介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历，其实Pandas也提供了一个类似的功能，名为pivot_table。...虽然pivot_table非常有用，但是我发现为了格式化输出我所需要的内容，经常需要记住它的使用语法。...顺便说一下，你知道微软为PivotTable（透视表）注册了商标吗？其实以前我也不知道。不用说，下面我将讨论的透视表并不是PivotTable。...数据 使用pandas中pivot_table的一个挑战是，你需要确保你理解你的数据，并清楚地知道你想通过透视表解决什么问题。...我一般的经验法则是，一旦你使用多个“grouby”，那么你需要评估此时使用透视表是否是一种好的选择。 高级透视表过滤 一旦你生成了需要的数据，那么数据将存在于数据帧中。
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。...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。...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...下面是 Excel 透视表结果： 接着是 pandas 实现： - 修改 index 参数为 pclass，即可按船舱等级汇总 - 行9：不想再重复编写那段"非人"看的占比计算，直接调用一个自定义的函数...嘿，感觉直接用 Excel 透视表就好了，还写啥代码，麻烦死" 如果只是上述这些简单汇总的分析，我也建议直接用 Excel 透视表。
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。...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。...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...下面是 Excel 透视表结果： 接着是 pandas 实现： - 修改 index 参数为 pclass，即可按船舱等级汇总 - 行9：不想再重复编写那段"非人"看的占比计算，直接调用一个自定义的函数...嘿，感觉直接用 Excel 透视表就好了，还写啥代码，麻烦死" 如果只是上述这些简单汇总的分析，我也建议直接用 Excel 透视表。
本身是以行列表作为核心概念，比如说 Excel 中的透视表，在 pandas 中就有一一对应，本系列已经讲解过。...Excel 的操作便利性在于只需要鼠标点击就可以完成操作，这对于查看数据是非常方便。 难道我们用 Python 就不能做到吗？本文将结合一些工具，使得你的 pandas 处理过程变得灵活动态。...，我们能通过最上方选择不同的年份，下方数据表能马上显示此年份总销量 top 10 的地区数据 用 Python 能快速简单做出这种效果吗？...处理 本文需要导入的库是这些： 首先使用 pandas 得到透视表的结果，这非常简单： 行3,4：为了突出可以变化的东西，这里定义2个变量 通过修改2个变量，我们能得到对应的结果数据 但是这远远不够...10种选择，界面同样可以看到下拉框 现在，我们只需要简单从下拉框选择条件值，下方的结果会马上刷新，这与 Excel 中的透视表一模一样 不过，大家都知道 Excel 中还能根据透视表制作透视图，这里我们同样可以制作出动态变化的图表
对于这种格式化设置，vba绝对是最佳选择！...因为对于 pandas 来说，如下： 代码就4句，最关键的其实只有3句，分别表示： 加载数据 按"票根号"分组统计数量 数量大于1的总和 这不就是一个正常人的处理思维吗？...Excel 有一个非常好用的统计工具——透视表。你可以尝试通过录制宏得到透视表的操作代码，但是你仍然会发现有许多多余的表达。...如果你的工作环境不能安装 python，但你又需要做大量数据处理任务，那么我只能说非常不幸，你只能牺牲自己大量的时间使用vba去完成需求。 ---- Vba 就不能有 pandas 的存在吗？..."说了半天，不就是 python 比 vba 多了一个 pandas 库而已吗，找个vba牛人去写一个 vba-pandas 就行啦！"
翻译：黄念 校对：王方思 小编和大伙一样正在学习Python，在实际数据操作中，列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用，如果你对这些感兴趣，请看下文： ◆ ◆ ◆ 引言...# 4–透视表 Pandas可以用来创建MS Excel风格的透视表。例如，在本例中一个关键列是“贷款数额”有缺失值。我们可以根据“性别”，“婚姻状况”和“自由职业”分组后的平均金额来替换。...如果你仍纳闷为何我们还需要统计模型，我不会怪你。但是相信我，即使在目前这个精准度上再提高哪怕0.001%的精度仍会是一项充满挑战性的任务。你会接受这个挑战吗？ 注：这个75%是基于训练集的。...透视表验证了成功的合并操作。请注意，“value”在这里是无关紧要的，因为在这里我们只简单计数。 # 8–数据帧排序 Pandas允许在多列之上轻松排序。可以这样做： ? ?...在这里，我定义了一个通用的函数，以字典的方式输入值，使用Pandas中“replace”函数来重新对值进行编码。 ? ? 编码前后计数不变，证明编码成功。。
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。...3 数据透视表分析 简单的透视表，指定DataFrame里面需要透视的一个index，以Name为index做透视表。...代码 # 指定一个DataFrame和它的一个的index做简单的透视表 pd.pivot_table(df, index=['Name']) 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。
