Python pandas:透视表列排序 - 腾讯云开发者社区

数据透视表（Pivot Table）是常用的数据汇总工具，可以通过控制数据的排列灵活地进行数据分析，进而挖掘出数据中最有价值的信息。掌握数据透视表，已经成为数据分析从业者必备的一项技能。...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....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 = "....备忘单为了试图总结所有这一切，本文创建了一个备忘单，希望它能够帮助你记住如何使用pandas的pivot_table。 ?

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pandas透视表分析

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。...2 导入数据代码 # 导入Python库 import numpy as np import pandas as pd # 读取Excel文件，并且查看前5行数据集 df = pd.read_excel...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。...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。

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Pandas进阶｜数据透视表与逆透视

在实际数据处理过程中，数据透视表使用频率相对较高，今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。...数据基本情况 groupby数据透视表使用 pandas.DataFrame.groupby 函数，其原理如下图所示。...由于二维的 GroupBy 应用场景非常普遍，因此 Pandas 提供了一个快捷方式 pivot_table 来快速解决多维的累计分析任务。...crosstab 是交叉表，是一种特殊的数据透视表默认是计算分组频率的特殊透视表（默认的聚合函数是统计行列组合出现的次数）。...pandas.crosstab 参数 index：指定了要分组的列，最终作为行。 columns：指定了要分组的列，最终作为列。

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Pandas透视表及应用

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。...Pandas pivot_table函数介绍：pandas有两个pivot_table函数 pandas.pivot_table pandas.DataFrame.pivot_table pandas.pivot_table...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

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左手pandas右手Python，带你学习数据透视表

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。...本文使用两个工具对同一数据源进行相同的处理，旨在通过对比的方式，帮助读者加深对数据透视表的理解。数据源简介：本文数据源来自网络，很多介绍pandas的文章都使用了该数据。...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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Python数据分析pandas之分组统计透视表

Python数据分析pandas之分组统计透视表大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师...今天说一说Python数据分析pandas之分组统计透视表,希望能够帮助大家进步!!!...import pandas as pd df2=pd.DataFrame([["李四",32,'A',90],["王二",19,'B',78],["王三",34,'C',55],["刘七",35,'A'...import pandas as pd df2=pd.DataFrame([["李四",32,'A',90],["王二",19,'B',78],["王三",34,'C',55],["刘七",35,'A'...rn rate 0 A 2 0.833333 1 A 3 0.791667 2 B 2 0.866667 3 C 1 0.841751 透视表

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Pandas 透视表（pivot_table）

英文出处：http://pbpython.com/pandas-pivot-table-explained.html 中文翻译： http://python.jobbole.com/81212/ jupyter...演示：http://nbviewer.jupyter.org/url/pbpython.com/extras/Pandas-Pivot-Table-Explained.ipynb 数据下载地址：http

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【Python基础】一文看懂 Pandas 中的透视表

一文看懂 Pandas 中的透视表透视表在一种功能很强大的图表，用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。...读取数据注：本文的原始数据文件，可以在公号「Python数据之道」后台回复 “透视表”获取。...import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("....df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序建立透视表...Status排序作用的体现 ? 高级功能当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中查询指定的字段值的信息 ?

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在pandas中使用数据透视表

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？...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。...pandas.pivot_table(*data*, *values=None*, *index=None*, *columns=None*, *aggfunc='mean'*, *fill_value...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。

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在pandas中使用数据透视表

Python大数据分析记录分享成长什么是透视表？...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？...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。...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。

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对比Excel，学习pandas数据透视表

Excel中做数据透视表 ① 选中整个数据源； ② 依次点击“插入”—“数据透视表” ③ 选择在Excel中的哪个位置，插入数据透视表 ④ 然后根据实际需求，从不同维度展示结果 ⑤ 结果如下 pandas..."中的行； columns 相当于上述"数据透视表字段"中的列； values 相当于上述"数据透视表字段"中的值； aggfunc 相当于上述"结果"中的计算类型； margins 相当于上述"结果"...案例说明 1）求出不同品牌下，每个月份的销售数量之和 ① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\...values="销售数量",aggfunc=np.sum) display(df1) 结果如下： 2）求出不同品牌下，每个地区、每个月份的销售数量之和 ① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas...values="销售数量",aggfunc=np.sum) display(df1) 结果如下： 3）求出不同品牌不同地区下，每个月份的销售数量之和 ① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas

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Pandas | 数据排序

前言 ❝本次我们来介绍，如何使用pandas进行数据的排序，包括Series排序以及DataFrame排序。 ❞ 0. 导入Pandas import pandas as pd 1....数据读取 # 数据读取 data = pd.read_csv("D:/Pandas/mtcars.csv") # 设置pandas的参数（最大列数，行宽，最大列宽）来展示完整信息 pd.set_option...Series排序函数格式：Series.sort_values(ascending=True, inplace=False) 参数说明： Iascending：默认为True升序排序，为False降序排序...DataFrame排序函数格式：DataFrame.sort_values(by, ascending=True, inplace=False) 参数说明： by：字符串或者List，单列排序或者多列排序...3.1 单列排序 # 对wt列排序，默认为升序排序，返回一个DataFrame data.sort_values(by = "wt") # 返回结果 cars mpg

