先看一个非常简单的例子： a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将列转换为适当的类型...例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...解决方法 可以用的方法简单列举如下： 对于创建DataFrame的情形 如果要创建一个DataFrame，可以直接通过dtype参数指定类型： df = pd.DataFrame(a, dtype='float...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。
数据透视表将每一列数据作为输入，输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。...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。...默认聚合所有数值列 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 aggfunc 聚合函数或函数列表，默认为'mean'...行索引和列索引都可以再设置为多层，不过行索引和列索引在本质上是一样的，大家需要根据实际情况合理布局。...pd.melt 参数 frame 被 melt 的数据集名称在 pd.melt() 中使用 id_vars 不需要被转换的列名，在转换后作为标识符列（不是索引列） value_vars 需要被转换的现有列
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。...索引指定行级分组，列指定列级分组和值，这些值是您要汇总的数值。 用于创建上述数据透视表的代码如下所示。在 pivot_table 函数中，我们指定要汇总的df，然后是值、索引和列的列名。...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。...我们可以使用另一种 Pandas 方法，称为样式方法，使表格看起来更漂亮，更容易从中得出见解。下面的代码为此数据透视表中使用的每个值添加了适当的格式和度量单位。
它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。...预定义函数（Pandas或NumPy函数对象，或其名称为字符串）。 一个从不同角度看数据的有用工具--通常与分组一起使用--是透视表。...当有两个以上的参数时，情况会变得更加复杂。 自然，应该有一个简单的方法来在这些格式之间进行转换。而Pandas为它提供了一个简单方便的解决方案：透视表。...方法）pivot_table： 没有列参数，它的行为类似于groupby； 当没有重复的行来分组时，它的工作方式就像透视一样； 否则，它就进行分组和透视。...为了方便，pivot_table可以计算小计和大计： 一旦创建，数据透视表就变成了一个普通的DataFrame，所以它可以使用前面描述的标准方法进行查询： 当与MultiIndex一起使用时，数据透视表特别方便
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame...Pandas中的数据透视表各功能 用过Excel透视表功能的话我们知道，出了统计出现次数之外，还可以选择计算某行的求和、最大最小值、平均值等(数据透视表对于数值类型的列默认选求和，文本类型默认选计数)，...还是拿表df来说，excel的数据透视表可以计算a列的A、B、C三个元素对应的c列的求和（sum），但是pandas库并没有value_sum()这样的函数，pandas的sum函数是对整列求和的，例如...，直接在透视表的行选渠道，值选uid计数，得到的是没去重的结果，拿df表来说，假设c列是用户id，a列是渠道，想统计a列的A、B、C各渠道各有多少付费用户数，透视表的结果和期望的结果如下图： ?...查资料的过程中发现StackOverflow网站提供的一种解法很优雅，思路就是把根据a列分表的过程直接用df.groupby('a')实现，于是直接写df.groupby('a').c.nunique(
三、一般性的“拆分-应用-合并” 最通用的GroupBy方法是apply,本节将重点讲解它该函数。...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。...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。...columns：设置交叉表的列索引。 values：可选参数，用于填充交叉表的数据。 rownames：可选参数，用于设置交叉表的行名称。 colnames：可选参数，用于设置交叉表的列名称。...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。
