对于数据透视表，相信对于 Excel 比较熟悉的小伙伴都知道如何使用它，并了解它的强大之处，而在pandas中要实现数据透视就要用到pivot_table了。导入示例数据首先导入演示的数据集。import pandas as pd
df = pd.read_csv('销售目标.csv')
df.head() 参数说明 主要参数：data：待操作的 DataFramevalues：被聚合操作的
文章目录数据透视 df.pivot_table数据输出 to_csv和to_excel import pandas as pd
import numpy as np
position=pd.read_csv('DataAnalyst.csv',encoding='gbk')
company=pd.read_csv('company_sql.csv',encoding='gbk')
positio
首先导入需要使用的numpy和pandas功能库，numpy用于数值计算，Pandas是基于numpy构建的用于科学计算的功能库，pandas.pivot_table是Pandas库(pd)中的函数。然后读取Lending Club数据 ，并生成名为lc的数据表。import pandas as pd
import numpy as np
lc=pd.DataFrame(pd.read
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。1，制作数据透视表制作数据透视表的时候，要确定这几个部分：行字段、列字段、数据区，汇总函数。数据透视表的结构如图1所示。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&nbs
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2024-01-20 22:49:59
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在实际的数据处理中，通常需要按照特定的需求对数据的格式进行处理，透视操作和逆透视操作有时是不可逆的。 一，透视和逆透视操作示例 数据透视的过程如下图所示，以Year为索引，按照Course列来透视Earning，把数据从长格式转换为宽格式： 数据逆透视的过程如下图所示，把数据从宽格式转换为长格式：
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2019-09-26 18:15:00
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内容大纲什么是数据透视表数据透视表的优势适用什么场景使用前注意事项数据透视表的功能介绍1 什么是数据透视表先来举个例子看下面这段对话下午5点30boss：把这张表给我整理成如下格式，就是根据品牌给我汇总一下销量和收入，我要做个数据统计源表转换成同学们，你们接到这样的需求之后，有什么想法呢？哈哈，第一个想法肯定是，我滴妈呀，为啥临到下班点给我派活，一天都干啥去了，是逼我加班么，这是什么boss，真够
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2024-06-13 22:08:22
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# Python数据透视表：简单快捷地分析数据
在数据分析的过程中，数据透视表是一种非常有用的工具，它能够帮助我们快速地对数据进行汇总和分析。在Python中，我们可以使用Pandas库来实现数据透视表的功能。Pandas是一个强大的数据处理库，提供了丰富的数据结构和功能，包括数据透视表。
## 什么是数据透视表
数据透视表是一种数据汇总工具，它可以根据我们指定的行和列对数据进行聚合计算，生
原创
2024-05-15 06:56:01
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数据 透视表 and 交叉表先看数据是什么样的 ...# date
dati = ['2019-11-01','2019-11-02','2019-11-03']*3
rng = pd.to_datetime(dati)
df = DataFrame({
'date':rng,
'key':list('abcdabcda'),
'value':np.random.rand
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2024-07-04 20:32:48
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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前言本系列上一节文章最后我随手使用了 pandas 中的透视表操作，之后有些小伙伴询问我相关的问题。正好 pandas 的 pivot_table 也是与 Excel 透视表对应。本文简单教你入门使用 panda
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2024-06-06 12:07:57
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常用Excel的朋友应该都离不开数据透视表了吧，哈哈。在进行探索数据分析的时候，数据透视表是非常好的一项工具，它能帮助我们从多个维度对数据进行探索，还能计算多种聚合值，比如均值、中位数等。但是想要进阶成为更全面的数据分析师，学好一门适合数据分析的编程语言是必不可少的。Python和R都是不错的选择，不过Python的应用范围更广，所以在这里我更推荐Python。今天，我们就来看一下如何在Pytho
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2024-02-19 07:43:06
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柠檬2069
作者：程恒超
左手pandas右手Excel，
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2024-08-26 16:13:38