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对比Excel，学习pandas数据透视表

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技术|数据透视表，Python也可以

19 2019-01 技术|数据透视表，Python也可以对于熟悉Excel的小伙伴来说，学习Python的时候就按照没个功能在Python中如何实现进行学习就可以啦~ LEARN MORE ?...接下来就给大家讲一下如何在Python中实现数据透视表的功能。 ? pivot ? pd.pivot_table 这就是实现数据透视表功能的核心函数。显而易见，这个函数也是基于Pandas的。...在使用这个功能之前，需要先import pandas as pd哦~ pivot这个单词本身就已经告诉我们这个函数实现的功能类似于数据透视表（数据透视：data pivot）需要指定的参数也和Excel...最后给大家一个完整的pd.pivot代码： data_pivot=pd.pivot_table(data,index=['希望出现在透视表列位置的列名称'],columns=[‘希望出现在透视表列行置的列名称...'],values=['希望出现在透视表列行置的值名称'],aggfunc=sum,fill_value=0,margins=True)

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Pandas Sort：你的 Python 数据排序指南

Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法。...EPA 燃油经济性数据集非常棒，因为它包含许多不同类型的信息，您可以对其进行排序上，从文本到数字数据类型。该数据集总共包含八十三列。要继续，您需要安装pandas Python 库。...本教程中的代码是使用 pandas 1.2.0 和Python 3.9.1 执行的。注意：整个燃油经济性数据集约为 18 MB。将整个数据集读入内存可能需要一两分钟。...有关这些不同排序算法的更多信息，请查看Python 中的排序算法。对单列进行排序时默认使用的算法是quicksort。要将其更改为稳定的排序算法，请使用mergesort。...您将使用此列查看na_position使用这两种排序方法时的效果。要了解有关使用的更多信息.map()，您可以阅读Pandas 项目：使用 Python 和 Pandas 制作成绩簿。

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一文搞定pandas的透视表

透视表在一种功能很强大的图表，用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。读取数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("....pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"]) # index表示索引利用pivot_table函数中每个参数的意义图形备忘录查询指定的字段值的信息当通过透视表生成了数据之后...，便被保存在了数据帧中高级功能 Status排序作用的体现不同的属性字段执行不同的函数查看总数据，使用margins=True 解决数据的NaN值，使用fill_value参数 4.使用...columns参数，指定生成的列属性使用aggfunc参数，指定多个函数使用index和values两个参数只使用index参数建立透视表不严格要求，但是设置了顺序有助于分析，一直保持所想要的顺序

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【数据处理包Pandas】数据透视表

首先，导入 NumPy 和 Pandas 库。...import numpy as np import pandas as pd 一、通过多级索引创建数据透视表利用多级索引产生学生成绩表： r_index = pd.MultiIndex.from_product...补充：reindex用法 reindex的作用是创建一个符合新索引的新对象（默认不会修改原对象df2），它的一个用途是按新索引重新排序。...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。

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python pandas 基础之四---转换，排序，聚合

import pandas as pd import numpy as np frame1=pd.DataFrame({'color':['white','white','red','red','white...四、排序例如，先用permutation()函数创建一个包含随机整数的数组。在用这个数组元素对DataFrame()对象进行排序。...3 4 1 5 6 7 8 9 2 10 11 12 13 14 3 15 16 17 18 19 4 20 21 22 23 24 对行重新排序...24 1 5 6 7 8 9 3 15 16 17 18 19 0 0 1 2 3 4 2 10 11 12 13 14 按照列元素里的值进行排序

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python 使用pandas对csv文件进行排序

解决方案：使用python语言的pandas组件，可以对csv类型的数据进行各种操作。 image.png 处理过程： 1-python脚本可以在命令行中获取待查找字符。...使用argparse组件，获取命令行参数；使用re组件，获取需要查找的字符串所在行 2-使用pandas组件，对文件进行排序。...3-命令行执行数据获取及排序，写入文件；再通过命令行获取TOP 10 # /usr/bin/python getcpudata.py --ip="9.77.90.207" --type="CPU" #...filterOrder.csv | head -n 11 以下是完整代码： ---- #coding:utf-8 #__author__ ='xxx' import re import argparse import pandas

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Pandas|排序，分组，组内排序

01 Pandas的基本排序 Pandas的主要数据结构有2个：DataFrame，Series，针对这两个类型的排序Demo如下： #coding=utf-8 import pandas as...a d c three 5 1 4 2 two 3 1 4 5 one 2 4 1 5 Pandas是具有行索引和列索引的表格，可以对这两个维度的索引分别排序。...03 Pandas分组 # data是DataFrame的实例 group_column1 = data.groupby('column1') 注意group_column1是一个Groupby类型的实例...04 Pandas组内排序因为第二个元素是子DataFrame，所以: for group_name, group_eles in group_column1: group_eles.sort_values...(by='column2',ascending=False) 这样就实现了组内排序以上总结了Pandas的基本排序，分组，组内排序，希望有用，更好的API请留言

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玩转Pandas透视表

pandas透视表分析

Pandas进阶｜数据透视表与逆透视

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