三、apply：一般性的“拆分-应用-合并” 最通用的GroupBy方法是apply,本节将重点讲解它该函数。...我们可以用分组平均值去填充NA值: 也可以在代码中预定义各组的填充值。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....=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; aggfunc =值的聚合方式,聚合函数或函数列表,默认为’mean’,可以是任何对...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。
大家好 最近看到群友们在讨论一个宽表变长表的问题，其实这类需求也很常见于我们日常的数据处理中。综合群友们的智慧，今天我们就来看看excel与python如何实现这个需求吧！...第七步：我们发现，在原始表出现了 表1的页签，里面正是我们期望的逆透视结果，搞定！...Pandas逆透视技巧 我们要做的是透视的逆向操作，也就是逆透视，pandas自然也提供了非常方便的函数方法，让我们来一起看看吧。...这种解决方案，笔者在之前给朋友处理过，不过看到这题的时候我居然用的是另外一种更复杂的解决方法，简直秀逗了。...] 爆炸列完成需求 以上就是本次的全部内容，围绕着关于宽表转长表，也就是逆透视的操作。
Pandas Styler是Pandas库中的一个模块，它提供了创建DataFrame的HTML样式表示的方法。 此功能允许在可视化期间自定义DataFrame的视觉外观。...在本次分析中，我们将使用Apple Store应用程序数据集来探索数据透视表的创建和表格样式的自定义。 数据集涵盖从应用程序名称到大小、价格和评级等细节的各个方面。...颜色图本质上是一个颜色调色板，由独特的名称组成，最流行的名称是['viridis'、'magma'、'Greens'、'Reds']。 创建这些色谱的主要目的是增强数据的视觉表示。...这种方法提供了一种视觉表示，可以直观地传达数据的大小，从而更容易辨别数据集中的模式和变化。...在下一个代码块中，我们将通过向特定列引入不同的颜色背景来增强数据透视表的视觉表示。
我们再次将这个问题分解成更简单的表格操作。 将baby表按'Year'和'Sex'分组。 对于每一组，计算最流行的名称。 认识到每个问题需要哪种操作，有时很棘手。...如果按两列分组，则通常可以使用数据透视表，以更方便的格式显示数据。...数据透视表可以使用一组分组标签，作为结果表的列。 为了透视，使用pd.pivot_table()函数。...我们可以看到baby_pop中的Sex索引成为了数据透视表的列。...通过在pandas文档中查看绘图，我们了解到pandas将DataFrame的一行中的列绘制为一组条形，并将每列显示为不同颜色的条形。 这意味着letter_dist表的透视版本将具有正确的格式。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。...Python: 关于Python中的变量与数据描述函数，因为之前已经介绍过一些基础的聚合函数，这里仅就我使用最多的数据透视表和交叉表进行讲解：Pandas中的数据透视表【pivot_table】和交叉表...透视表中的行字段，通常为类别型字段） columns=None, #列字段（对应Excel透视表中的列字段，通常为类别型字段） values=None...以上透视表是针对数值型变量的分组聚合，那么针对类别型变量则需要使用pandas中的交叉表函数进行列表分析。...事实上，crosstab似乎同时也能兼容透视表的完整功能，但是奇怪的是透视表提供了数据框名称参数，指定参数时无需声明数据框名称，而且行列字段都可指定列表对象（二维以上，指定多个 字段），但是交叉表则没有给出数据框名称向量
在 Pandas 中，这样做的方式是rename 方法。 ? 在实现上述方法时，我们将使用列标题 「gdppercapita」 替换列标题「US $」。...分组和连接数据 在 Excel 和 SQL 中，诸如 JOIN 方法和数据透视表之类的强大工具可以快速汇总数据。...你会发现，由 Pandas 中的merge 方法提供的连接功能与 SQL 通过 join 命令提供的连接功能非常相似，而 Pandas 还为过去在 Excel 中使用数据透视表的人提供了 pivot table...为此，我们必须使用 Excel 用户的旧喜爱：数据透视表。幸运的是，Pandas 拥有强大的数据透视表方法。 ? ? 你会看到我们收集了一些不需要的列。...事实上，你将要重复我们所有的计算，包括反映每个国家的人口列的方法！看看你是否可以在刚刚启动的 Python notebook 中执行此操作。
在 Pandas 中，这样做的方式是rename 方法。 ? 在实现上述方法时，我们将使用列标题 「gdp_per_capita」 替换列标题「US $」。...10 分组和连接数据 在 Excel 和 SQL 中，诸如 JOIN 方法和数据透视表之类的强大工具可以快速汇总数据。...你会发现，由 Pandas 中的merge 方法提供的连接功能与 SQL 通过 join 命令提供的连接功能非常相似，而 Pandas 还为过去在 Excel 中使用数据透视表的人提供了 pivot table...幸运的是，Pandas 拥有强大的数据透视表方法。 ? ? 你会看到我们收集了一些不需要的列。幸运的是,使用 Pandas 中的 drop 方法，你可以轻松地删除几列。 ? ?...事实上，你将要重复我们所有的计算，包括反映每个国家的人口列的方法！看看你是否可以在刚刚启动的 Python notebook 中执行此操作。
