包括在分组或聚合区域(“State” 列)的源数据列会被删除。在进行分组操作之前,不需要删除它们。 虽然可以在对话框中定义聚合区域中使用的列,但不能在这个对话框中重命名分组级别。
图1 使用数组公式 Excel中没有一个MINIF函数来根据条件求相应的最小值,可以使用MIN/IF函数组合来实现。...在“输入引用列的单元格”中输入D3,单击“确定”按钮。 使用数据透视表 可以使用数据透视表来获得上文示例中的结果,如下图6所示。 ? 图6 创建数据透视表的步骤如下: 1....在数据透视表的任意值单元格中,单击右键,选择“值字段设置”命令。在“值字段设置”对话框的“值字段汇总方式”列表框中,选择“最小值”。 5. 在数据透视表中单击右键,选择“数据透视表选项”命令。...此外,数据透视表仅有11个函数可用,而公式有近400个可用函数。 两个条件的求值示例 下面再看一个多条件的例子。如下图7所示,在指定区域中分别计算每位销售代表的最大销售量。 ?...此示例也可以使用上文介绍的DMAX函数或数据透视表来实现,有兴趣的朋友可以试试。 再看一个示例。
例如,想统计前面数据表中开课的个数,则可用如下语句: ? 02 unique nunique用于统计唯一值个数,而unique则用于统计唯一值结果序列。...另外,groupby的分组字段和聚合函数都还存在很多其他用法:分组依据可以是一个传入的序列(例如某个字段的一种变形),聚合函数agg内部的写法还有列表和元组等多种不同实现。...05 pivot_table pivot_table是pandas中用于实现数据透视表功能的函数,与Excel中相关用法如出一辙。 何为数据透视表?...pivot_table函数参数列表如下: ?...在以上参数中,最重要的有4个: values:用于透视统计的对象列名 index:透视后的行索引所在列名 columns:透视后的列索引所在列名 aggfunc:透视后的聚合函数,默认是求均值 这里仍然以求各班每门课程的平均分为例
但是,如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件,即使是上百万行数据,也可以在短时间内快速完成处理和分析。...这两个组件在Excel和Power BI中是通用的,正是这两个内置组件,使得Excel这个传统的分析工具越来越商务化,越来越智能化。...那么,有没有一本书可以一次性讲解Power Query和Power Pivot在Excel中的使用呢?...全书共11章: 第1章介绍Excel中的Power Query和Power Pivot两大商务智能组件及其功能; 第2章至第6章介绍如何使用Power Query来获取数据并进行处理,主要包含Power...9.1.1 实例1:在数据透视表中使用自定义排序:按列排序 9.1.2 实例2:在数据透视表中创建KPI规则——设置“条件格式” 9.2 在DAX中使用VAR变量 9.2.1 关于VAR变量 9.2.2
在之前的文章《Excel高阶图表,牛到不行了》中(Excel源文件下载,回复关键词“仪表盘”),我介绍了用切片器结合数据透视表更新事件的仪表盘制作方法,但从各位朋友的反馈中我觉得大家对两者还是有混淆,在文末会一并解释清楚...可以是普通的数据透视表,如果数据量级过大时,还可以将数据存储在SQL Server中,然后通过Powerpivot连接生成图表;至于控件的选择,需要结合具体的业务需求,通常来讲下拉框、列表框、数据有效性...下图中,省份切片器对数据透视表进行切片后,将透视表中的单元格(下图中涂黄单元格)作为查询函数的参数使用,两相结合完成数据抽取的过程,继而通过动态的数据区域生成交互性图表。...只需简单的数据透视表及插入切片器的操作,即可完成,不用编写任何VBA代码(VBA焦虑的小伙伴们可以松一口气了)。 Excel切片器是2010版本后增加的新功能,其常与数据透视表/图配合使用。...第三步:插入第一个数据透视图-以TOP5经销商为例 Step1:插入数据透视图,将其存放在一个新工作表中 Step2:选择前5项,经销商销量降序排序,数据透视图工具-分析-字段按钮全部隐藏 Step3
