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。
之前在公众号提过,我写了一本书,现在这本书终于面世了,这本书就是『对比Excel,轻松学习Python数据分析』,这本书是写什么的,以及这本书怎么写的,相信大家通过书名就能了解一二,但还是有必要专门写一篇文章来详细介绍一下。
为什么业务分析师要学 Power BI 尤其是 DAX 呢?我们分三文来说清楚。
Excel是大家最常用的数据分析工具之一,借助它可以便捷地完成数据清理、统计计算、数据分析(数据透视图)和图表呈现等。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
话说,数据透视表是Excel里超级好用的数据分析功能!君不见,前天我发文章《别傻了!PQ都没学会,VBA都学不来,你能学好Python处理Excel?》后,有朋友留言,千回百转,回到透视表……
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。
本文总结数据分析常用的软件,以及推荐相应的学习参考资料。主要包括Excel、SQL、Python/R等。同时,介绍了数据分析“直接”使用的数据类型,以及SQL、Python/R等软件在数据分析中的应用。最后,给出了Python学习框架的学习建议。
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了,才能在处理问题的过程中得心应手,快速地找到最优方案。
在节前的一次推送中,我写了如何使用FME来进行进行数据透视的相关分析。今天来填之前挖的坑,使用Python来完成同样的数据分析。只不过,Py实现起来,更简洁! 数据透视表的强大,这里就不再赘述了,Python语言的优势与缺点,这里也不再介绍。 只说一句:Python,绝对值得学习,非常适合非计算机专业的人来用!
在看到知乎上有个问题: 我都会用Excel了,还有必要学Python吗? 这个问题大概率可以说明问这个问题的这位同学目前还没有遇到非Python不可的场景,之所以产生了学Python的念头是因为这两年Python实在是太火了,如果自己不学总觉得差点什么。但是学了一点以后又发现Python做的那些事情,我Excel也可以做,既然如此,我为什么还要费这么大劲去学Python呢? 为什么要学Python 大家在学一个工具或者一项知识的时候,一定不要为了学而学,这样不仅学起来很痛苦,而且很难坚持下去的。 那既然如
以前学习 Python 的 pandas 包时,经常到一些 excel 的论坛寻找实战机会。接下来我会陆续把相关案例分享出来,还会把其中的技术要点做详细的讲解。
几年前,我看到有人在推特上说自己是一个excel专家,然后他们的老板让他们做一个透视表。根据这条推文,那个人立刻惊慌失措,辞掉了工作。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。任何开始数据科学之旅的人都应该熟悉它们。让我们快速地看一下这个过程,在结束的时候,我们会消除对数据透视表的恐惧。
这篇文章是『读者分享系列』第二篇,这一篇来自袁佳林同学,这是他在读完我的书以后做的第一个Python报表自动化项目,现在他把整体的思路以及实现代码分享出来,希望对你有帮助。
上篇推文《从【中国式复杂报表】谈设计逻辑》中我们提到,中国式复杂报表作为高度复杂化的产物,不适合进一步用作数据源。但实际工作中,难免遇到以类似复杂表格作为数据源的情况。比如从国家统计局下载数据的表单,就是一个初级版的复杂报表。我们可以看到,表头分了两个层级,且子层级含有合计数。列方向上也有合计(全国)。本文将来一步一步介绍,如何清洗复杂报表数据源。
算法与数据结构 我是一个数据分析师。 准确来说我是一个当年只会excel数据透视表,就天不怕地不怕地来当数据分析师的人。当年的某一天,我的老板Q我: 小刘啊,我小姨子给了我一个全国市委书记的名单,你帮
学习Excel,数据er最常用的两大Excel功能就是VLOOKUP和数据透视表!利用数据透视表可以从繁杂无序的源数据中筛选出自己需要的“字段标题”进行分类汇总、对比或合并等操作,作为一种强大的交互性报表,大大简化了数据处理和分析工作的步骤,提高办公效率,职场达人必学!
因为鸭鸭对数据比较敏感,喜欢探索数据背后的事情,思考他的业务逻辑,这也是我选择数据分析的原因,直观! down to earth!
Excel作为Office常用办公软件之一,其在一名数据分析师的工作日常中也占有一定地位,比如个人就常常倾向于依赖Excel完成简单的数据处理和可视化作图,其中数据处理部分则主要是运用内置函数+数据透视表两大部分。
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!
