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手把手教你用Pandas透视表处理数据（附学习资料）

所以，本文将重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。 如果你对这个概念不熟悉，维基百科上对它做了详细的解释。...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。.../in/sales-funnel.xlsx") df.head() 为方便起见，我们将上表中“Status”列定义为category，并按我们想要的查看方式设置顺序。...我们可能想做的是通过将“Manager”和“Rep”设置为索引来查看结果。 要实现它其实很简单，只需要改变索引就可以。...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。

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    【数据处理包Pandas】数据透视表

    ，它可以根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中。...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’。...dropna：是否删除缺失值，默认为 True。...margins：可选参数，布尔值，默认为False，如果为True，则添加行/列总计。 margins_name：可选参数，用于设置边际总计的名称。...dropna：可选参数，布尔值，默认为True，表示是否删除任何具有缺失值的行。 normalize：可选参数，布尔值或’all’，默认为False。如果为True，则返回相对频率（百分比形式）。

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    高效的10个Pandas函数，你都用过吗？

    Insert Insert用于在DataFrame的指定位置中插入新的数据列。默认情况下新列是添加到末尾的，但可以更改位置参数，将新列添加到任何位置。...Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复 接着用前面的df： 在第三列的位置插入新列： #新列的值 new_col = np.random.randn(10) #在第三列位置插入新列，从0开始计算...： n：要抽取的行数 frac：抽取行的比例 例如frac=0.8，就是抽取其中80% replace：是否为有放回抽样， True:有放回抽样 False:未放回抽样 weights：字符索引或概率数组...，为False则在原数据的copy上操作 axis：行或列 将df中列value_1里小于5的值替换为0： df['value_1'].where(df['value_1'] > 5 , 0) Where...Melt Melt用于将宽表变成窄表，是 pivot透视逆转操作函数，将列名转换为列数据(columns name → column values)，重构DataFrame。

    4.2K20

    干货！直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...要记住：从外观上看，堆栈采用表的二维性并将列堆栈为多级索引。 Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。...“outer”：包括来自DataFrames所有元素，即使密钥不存在于其他的-缺少的元素被标记为NaN的。 “inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。...尽管可以通过将axis参数设置为1来使用concat进行列式联接，但是使用联接 会更容易。 请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。

    13.3K20

    （数据科学学习手札06）Python在数据框操作上的总结（初级篇）

    （0）还是按列向右拼接（1）,默认0 ingore_index:axis所在方向上标签在合并后是否重置，默认False keys:是否对拼接的几个素材数据框进行二级标号（即在每部分子数据框拼接开始处创建外层标签...，储存对两个数据框中重复非联结键列进行重命名的后缀，默认为('_x','_y') indicator：是否生成一列新值_merge，来为合并后的每行标记其中的数据来源，有left_only,right_only...6.数据框的抽样筛选 利用df.sample()来对原数据框进行一定比例的随机抽取并打乱顺序，主要参数如下： frac：返回的抽样行数占总行数的比例，若想进行全排列则设置为1 replace：采取放回还是不放回...，默认不放回，即False weights：根据axis的方向来定义该方向上的各行或列的入样概率，长度需与对应行或列的数目相等，当权重之和不为0时，会自动映射为和为1 a = [i for i in range...'表示最后一个，False表示全部删除 inplace：默认为False，即返回一个原数据框去重后的新数据框，True则返回原数据框去重后变更的数据框 df.drop_duplicates(subset

    14.3K51

    Pandas 秘籍：1~5

    默认情况下，set_index和read_csv都将从数据帧中删除用作索引的列。 使用set_index，可以通过将drop参数设置为False将列保留在数据帧中。...操作步骤 创建新列的最简单方法是为其分配标量值。 将新列的名称作为字符串放入索引运算符。 让我们在电影数据集中创建has_seen列以指示我们是否看过电影。 我们将为每个值分配零。...所得的序列本身也具有sum方法，该方法可以使我们在数据帧中获得总计的缺失值。 在步骤 4 中，数据帧的any方法返回布尔值序列，指示每个列是否存在至少一个True。...any方法再次链接到该布尔结果序列上，以确定是否有任何列缺少值。 如果步骤 4 求值为True，则整个数据帧中至少存在一个缺失值。 更多 电影数据集中具有对象数据类型的大多数列都包含缺少的值。...这在第 3 步中得到确认，在第 3 步中，结果（没有head方法）将返回新的数据列，并且可以根据需要轻松地将其作为列附加到数据帧中。axis等于1/index的其他步骤将返回新的数据行。