【参考答案】 本题考查的是Excel分组汇总的功能,可以用Excel的数据透视表来实现。 数据透视表特别容易操作,就靠鼠标拖动几下,立马就能从多种维度来对数据进行分析。...Excel透视表来实现。...(1)单击数据列表区域中任一单元格,在【插入】选项卡中单击数据透视表图标,弹出【创建数据透视表】对话框,如图: image.png (2)【创建数据透视表】对话框默认选项不变,点击【确定】后,就会生成一个新的...image.png 为什么拖到“筛选”区域而不是像问题1那样直接拖到“列”区域? 因为在此问题中,要的结果并不是要同时呈现各个领域的汇总值,而只是希望当选到某个领域时,就只看该领域的结果。...要制作 “所属领域”字段的切片器,单击透视表里任一单元格,在【数据透视表工具】-【分析】-【插入切片器】,在弹出的【插入切片器】对话列表框里,是原始数据所有字段的列表,我们勾选“所属领域”,就会生成了以
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....实例数据加载及预处理 本文采用kaggle赛题”泰坦尼克号“中的数据,案例背景是,船要沉了,我们根据各种影响因素,判断船上成员的存活率,比如头等舱的人存活率是不是会更高呢?...仔细观察透视表发现,与上面【3】中的"添加一个列级索引",在分组聚合效果上是一样的,都是将每个性别组中的成员再次按照客票级别划分为3个小组。...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 = ".
问题: ps.哈哈哈哈,这不就是10次面试9次问的行转列嘛~ 讨论过程中: 大佬们纷纷谏言献策,集思广益。...group by 结果展示 2.2 经典case when实现 使用case when来依条件分列是最简单的一种方法。...) 2.5 execl 数据透视表实现行转列 Excel 要实现行列转换,需要用到 Power Query,而Power Query 只有Excel 2016以上的版本才有!...Excel 实现列转换,可以通过【添加辅助列】来实现该效果。而在 Power Query 有多种可以添加辅助列的方法。...此处介绍两种方法法一,通过自定义列,添加辅助列法二,通过重复列,实现添加辅助列 第三步,进行透视列。【透视列】>【值列,自定义,选中需要透视的列】-【聚合值函数,选择不要聚合】-【确定】。
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 前言 本系列上一节文章最后我随手使用了 pandas 中的透视表操作,之后有些小伙伴询问我相关的问题。...行标签,survived 字段拖入 列标签 - 还需要统计人数,人名总是有的,因此把 name 字段拖入 数值区域 - 透视表立刻出结果,行标签 放入的字段的唯一值,被显示在透视表左侧。...: Excel 透视表中的 列标签 - 参数 values:Excel 透视表中的 数值区域 - 参数 aggfunc:Excel 透视表中的 数值区域 的字段的统计方式(Excel 默认是计数) "...2个参数,因为 pandas 中添加这2列是非常简单 "Excel 透视表是百分比呀" pandas 透视表功能没有参数设置,因为本身透视出来的还是一个 DataFrame ,这可以利用之前学到的一切技巧来为这个...很简单,pivot_table 中的大部分参数都可以放入多个字段(跟 Excel 透视表操作一样): - index 参数传入多个字段的列表 从结果看到,每个等级的船舱还是"女性比男性更可能生还" "
通过设置新的行标签index和列标签columns,指定需要被统计分析的数值values,指定采用的统计聚合函数aggfunc等,利用数据透视表可以对原始数据表进行多种视角的分析和不同方式的重塑,因而称之为透视表...在Python的Pandas中,可以用groupby方法或pivot_table函数完成分类汇总,实现数据透视表的功能。groupby是先分组,然后选择聚合函数,生成透视表。...一,Excel中的数据透视表 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。 ?...二,pivot_table数据透视表 相比较Excel中的数据透视表,使用pandas的pivot_table函数来实现数据透视表,将十分灵活和强大。 构造dataframe数据 ?...三,groupby数据分组功能 利用groupby方法分组功能配合聚合函数也能够实现数据透视表效果,这也是数据分析中非常常用的方法。示范操作如下。 ? ? ? ? ? ?
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