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。...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。...只需将 .plot() 添加到数据透视表代码的末尾即可创建数据图。例如，下面的代码创建了一个条形图，显示了按品牌和门数划分的平均汽车价格。...我们希望确保数据透视表提供的模式和见解易于阅读和理解。在本文前面部分使用的数据透视表中，应用了很少的样式，因此，这些表不容易理解或没有视觉上的重点。...在下面显示的代码和数据透视表中，我们按价格从高到低对汽车制造商进行了排序，为数字添加了适当的格式，并添加了一个覆盖两列值的条形图。
他们的目标是将原始的非结构化数据转换为结构化数据，并将其意义传达给参与决策过程的人员。 以下方法是最常见的： 首先，聚合数据透视表中的数据集。 借助图表可视化。...因此，今天我想概述四种强大的数据分析和可视化工具，这些工具可以组合在一起，以实现最复杂的需求。它们可以分为两类：数据透视表和图表。 此外，这些工具是免费的，任何人都可以访问。...1.数据透视表.js PivotTable.js是一个用JavaScript编写的开源数据透视表。 特点和功能 该库为分析人员提供拖放功能，使用户体验互动。 可以使用UI对数据进行过滤，分组和聚合。...有很多聚合函数可供选择。但是，虽然可以使用总计，但缺少小计支持。 它内置了热图和表格条形图的渲染器。...可以使用总计和小计以及单元格的条件格式。对于自定义聚合，您可以添加计算值。
例如，下面是如何获得每组最大值和最小值之间的差值： df.groupby(["continent"]).agg(lambdax: x.max() - x.min()) 在Excel中获取每个组的统计信息的常用方法是使用透视表...透视表和熔解 如果在Excel中使用透视表，应用pandas的pivot_table函数不会有问题，因为它的工作方式基本相同。...index和columns分别定义数据框架的哪一列将成为透视表的行和列标签。...最后，margins与Excel中的总计（GrandTotal）相对应，即如果不使用margins和margins_name方式，则Total列和行将不会显示： 总之，数据透视意味着获取列（在本例中为...Region）的唯一值，并将其转换为透视表的列标题，从而聚合来自另一列的值。
数据透视表 pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视表的结果，相当的直观。...; index=用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的行; columns =用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的列; values = 待聚合的列的名称，默认聚合所有数值列;...为True时,行/列小计和总计的名称; 【例17】对于DataFrame格式的某公司销售数据workdata.csv,存储在本地的数据的形式如下,请利用Python的数据透视表分析计算每个地区的销售总额和利润总额...关键技术：在pandas中透视表操作由pivot_table()函数实现，其中在所有参数中，values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视表中的值、行、列。...: 行名称 margins : 总计行/列 normalize：将所有值除以值的总和进行归一化，为True时候显示百分比 dropna :是否刪除缺失值 【例19】根据国籍和用手习惯对这段数据进行统计汇总
透视表pivot_table是各种电子表格和其他数据分析软件中一种常见的数据分析汇总工具。...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...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。...examples\tips.csv") df.head() # 目的：展示每天各种聚会规模的数据点的百分比 # 交叉表crosstab 可以按照指定的行和列统计分组频数 party_counts =
回答：可以的。接着问：请问怎么做。没有回答了。本文就是彻底回答。 大部分人根本不理解透视表 从现实经验来看，很多人只是在用透视表，实际情况是几乎 99% 的人根本不知道到底什么是透视表。...因为，这并不是一个简单的问题，如果你打开微软Excel来观察这个描述，它是这样写的： 这里仅仅是透视表具有的功能，却并没说清楚什么是透视表。当然，我们也不在这里纠结于概念。...这里需要注意的是，表格从结构上分为： 表头行 表元素行 总计行 在PowerBI中制作任何图表，几乎都可以考虑该图表的分组汇总表结构。...考虑按列排序，才能在矩阵表现时，有希望的排布顺序。 构造标题行，本例中，使用 DAX 动态构造出标题行： 本例中，故意做了小计行和总计行以展示处理它们的能力。...例如： 总计行的计算。 图标的显示。 动态度量值的调整。 … 我们使用图标来表示信息： 我们处理折叠和展开后的排名： 折叠起来的时候不应该显示排名。
选择子集 由于数据所含字段较多，根据分析所需对其他无关数据进行隐藏，选择相关数据另存到新的工作表中，方便进行下一步操作。 2. 列名重命名 此数据中列名为英文，将其改为中文。 3....3.计算出每一课程男性、女性的学生数，以课程主题为依据制作数据透视表并制成饼图，如图4、图5所示，发现男性对计算机科学类和科学、技术、工程和数学类课程较感兴趣，女性对政府、卫生和社会科学类和人文、设计、...图4 各类课程男性学生分布饼图 image.png 图5各类课程女性学生分布饼图 4.通过建立数据透视表，发现总计共有将近450万学生参与在线课程，24多万学生获得认证，进一步筛选剔除不提供课程认证的课程数据...5.筛选出提供认证的课程，对课程持续时间这列数据进行文本属性转换，建立数据透视表并制条形图，如图6所示，发现课程持续时间为2年和3年是在获得认证人数中占比较高。...image.png 图6不同课程持续时长中获得认证人数占比条形图 六、结论 通过以上分析，可以得出一些比较有意思的结论： 1.Harvard和MIT两校的在线课程均有四类： Computer Science