如何格式化时间字符串？'2020-02-22 11:19:19' 对应的时间格式串是 '%Y-%M-%d %H:%m:%S' ，正确吗？ 列举 datetime 模块中的四个类？...使用 == 判断对象的相等性，需要区分哪些情况？编码实现：对象的 user_id 相等，则认为对象相等 yield 理解从哪四个方面入手？ 函数带有 yield 便是生成器，那么它还是迭代器吗？...方法总结 Pandas 的 melt 将宽 DataFrame 透视为长 DataFrame 例子 Pandas 的 pivot 和 pivot_table 透视使用案例 Pandas 的 crosstab...频次透视函数使用例子 给定两个 DataFrame，它们至少存在一个名称相同的列，如何连接两个表？...某些场景需要重新排序 DataFrame 的列，该如何做到？ 步长为小时的时间序列数据，有没有小技巧，快速完成下采样，采集成按天的数据呢？
分类汇总 Excel 的分类汇总功能，在数据功能区，但因为分类汇总需要对数据进行排序，并且分类汇总的数据与明细数据混在一起，个人很少用到，分类汇总一般使用数据透视表。 ?...数据格式化 pandas 默认的数据显示，没有使用千分位分隔符，在数据较大时，感觉不方便。...如果需要对数据的显示格式化，可以自定义一个函数 number_format()，然后对 DataFrame 运行 applymap(number_format) 函数。...数据透视表 pandas 运行数据透视表，使用 pivot_table() 方法。熟练使用 pivot_table() 需要一些练习。...可以对Excel进行基础的读写操作 Pandas可以实现对Excel各表各行各列的增删改查 Pandas可以进行表中列行筛选等 到此这篇关于Python pandas对excel的操作实现示例的文章就介绍到这了
TreeMap 特别篇 2 - 面向对象编程 特别篇 3 - 两大利「器」 特别篇 4 - 装饰器 特别篇 5 - Sklearn 0.22 特别篇 6 - Jupyter Notebook 特别篇 7 - 格式化字符串...- 错误类型 特别篇 11 - 异常处理 特别篇 12 - Collection 特别篇 13 - Matplotlib Animation 特别篇 14 - All 和 Any 特别篇 15 - 透视表...Pivot Table 从功能上讲，Pandas 中用透视表 (pivot table) 和 Excel 里面的透视表是一样的。...透视表是一种做多维数据分析的工具，还记得 Pandas 的 split-apply-combine 三部曲吗？首先用 groupby 分组，再平行将某个函数应用到各组上，最后自动连接成一个总表。...df = pd.read_csv('PB Sales.csv') df 设置“单行”为 Pivot 创建透视表的 pivot_table() 函数里面的参数设置很多，学习它最有效的方式是每一步设置一个参数
PART 01 趣闻 几年前，我看到有人在推特上说自己是一个excel专家，然后他们的老板让他们做一个透视表。根据这条推文，那个人立刻惊慌失措，辞掉了工作。...这条推文很有趣，我能理解，因为一开始，它们可能会令人困惑，尤其是在excel中。但是不用害怕，数据透视表非常棒，在Python中，它们非常快速和简单。数据透视表是数据科学中一种方便的工具。...让我们快速地看一下这个过程，在结束的时候，我们会消除对数据透视表的恐惧。 PART 02 什么是数据透视表? 数据透视表是一种对数据进行重新排列或“透视”以总结某些信息的技术。...PART 06 使用Pandas做一个透视表 Pandas库是Python中任何类型的数据操作和分析的主要工具。...PART 07 用条形图可视化数据透视表 数据透视表在几秒钟内就给了我们一些快速的信息。如果以视觉的方式展示某些东西，人们通常更容易理解它。我们可以使用Pandas用数据透视表制作一个柱状图。
它通过一个 JavaScript 库的数据透视表来进行交互式数据透视和汇总 from pivottablejs import pivot_ui pivot_ui(df) 我们通过单击和拖动来汇总每个客户购买的数量...当然，除了基本的求和函数，我们还可以做一些可视化和统计分析 该工具对于过滤原始 DataFrame 没有太大的用处，但对于透视和汇总数据方面是非常强大，我们可以在构建数据透视表后过滤数据，以此来充分发挥这个工具的作用...这些工具的独特之处在于它们与 Pandas 紧密集成，因此我们可以使用 Pandas 代码来过滤数据并与这些应用程序交互 PandasGUI 我们首先来看的第一个应用程序是 PandasGUI，这个应用程序的独特之处在于它是一个用...), labels.max())) # main statistics stats = df['unit price'].describe().to_frame().T Dtale 还可以对数据进行格式化...，在下面的示例中，我们将货币和日期列格式化为更易于阅读的形式 Excel 最后来介绍一些与 Excel 相结合的工具 PyXLL PyXLL 是一个付费产品，不过我们可以免费试用 30 天来一睹它的风采
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。...之所以称为数据透视表，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，数据透视表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表。...比 pandas.DataFrame.pivot_table 多了一个参数data，data就是一个dataframe，实际上这两个函数相同 pivot_table参数中最重要的四个参数 values...#通过cumsum 对月增量做累积求和 month_count.loc[:,'存量'] = month_count['月增量'].cumsum() month_count 可视化，需要去除第一个月数据
