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python数据分析——数据分类汇总与统计

比起使用字典或Series,使用Python函数是一种更原生的方法定义分组映射。...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。...程序代码如下所示: 交叉表 交叉表采用crosstab函数，可是说是透视表的一部分，是参数aggfunc=count情况下的透视表。 pandas的crosstab是一个用于计算交叉频率表的函数。...交叉频率表是一种展示两个或多个变量之间关系的统计表格。pandas的crosstab函数可以根据给定的数据和索引来计算这些交叉频率表。...crosstab函数还可以使用其他参数来进一步定制交叉频率表，例如设置行和列的名称、使用聚合函数计算交叉表的值等。你可以根据具体需求来使用这些参数。

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数据分析之Pandas变形操作总结

透视表 1.1. pivot 1.2. pivot_table 1.3. crosstab(交叉表...透视表 1. pivot 一般状态下，数据在DataFrame会以压缩（stacked）状态存放，例如上面的Gender，两个类别被叠在一列中，pivot函数可将某一列作为新的cols： df.pivot...3. crosstab（交叉表） 交叉表是一种特殊的透视表，典型的用途如分组统计，如现在想要统计关于街道和性别分组的频数： pd.crosstab(index=df['Address'],columns...② 除了边际参数margins外，还引入了normalize参数（求百分比），可选'all','index','columns'参数值，也就是对全体、行或列求百分比。...2）其次说一下crosstab，这个函数可以计算频数，也可以计算百分比，功能也较为强大。 3）最后看这个melt、stack和unstack。

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    盘一盘 Python 特别篇 16 - Cross Table

    本文含 2573 字，16 图表截屏 建议阅读 14 分钟 交叉表 (cross table) 是透视表的特例，其默认的整合函数是计算个数或频率。...loan.info() 在机器学习中，我们通常用其他 11 个特征 (或特征转换) 建立模型来预测贷款的良莠。...在选择特征前，用交叉表可以做单变量分析，即看看每个特征下的不同特征值对应的“违约”和“不违约”的贷款个数或比例。...按贷款种类统计个数 用交叉表来统计 person_home_ownership 列每个类别 (MORTGAGE, OTHER, OWN, RENT) 下面贷款状态的个数，0 代表未违约，1 代表违约。...按贷款种类计算利率均值 除了统计个数，交叉表也能做透视表做的事情。下列是在不同的 person_home_ownership 和 loan_status 下计算贷款利率的均值。

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    干货分享|如何用“Pandas”模块来做数据的统计分析！！

    我们对“EstimatedSalary”这一列做了加总的操作，而对“Balance”这一列做了求平均值的操作 02 Crosstab函数 在处理数据时，经常需要对数据分组计算均值或者计数，在Microsoft...03 Pivot_table函数 和上面的“Cross_tab”函数的功能相类似，对于数据透视表而言，由于它的灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求，而且操作性强，因此在实际的工作生活当中被广泛使用，...例如下面的代码，参数“margins”对应表格当中的“All”这一列 pd.pivot_table(data=marketing, index=['Age', 'Married'], columns=...04 Sidetable函数 “Sidetable”可以被理解为是“Pandas”模块中的第三方的插件，它集合了制作透视表以及对数据集做统计分析等功能，让我们来实际操作一下吧 首先我们要下载安装这个“...Sidetable”组件， pip install sidetable 05 “Freq”函数 首先介绍的是“Sidetable”插件当中的“Freq”函数，里面包含了离散值每个类型的数量，其中是有百分比形式来呈现以及数字的形式来呈现

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    pandas系列7-透视表和交叉表

    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 =

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    python数据分析——数据分类汇总与统计

    使用函数分组 比起使用字典或Series,使用Python函数是一种更原生的方法定义分组映射。 【例6】以上一小节的DataFrame为例,使用len函数计算一个字符串的长度,并用其进行分组。...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 4.1....程序代码如下所示: 4.2.交叉表 交叉表采用crosstab函数，可是说是透视表的一部分，是参数aggfunc=count情况下的透视表。...关键技术:频数统计时,使用交叉表(crosstab)更方便。传入margins=True参数(添加小计/总计) ,将会添加标签为ALL的行和列。