df2.reindex(columns=[('富强','数学'),('李海','英语'),('王亮','数学'),('富强','语文')]) 二、数据透视表 数据透视表相当于在行和列两个维度上进行分组...数据透视表的效果可以通过groupby来实现，但有时候直接使用pivot_table方法建立数据透视表可能更方便些，而且额外提供了汇总功能。...margins：是否在结果中包含边际汇总，默认为 False。 margins_name：如果 margins 为 True，则指定边际汇总列的名称，默认为 ‘All’。...第1个参数是data参数，提供了绘制数据透视表的数据来源，可以是整个 DataFrame，也可以是 DataFrame 的子集；index和columns参数指定了行分组键和列分组键；values指定想要聚合的数据字段名...如果为True，则返回相对频率（百分比形式）。如果为’all’，则在每个索引/列组中返回全局相对频率。
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。...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？...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。
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。...、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?...=True) result4.head() 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
使用read_csv导入数据之后,我们添加了一个小费百分比的列tip_pct: 如果希望对不同的列使用不同的聚合函数，或一次应用多个函数，将通过下面的例来进行展示。...由于分组具有一个name属性，所以我们可以拿来用一下： 四、数据透视表与交叉表 数据透视表 pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table...关键技术：在pandas中透视表操作由pivot_table()函数实现，其中在所有参数中，values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视表中的值、行、列。...aggfunc：可选参数，用于设置交叉表的聚合函数。 margins：可选参数，用于计算行和列的总计。 margins_name：可选参数，用于设置总计的名称。...传入margins=True参数(添加小计/总计) ,将会添加标签为ALL的行和列。
列标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表的上方 只看数值看不出门路，设置百分比吧： - 点中透视表任意一格，鼠标右键 - 按上图指示完成 - 女性 生还率远高于 男性！！...> 接下来不再显示 Excel 透视表操作 pandas 要做出透视表的效果，实际与 Excel 透视表的概念基本一致： - 参数 index 就是 Excel 透视表中的 行标签 - 参数 columns...： 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...相比较，有小伙伴一起上船的乘客(上图结果的第二行)，生还人数比例就比较高 > 上面结果的行列显示不太好看(isgroup 显示 True 和 False，survived 显示 0 和 1)，你知道怎么把他们替换成友好的中文内容吗
列标签 放入的字段的唯一值，被显示在透视表的上方 只看数值看不出门路，设置百分比吧： - 点中透视表任意一格，鼠标右键 - 按上图指示完成 - 女性 生还率远高于 男性！！...> 接下来不再显示 Excel 透视表操作 pandas 要做出透视表的效果，实际与 Excel 透视表的概念基本一致： - 参数 index 就是 Excel 透视表中的 行标签 - 参数 columns...：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) "好像少了点东西...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...相比较，有小伙伴一起上船的乘客(上图结果的第二行)，生还人数比例就比较高 > 上面结果的行列显示不太好看(isgroup 显示 True 和 False，survived 显示 0 和 1)，你知道怎么把他们替换成友好的中文内容吗
文/黄成甲 频率分析 频率分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征，以便我们队数据的分布特征形成初步的认识，才能发现隐含在数据背后的信息，为后续数据分析提供方向和依据...交叉表分析 交叉表示一种行列交叉的分类汇总表格，行和列上至少各有一个分类变量，行和列的交叉处可以对数据进行多种汇总计算，如求和、平均值、计数等。...它的原理是从数据的不同角度综合进行分组细分，以进一步了解数据的构成、分布特征，它是描述分析常用方法之一。类似于EXcel的数据透视表。...叠加表示意图 （2）交叉表 它是一种行列交叉的分类汇总表格，行和列上至少各有一个分类变量，行和列的交叉处可以对数据进行多种汇总计算，如计数、百分比、求和、平均值等。 ?...交叉表示意图 （3）嵌套表 它是指多个变量放置在同一个表格维度中，也就是说，分析维度是由两个及以上变量的各种类别组合而成的。嵌套表主要应用在需要展现较多的统计指标时，能够使结果更为美观和紧凑。 ?