    37.6K10

    使用Python Pandas处理亿级数据

    首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表和生成透视表的速度都很快，就没有记录。...根据透视表生成的交易/查询比例饼图： ?...△ 交易/查询比例饼图 将日志时间加入透视表并输出每天的交易/查询比例图： total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns

    6.8K50

    在Python中利用Pandas库处理大数据

    首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。...根据透视表生成的交易/查询比例饼图： ?...将日志时间加入透视表并输出每天的交易/查询比例图： total_actions = fullData.pivot_table('SVID'， index='TIME'， columns='TYPE'，

    2.9K90

    【Python环境】使用Python Pandas处理亿级数据

    首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表和生成透视表的速度都很快，就没有记录。...根据透视表生成的交易/查询比例饼图： ?...△ 交易/查询比例饼图 将日志时间加入透视表并输出每天的交易/查询比例图： total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns

    2.3K50

    【学习】在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

    首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...以及 pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。...根据透视表生成的交易/查询比例饼图： ?...将日志时间加入透视表并输出每天的交易/查询比例图： total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns='TYPE',

    3.2K70

    python数据分析——数据分类汇总与统计

    例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。...它可以根据某些列的值将数据重塑为新的形式，使之更易于分析和理解。下面详细解释pivot()函数的用法和参数。...对于没有对应数值的单元格，Pandas会用NaN填充。 总结 Pandas的pivot()函数是一个非常有用的数据透视工具，可以根据指定的行、列和数值对数据进行重塑操作，方便数据分析和统计计算。..., aggfunc=None, margins=False, margins_name='All', dropna=True, normalize=False) 参数说明 index：设置交叉表的行索引...关键技术:可以通过resample()函数对数据进行采样，并设置参数为’M’,表示以“月”为单位的采样。

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    Pandas 秘籍：6~11

    默认情况下，pandas 对分组列进行排序。sort参数存在于groupby方法中，并且默认为True。 您可以将其设置为False，以使分组列的顺序与在数据集中遇到分组列的顺序相同。...Pandas 还从外部从零开始按整数引用索引。 步骤 3 显示了一种重命名列的简单直观的方法。 您可以通过将columns属性设置为等于列表来简单地为整个数据帧设置新列。...当expand参数设置为True时，将为每个独立的分割字符段形成一个新列。 当False时，返回单个列，其中包含所有段的列表。 在第 4 步中重命名列之后，我们需要再次使用str访问器。...步骤 5 显示了一个小技巧，可以动态地将新标签设置为数据帧中的当前行数。 只要索引标签与列名匹配，存储在序列中的数据也将得到正确分配。...pandas plot方法非常通用，并具有大量参数，可让您根据自己的喜好自定义结果。 例如，您可以设置图形大小，打开和关闭网格线，设置 x 和 y 轴的范围，为图形着色，旋转刻度线，以及更多。

    34K10

    使用 Pandas 处理亿级数据

    首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 *DataFrame.notnull() *，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...pandas.merge ，groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒，连接表为26秒，生成透视表的速度更快，仅需5秒。...根据透视表生成的交易/查询比例饼图： ?...将日志时间加入透视表并输出每天的交易/查询比例图： total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns='TYPE',

    2.2K40

    python数据分析——数据分类汇总与统计

    例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。..., margins=False, dropna=True) 参数说明： data =原始数据,要应用透视表的数据框; 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...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...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。...关键技术:可以通过resample()函数对数据进行采样，并设置参数为’M’,表示以“月”为单位的采样。

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    Python报表自动化

    这样计算分成贷款金额时就只需要将新表的贷款金额及合并成一列的分成比例进行相乘。得出每个分成比例对于的分成贷款金额，最后将分成贷款金额按照单位及用途进行数据透视。...这里我们通过判断日期是否为2019年（大于2018-12-31）返回TRUE/FALSE进行选择判断。这种利用判断条件来选择数据的方式叫布尔索引。...3.4数据追加合并 接下来我们需求是将三个分离的表进行纵向的拼接。在我们的例子中，需要将三个表的单位及分成比例字段追加在同一列。但是目前三个新表中的单位及分成比例字段名字是不一致的，不能直接追加。...3.5数据分组/透视 3.5.1空值处理 此时利用info()返回的数据可以判断data4是否存在空值。...根据业务逻辑可知，如果单位列数据为空，则一定不存在分成比例，即：分成比例也为空。那么该条记录就是无效的。因此可以直接将其删除。使用dropna()函数进行空值处理。

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