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    快速在Python中实现数据透视表

    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。任何开始数据科学之旅的人都应该熟悉它们。...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...使用Jupyter Notebook将允许我们导入所需的Python库，并提供一种显示结果的好方法。...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。

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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。...3.4.1重命名列索引 在Python中重命名，使用rename()函数。并使用键值对的方式对columns参数进行赋值。将各分表的单位字段统一命名为单位，分成比例字段统一命名为分成比例。...注意到分成比例并非百分比格式，我们需要将其转化为百分比（除以100）。插入新列可以使用insert()函数，也可以直接以索引的方式进行。为了演示，我们分别选择不同的方法插入百分比列及分成贷款金额列。...使用insert()插入百分比列 data4.insert(2,"分成百分比",data4["分成比例"]/100) 对插入数据后的表进行预览 data4.head() ?...这里还是遵循排除干扰的原则，先使用普通索引的方式提取需要用到的列，排除不必要的干扰。然后使用pivot_table()设置相关参数进行透视。

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    计算与推断思维 七、函数和表格

    现在我们将探索Python编程语言的核心功能：函数定义。 我们在本书中已经广泛使用了函数，但从未定义过我们自己的函数。定义一个函数的目的是，给一个计算过程命名，它可能会使用多次。...double函数不知道或不在意如何计算或存储参数。 它唯一的工作是，使用传递给它的参数的值来执行它自己的主体。...多个参数 可以有多种方式来推广一个表达式或代码块，因此一个函数可以有多个参数，每个参数决定结果的不同方面。 例如，我们以前定义的百分比percents，每次都四舍五入到两位。...像group一样，pivot可以和其他参数一同使用，来发现每个类别组合的特征。名为values的第三个可选参数表示一列值，它们替换网格的每个单元格中的计数。...pivot，我们可以得到一张加州成人的透视表（计数表），按照Educational Attainment和Personal Income交叉分类。

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    复杂表源的清洗方法

    稍有Excel分析经验的读者都知道，前者是数据透视表（Pivot Table）形式的。这类表的数据（B2:E7），是横纵两个维度交叉的结果，因此是一张二维表。横向是产品类别，纵向是公司。...正是因为有这种交叉叠加属性，表的信息密集度较高，可以节省界面的展示空间。第二张表，只有单一的维度，是为一维表。每一行即代表了一家公司一种产品的金额，行与行之间相互独立没有纵向的关系。...将一维表转化为二维表，叫做透视（Pivot）。在Excel、Power Query、SQL和Python里，都有同样叫法的功能。...解决方式的核心仍然是围绕透视（Pivot）和逆透视（Unpivot）。初始数据加载后我们会发现，第一行和第一列有很多空值。而直接逆透视会把空值开头的行或列给删除过滤掉。...公众号后台回复【复杂表】，可获得本文的示例以及下图3*3维表文件。欢迎小伙伴来挑战~~

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    Power Pivot中忽略维度筛选函数

    返回 表——包含已经删除过滤器后的一列或多列的表。 C. 注意事项 通常和filter组合，如果是列名需要是filter处理的列名 1个参数只能写1个条件，列和表不能同时出现。...函数不单独使用，必须和其他函数配合 D. 作用 忽略指定过滤器后进行计算。 E. 案例 如果要忽略全部筛选条件，则第一参数使用表名来进行。...全班平均成绩:=Calculate(Average('表1'[成绩]),All('表1')) 如果要忽略的是表中的某一个维度，则第一参数使用列名来进行，所以 All('表1'[学科])代表了只忽略学科这个维度去求学生的平均分...返回 表——包含已经删除过滤器后的一列或多列的表。 C. 注意事项 第1参数是表，第2参数是列，而All函数的第1参数是表或者列。...中筛选条件的使用 Power Pivot函数——Related Power Pivot函数——智能时间函数DateAdd的用法及差异 Power Pivot中DAX的时间函数 Power Pivot智能日期函数