1.pandas数据结构 在pandas中，有两个常用的数据结构：Series和Dataframe 为大多数应用提供了一个有效、易用的基础。 ...="p" 11 ser2.index.name = 'state' 12 print(ser2) View Code 2.DataFrame:表示的是矩阵的数据表，它包含已排序的列集合，每一个可以是不同的值类型... pct_change:计算百分比 2.类别型数据的描述性统计 描述类别型特征的分布状况，可以使用频数统计表 value_count:返回一个Series,索引是唯一值序列...#计算相关性 10 10 print(returns.cov()) #计算协整性 11 11 print(returns.corrwith(volums)) View Code 3.数据分析中的分组聚合... transform方法能够对整个DataFrame的所有元素进行操作，transform只有一个函数"func 4.创建透视表和交叉表 1.使用pivot_table函数制作透视表
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。...其中一列可能是“年龄类别”，如年轻、中年和老年。如果你想要看到每个年龄类别的平均销售额，数据透视表将是一个很好的工具。它会给你一个新表格，显示每一列中每个类别的平均销售额。...提出一个问题或假设 找到数据 使用Pandas创建透视表 用条形图将我们的发现形象化 根据我们最初的问题或假设得出结论 PART 03 我们试图回答的问题 让我们假设一群愤怒的父母再次认为电子游戏太暴力...我们可以看到这个数据集包含了带有34个ESRP评级描述符和ESRB给定评级的1895款游戏。...成熟游戏在这些类别中很少有暴力元素，青少年游戏也有一些这种类型的暴力元素，但比“E+10”级别的游戏要少。 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。
小勤：大海，我用数据透视表做了很多分析，但都是简单的求和，现在刁总说最好将比例的信息放到一起，用透视表能实现吗？ 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…… 小勤：那太好了，快跟我讲讲。...大海：对的。这是汇总方式的情况。 小勤：那能不能比例呢？ 大海：比例——也就是百分比等，在数据透视表里叫【值显示方式】，即到底显示为原始的数值形式呢？还是显示为百分比呢？...这也可以通过右键菜单来实现，比如最简单的百分比，直接在要调整的数据的任意单元格里【右键】-【值显示方式】-【总计的百分比】： 像前面的【值汇总依据】设置一样，也可以在数据透视表字段设置区域的相应值字段里进行...另外，那个菜单里还很多其他的如列汇总的百分比、行汇总的百分比等等，都是什么意思呀？
工作表包含功能区和卡，您可以向其中拖入数据字段来构建视图。 A. 工作簿名称。 B. 卡和功能区 - 将字段拖到工作区中的卡和功能区，以将数据添加到您的视图中。 C....状态栏 - 显示有关当前视图的信息。 I. 工作表标签 - 标签表示工作簿中的每个工作表，这可能包括工作表、仪表板和故事。 Tableau概念 为何有一些字段维度和其他度量？...视图包含一个维度筛选器和一个表计算。Tableau 会在执行表计算之前应用维度筛选器。若要反转这些操作的顺序，请使用 FIXED 详细级别表达式来取代表计算。...在操作顺序中，维度筛选器是在表计算之前应用的。 若要让 Tableau 在运用快速筛选器之前计算百分比，您可以创建一个 FIXED 详细级别表达式，然后使用该表达式来取代表计算。...在“设置格式”窗格中，选择“数字”，然后选择“百分比”： 这样就得到了最终视图： 当您在“Sub-Category”（子类）快速筛选器中选择或清除项目时，左侧条形图中的百分比将发生变化，而右侧条形图中的百分比则不会
使用聚合函数进行数据透视 聚合函数还可以用于数据透视，将数据表重新排列为透视表。透视表将不同的列值作为行，聚合函数的结果作为列。这在分析数据时非常有用。 7....总结和注意事项 在本文中，我们深入探讨了 SQL 中的聚合函数，包括其基本用法、常见的聚合函数类型和高级用法。聚合函数是 SQL 数据库中强大的工具，可用于统计、计算和摘要数据。...SQL 允许嵌套聚合函数，以进行更复杂的计算。 使用 DISTINCT 关键字可以确保只考虑唯一的值进行聚合计算。 聚合函数可用于计算百分比、比例和进行数据透视，有助于更深入地分析数据。...当计算百分比和比例时，确保分母不为零，以避免错误。 在进行数据透视时，了解透视表的结构，以便更好地组织和理解数据。...总之，SQL 聚合函数是处理和分析数据的重要工具，掌握它们的用法可以帮助您更好地理解和利用数据库中的信息。
单变量可视化， 包括条形图、折线图、直方图、饼图等 数据使用葡萄酒评论数据集，来自葡萄酒爱好者杂志，包含10个字段，150929行，每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形图是最简单最常用的可视化图表 在下面的案例中... 也可以折算成比例, 计算加利福尼亚葡萄酒占总数的百分比 : 条形图(柱状图)非常灵活： 高度可以代表任何东西，只要它是数字即可 每个条形可以代表任何东西，只要它是一个类别即可。...一：对数据进行采样 二：hexplot(蜂巢图) hexplot hexplot将数据点聚合为六边形，然后根据其内的值为这些六边形上色： 上图x轴坐标缺失，属于bug，可以通过调用matplotlib的...api添加x坐标： 该图中的数据可以和散点图中的数据进行比较，但是hexplot能展示的信息更多 从hexplot中，可以看到《葡萄酒杂志》（Wine Magazine）评论的葡萄酒瓶大多数是87.5分...： 通过透视表找到每种葡萄酒中，不同评分的数量 ： 从上面的数据中看出，行列分别表示一个类别变量（评分，葡萄酒类别），行列交叉点表示计数，这类数据很适合用堆叠图展示 折线图在双变量可视化时，仍然非常有效
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