虽然我们在StackOverflow或其他网站上查找答案是很正常的事情,但这样做确实比较花时间,也让人怀疑你是否完全理解了这门编程语言。
昨晚在CPDA微课堂做了场直播,聊了一个终极问题,也是很多人在关注的话题。我把内容整理下来供读者们阅读、质疑和思考。(全文长6000多字)
面向Excel数据处理自动化的脚本编程,目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。
数据透视表是一种用于进行数据分析和探索数据关系的强大工具。它能够将大量的数据按照不同的维度进行聚合,并展示出数据之间的关系,帮助我们更好地理解数据背后的模式和趋势。在Python中,有多个库可以用来创建和操作数据透视表,其中最常用的是pandas库。
决定写这篇文章的初衷是来源于一位小伙伴的问题,关于"如何根据数据源用 Python 自动生成透视表",这个问题背后有个非常好的解决思路,让代码替我们做重复的工作,从而减轻工作量,减少出错。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 面向Excel数据处理自动化的脚本编程,目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。 从上世纪90年代到目前,VBA一直是Excel脚本编程的主要工具。VBA语言具有简单易学、功能强大的特点,在长达几十年的时间里为提高Excel工作效率作出了贡献,也积累了海量的代码和学习资料。在这段时间里,Basic语言也一直是国内中学到大学教学首选的计算机语言。 随着网络时代的全面到来,以及大数据、人工智能等的兴起,Python语言在国内异军突起。Python语言
现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。
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~
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。
数据透视表是Excel里面常用的分析方法和工具,通过行选择,指定需要分组指标;通过列选择,指定需要计算指标,最后在指定需要聚合计算类型,比方说是计数,还是求均值,还是累加和等等。
固定列zip_code,组合factory,warehouse,retail 三个列名为一个维度,按照这种方法凑齐两个维度后,数据一定变长。
说明:有点忙,这本书最近更新慢了一些,抱歉!这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接:
Pandas 库是用于数据分析的流行 Python 包。Pandas 中处理数据集时,结构将是二维的,由行和列组成,也称为dataframe。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。
感谢您来到黄同学《原创作品》所在地,这里将会分享很多实在的干货文章和手册,供大家学习。 先来看看他的原创好文 Python实战 20000字的深度分析 ,让你彻底搞懂《电信用户流失预测模型》! 数据分析实战之超市零售分析(附python代码) 20行代码教你用python给证件照换底色! Python热点 《大秦赋》最近很火!于是我用Python抓取了“相关数据”,发现了这些秘密...... 爬取周杰伦新歌《Mojito》MV弹幕,看看粉丝们都说的些啥! 太牛了!用 Python 实现抖音上的“人像动
在用Python做数据分析的过程中,有一些操作步骤和逻辑框架是很固定的,只需要记住其用法即可。本节内容介绍Pandas模块在数据分析中的常用方法。
数据表可以按「键」合并,用 merge 函数;可以按「轴」来连接,用 concat 函数。
本系列介绍了许多类比 Excel 的 pandas 操作,确实他们都能很好对应起来,这是因为 pandas 本身是以行列表作为核心概念,比如说 Excel 中的透视表,在 pandas 中就有一一对应,本系列已经讲解过。
Excel中的数据透视表可以设置行(index),列(columns),值(values),并通过值字段设置选择聚合函数。图形界面操作相对简单,但不够灵活和强大。
openpyxl提供对透视表的读取支持,以便将它们保留在现有文件中。pivot表的规范(虽然是扩展的)并不明确,也不希望客户机代码能够创建pivot表。但是,应该可以编辑和操作现有的透视表,例如更改它们的范围或是否应该自动更新设置。
在本系列的上一节已经介绍了如何读写 excel 数据,并快速进行汇总处理。但有些小伙伴看完之后有些疑惑:
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({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,12,13,13,14]}),其透视表效果如下:
本文是【统计师的Python日记】第10天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗,着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 第8天接着学习数据清洗,一些常见的数据处理技巧,如分列、去除空白等被我一一攻破 第9天学习了正则表达式处理文本数据 原文复习(点击
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。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯,按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言: 描述性统计:(针对数值型) library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
在第一第二课已经讲了notebook的基础使用,python的基础语法及常用的数据结构及其运算,包括:
上次我已经为大家整理了97页的《python自动化办公文章》,反响甚好(下面这张图是很这篇文章的下载量,还不包括私下给别人的,到现在下载量肯定更高),得到了大家的一致认可。
在流动数据分析报表的基础上,我们要对人员流动模块的关键指标做数据建模,在人员流动模块的数据建模仪式上我们选择了数据仪表盘的形式。所以要人员流动数据表的各个关键指标做数据透视表和数据透视图。
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