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    【数据处理包Pandas】数据透视表

    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。...'年份','课程'])['富强','李海','王亮'].max().unstack() 三、交叉表 交叉表是一种用于计算分组频率的特殊透视表，可以pivot_table实现同样的功能，因此更建议掌握好pivot_table...columns：要在列上进行分组的序列、数组或DataFrame列。 values：可选参数，要聚合的值列。如果未指定，则将计算所有剩余列的计数/频率。...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）。如果为’all’，则在每个索引/列组中返回全局相对频率。...df 注意： （1）交叉表只能以pd而不能以 DataFrame 对象作为crosstab方法的前缀 （2）crosstab方法没有data参数，index和columns参数不能用列名字符串，而需要用

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    基于纯前端类Excel表格控件实现在线损益表应用

    财务报表也称对外会计报表，是会计主体对外提供的反映企业或预算单位一定时期资金、利润状况的会计报表，由资产负债表、损益表、现金流量表或财务状况变动表、附表和附注构成。...本文将使用 PivotTables（数据透视表）和 PivotTables Slicer（数据透视表切片器）来创建动态的损益表报告并与之交互。...注意：数据透视表可以在没有数据透视面板的情况下工作，我们只是添加了它以方便使用。 添加计算项 除了数据透视表字段中的现有项目外，这里还支持使用自定义公式创建一个或多个计算项目。...COGS']"); 按照上述步骤添加其他计算项。这些公式如下表所示： 这将使我们的损益表可读性更好。 添加计算字段 损益表经常使用方差分析进行业绩比较。...当实际收入回报高于预算预测或费用低于预算时，预算变化是积极的或有利的。 我们将使用计算字段功能在数据透视表中添加差异和差异百分比。 单击数据透视表分析。 字段、项目和集合 → 计算字段。

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    整理了25个Pandas实用技巧（下）

    类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。...比如说，让我们以", "来划分location这一列： 如果我们只想保留第0列作为city name，我们仅需要选择那一列并保存至DataFrame: Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例...： MultiIndexed Series重塑 Titanic数据集的Survived列由1和0组成，因此你可以对这一列计算总的存活率： 如果你想对某个类别，比如“Sex”，计算存活率，你可以使用groupby...创建数据透视表 如果你经常使用上述的方法创建DataFrames，你也许会发现用pivot_table()函数更为便捷： 想要使用数据透视表，你需要指定索引(index), 列名(columns),...最后，你可以创建交叉表（cross-tabulation），只需要将聚合函数由"mean"改为"count": 这个结果展示了每一对类别变量组合后的记录总数。

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    《Python for Excel》读书笔记连载12：使用pandas进行数据分析之理解数据

    描述性统计和数据汇总 理解大型数据集的一种方法是计算整个数据集或有意义子集的描述性统计数据，如总和或均值。...描述性统计 描述性统计（descriptivestatistics）允许使用定量度量来汇总数据集。例如，数据点的数量是一个简单的描述性统计，而平均值，如均值、中位数或众数是其他流行的例子。...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。...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。

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    整理了25个Pandas实用技巧

    类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。 ? 如果你想要舍弃那些包含了缺失值的列，你可以使用dropna()函数： ?...比如说，让我们以", "来划分location这一列： ? 如果我们只想保留第0列作为city name，我们仅需要选择那一列并保存至DataFrame: ?...如果你想对某个类别，比如“Sex”，计算存活率，你可以使用groupby(): ? 如果你想一次性对两个类别变量计算存活率，你可以对这些类别变量使用groupby()： ?...创建数据透视表 如果你经常使用上述的方法创建DataFrames，你也许会发现用pivot_table()函数更为便捷： ?...最后，你可以创建交叉表（cross-tabulation），只需要将聚合函数由"mean"改为"count": ? 这个结果展示了每一对类别变量组合后的记录总数。

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