1.2 统计各科平均分 在pandas中，计算均值的方法是mean： mean可以直接用在整个数据集（表格）上，这样会直接计算所有数值型字段的均值；也可以单独用着某个字段（列）上，在pandas中访问某个列...分组统计 分组统计有两种方式可以用，一种是分组（groupby），另一种是透视表。 我们在做数据分析时，分组统计是最基础的操作之一。...3.1 统计班级男生女生的人数 在pandas中，groupby可以用来做分组，它返回的是一个可循环的对象，这个对象有一个size方法，就能计算出男生和女生的人数。...有了及格和不及格字段，类似Excel表格中的透视表功能，pandas也有透视表函数： 所谓透视表，涉及到的重要参数有：列字段（columns），行字段（index），值字段（values），还有就是值字段的计算函数...图示如下： 这个和Excel中的透视表是非常类似的： 不同版本的Excel会略有不同。 4. 成绩的分布 查看某列数据的值的分布，这也是常见的分析。
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。...margins_name：汇总行列的名称，默认为All observed：是否显示观测值 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?
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。...margins_name：汇总行列的名称，默认为All observed：是否显示观测值 ?...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： ?
内的两个函数所需参数少，逻辑上更好理解，自始至终都围绕着data，key、value三个参数来进行设定，而相对老旧的包reshape2内的melt\dcast函数在参数配置上就显得不是很友好，他是围绕着一直不变的主字段来进行设定的...奇怪的是我好像没有在pandas中找到对应melt的数据长转宽函数（R语言中都是成对出现的）。...还在Python中提供了非常便捷的数据透视表操作函数，刚开始就已经说过是，长数据转宽数据就是数据透视的过程（自然宽转长就可以被称为逆透视咯，PowerBI也是这么称呼的）。...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。...(但是使用stack\unstack需要额外设置多索引，灰常麻烦，所以不是很推荐，有兴趣可以查看pandas中的stack/unstack方法，这里不再赘述)。
数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。...图1 数据透视表的结构 Excel制作数据透视表很简单，选中表格数据，并点击工具栏上的“数据透视表”菜单即可，如图2所示。...图2 Excel制作数据透视表 Pandas里制作数据透视表主要使用pivot_table方法。...这个统计需要用到以下两个参数： q margins，设定是否添加汇总列，一般设置为True。 q margins_name，汇总列的名称。...4，对数据透视表中的数据进行分组 在Excel中还支持对数据透视表中的数据进行分组，例如可以把风扇和空调的数据分为一组来计算，如图14所示。
本文是 Python 系列的第七篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之 Pandas...df 的行索引 r 加在其列索引 c 后面得到 [c, r] 做为 i2c_Series 的多层索引 基于层和名称来 unstack 对于多层索引的 Series，unstack 哪一层有两种方法来确定...5.2 透视 数据源表通常只包含行和列，那么经常有重复值出现在各列下，因而导致源表不能传递有价值的信息。这时可用「透视」方法调整源表的布局用作更清晰的展示。...在 Pandas 里透视的方法有两种： 用 pivot 函数将「一张长表」变「多张宽表」， 用 melt 函数将「多张宽表」变「一张长表」， 本节使用的数据描述如下： 5 只股票：AAPL, JD,...在获取任意信息就用 DataFrame 的索引或切片那一套方法。
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。...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。...，我觉得最容易的方法就是一步一个脚印地进行。...添加项目和检查每一步来验证你正一步一步得到期望的结果。为了查看什么样的外观最能满足你的需要，就不要害怕处理顺序和变量的繁琐。 最简单的透视表必须有一个数据帧和一个索引。...记住，变量“columns（列）”是可选的，它提供一种额外的方法来分割你所关心的实际值。然而，聚合函数aggfunc最后是被应用到了变量“values”中你所列举的项目上。
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