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本系列课程适用人群：python零基础数据分析的朋友；在校学生；职场中经常要处理各种数据表格，或大量数据（十万级以上）的朋友；喜欢图表可视化的朋友；系列视频目前可在B站观看，会定期更新，欢迎大家吐槽！本节概要：看excel中最强大的数据透视表在python中如何实现视频地址：python中数据透视表
本节代码：import pandas as pd
import numpy as np
i
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2024-08-05 14:37:51
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熟悉Excel的应该都知道数据透视表，在Python中也有数据透视表的功能，就是pivot_table,默认参数有pd.pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False,dropna=True,margins_name='All')data就是将要透视的
原创
2021-03-02 10:45:55
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相信大家都用在Excel当中使用过数据透视表(一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式)，也体验过它的强大功能，在Pandas模块当中被称作是pivot_table.今天我就和大家来详细聊聊该函数的主要用途。喜欢记得收藏、点赞、关注。注：文末提供完整资料和技术交流方式导入模块和读取数据那我们第一步仍然是导入模块并且来读取数据，数据集是北美咖啡的销售数据，包括了咖啡的品种、销售的地区、销售的利润
前言以前学习 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。本文要点：使用 xlwings ，如同 vba 一样操作 excel使用 pandas 快速做透视表注意：虽然本文是"替代Excel Vba"系列，但希望各位读者明白，工具都是各有所长，适合才是好。案例今天的例子非常简单，从一个表中读取
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2024-04-14 09:42:46
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为了更好的达到数据的分类汇总功能，pandas也准备数据透视表功能 需要说明的是：index=代表行标签，columns=代表列标签，value=代表值标签，aggfunc=代表计算方式，len代表计数 可以多个行列标签，这就对应多维数据，aggfunc使用字典方式就是分别对不同的值采用不同的计算方式。 那更重要的是，我们创建了数据透视表，想要使用其中的数据怎么办，也就是说，我们该怎么引用呢。 我
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2024-04-17 10:04:03
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数据透视表数据透视表是电子表格程序和其他数据分析软件中常见的数据汇总工具。它根据一个或多个表聚合一张表的数据，将数据在矩形格式中排列，其中一些分组键是沿着行的，另一些是沿着列的。Python中的pandas透视表是通过groupby工具以及使用分层索引的重塑操作实现的。DataFrame拥有一个pivot_table方法，并且还有一个顶层的pandas.pivot_table函数。除了为group
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2024-01-08 19:11:10
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手动排序1．利用拖曳数据项对字段进行手动排序图6-1所示为一张由数据透视表创建的销售汇总表。如果希望调整“区域”字段的显示顺序，将“厦门”放在最上方显示，方法如下。图6-1排序前的数据透视表示例：利用拖曳数据项对字段进行手动排序选中“区域”字段下的“厦门”数据项的任意一个单元格（如A16），将鼠标指针悬停在其边框线上，当出现4个方向箭头形的鼠标指针时，按下鼠标左键不放，并将其拖曳到“福州”的上边框
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2024-07-01 06:33:10
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系列文章目录第1天：读入数据第2天：read()、readline()与readlines()第3天：进度条（tqdm模块）第4天：命令行传参（argparse模块）第5天：读、写json文件（load()、loads()、dump()、dumps()）第6天：os模块、glob模块第7天：pandas.DataFrame python数据分析学习第8天记录系列文章目录前言一、今天所学的内容二、知
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2024-05-09 22:35:27
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数据源的前提： （1）字段定义要清晰： 没有丢失的必要字段 没有重复字段 （2）数据明细要清晰 没有错误的日期格式 2021.10.12 这是错误的日期格式 没有文本型数字存在 例如，一窜数字，但是设置为文本，看起来是数字，实际是文本。 （3）没有合并单元格，如下图所示就是有合并单元格（不符合规范） ...
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2021-10-12 23:22:00
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