大家好，我是早起。...国家id 为了给 df2 新增一列 国家名称 列，一个自然的想法就是通过 国家id 列将两个数据框进行合并，在 pandas 中实现，也不是什么困难的事情 temp = pd.merge(df1,df2...计算每个国家的奖牌总数（也就是出现次数），并查看奖牌数前5名，结果可以用 df1 进行验证 数据统计 看完国家奖牌排行，接下来计算获得奖牌最多的运动员（注意：仅统计单人项目） 这里无需使用分组功能，只需要按照运动员姓名列进行频率统计即可...数据透视 现在查看各国在各项目上的奖牌详情，下面是通过透视得到的答案，但你会使用使用数据分组功能吗？...中的 style (result.query("国家 == ['中国']") .style .bar(subset=['奖牌类型'],color='skyblue')) 数据格式化 上面说到，df2
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！...那我们今天就聊聊，如何Python实现Excel中数据透视表？ ---- 用Excel实现数据透视表的优势也很明显，只需要拖拉拽就可以，非常简单也容易操作。...在 Pandas 模块中，调用pivot_table()方法，可以帮助我们实现数据透视表的操作。...▲图3-16 对比上图的Excel数据透视表参数，我列出了pivot_table()方法中的8个常用参数。...接下来用一个小案例实战来模拟，Python实现Excel中数据透视表。
本文用的主要是pandas，绘图用的库是plotly，实现的Excel的常用功能有： Python和Excel的交互 vlookup函数 数据透视表 绘图 以后如果发掘了更多Excel的功能，会回来继续更新和补充...G12, 6, 0) python实现：这个比起上一个要麻烦一些，需要用到一些pandas的使用技巧 df1 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='折旧明细表...', '消费额']] 姓名 消费额 0 张一 100 2 张一 300 4 张一 1000 数据透视表 数据透视表是Excel的另一个神器，本质上是一系列的表格重组整合的过程...[3] 问题：需要汇总各个区域，每个月的销售额与成本总计，并同时算出利润 通过Excel的数据透视表的操作最终实现了下面这样的效果： python实现：对于这样的分组的任务，首先想到的就是pandas...的pivot_table的参数index/ columns/ values和Excel里的参数是对应上的（当然，我这话说了等于没说，数据透视表里不就是行/列/值吗还能有啥。。）
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。 下面我将介绍如何使用Python中的pandas库来实现数据透视表和透视分析。...1、导入必要的库：首先，我们需要导入所需的库，包括pandas和numpy。...import pandas as pd import numpy as np 2、读取数据：接下来，我们需要读取待处理的数据集。...假设我们有一个名为df的DataFrame对象，其中包含了我们要进行透视分析的数据。...df = pd.read_csv('data.csv') # 根据实际情况修改文件路径和格式 3、创建数据透视表：使用pandas的pivot_table()函数可以轻松创建数据透视表。
然而，数据分析的一个重要部分是对这些数据进行分组、汇总、聚合和计算统计的过程。 Pandas 数据透视表提供了一个强大的工具来使用 python 执行这些分析技术。...如果你是excel用户，那么可能已经熟悉数据透视表的概念。Pandas 数据透视表的工作方式与 Excel 等电子表格工具中的数据透视表非常相似。...数据透视表函数接受一个df，一些参数详细说明了您希望数据采用的形状，并且输出是以数据透视表的形式汇总数据。 在下面的文章中，我将通过代码示例简要介绍 Pandas 数据透视表工具。...数据 在本教程中，我将使用一个名为“autos”的数据集。该数据集包含有关汽车的一系列特征，例如品牌、价格、马力和每公里油耗等。 数据可以从 openml 下载。...Pandas 数据透视表将这个工具从电子表格中带到了 python 用户的手中。 本指南简要介绍了 Pandas 中数据透视表工具的使用。
这时候就需要数据"整理达人" Pandas.pivot_table 出马了,这是 Pandas 快速上手系列的第 8 篇。...pivot_table 可以把一个大数据表中的数据,按你指定的"分类键"进行重新排列。...比如你有一份销售记录,可以让 pivot_table 按"商品"和"地区"两个键将数据重新排列成一个漂亮的交叉表。 这个表里的每个格子,都会显示对应"地区+产品"的销售数据汇总。...拥有了这张透视表,数据就井然有序了。你可以一览无余地观察每个类别、每个地区的销售情况,发现潜在规律和异常。无论是数据分析、报表制作,还是其他数据处理场景, pivot_table 都是你的得力助手。...21 可以看到上面的数据集描述的是每个地区（Region）卖出的产品（Product），以及当前产品的销售额（Sales），客户质量（Quantity），现在希望对每个地区售卖的产品和销售额做一个统计汇总透视表
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。...Python代码的部分，我都做了详细的注释，Excel操作流程我也做了比较详细的说明。后台回复“透视表”可以获得数据和代码。...为了在形式上更接近pandas的结果，可以设置透视表的布局。选择“设计”选项卡，报表布局，选择“大纲形式显示”即可，效果如上图所示。 仔细观察，发现excel里对每一个Manager都做了汇总。...小结与备忘： index-对应透视表的“行”，columns对应透视表的列，values对应透视表的‘值’，aggfunc对应值的汇总方式。用图形表示如下： ?
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