相信接触过Excel的小伙伴都知道，Excel有一个非常强大的功能“数据透视表”，使用数据透视表可以自由选择不同字段，用不同的聚合函数进行汇总，并建立交叉表格，用以从不同层面观察数据。这么强大的功能，在Python中怎么去实现呢?不用担心，Python的"数据分析小能手"Pandas很贴心地为我们提供了一个快速实现数据透视表功能的方法——pivot_table()。事不宜迟，让我们赶紧看看如何在P
A.变量和赋值Python可以直接定义变量名字并进行赋值的，例如我们写出a = 4时，Python解释器干了两件事情：在内存中创建了一个值为4的整型数据在内存中创建了一个名为a的变量，并把它指向4用一张示意图表示Python变量和赋值的重点： 例如下图代码，“=”的作用就是赋值，同时Python会自动识别数据类型:a=4 #整型数据
b=2 #整型数据
c=“4” #字符串数据
d=“2” #字符
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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文章目录十、数据透视表1.获取数据2.手工制作数据透视表3.数据透视表语法1）多级数据透视表2）其他数据透视表选项4.案例：美国人的生日附：逆透视方法df.melt() 十、数据透视表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。1.获取数据本节用一份Seaborn 程序库采用泰坦尼克号的乘客信息数据库来演示（titanic）2.手工制作数据透视表使用grou
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2024-01-14 08:10:18
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本文将通过两种方式介绍常规的数据分析操作，熟知的数据透视表。数据透视表01. 数据录入保证无空标题行、无重复行标题、无合并单元格、无非法日期和数字格式的数据明细表。如果明细表有标题为空，将无法制作数据透视表，需要将标题补充完整。如果存在相同的标题，数据透视表会自动添加序号以区分，所以尽量不要存在相同的列标题。如果存在合并单元格，除第1个单元格外，其他均作为空值处理。所以尽量取消合并的单元格，填充完
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2024-01-25 18:36:26
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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 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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# 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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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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EXCEL透视表具有比较大的用途。以下表进行实验操作： 上表红色框内是原始数据表格，包括【日期】、【销售人员】、【城市】、【商品】、【销售量】、【销售额】，找到【数据】下的【数据透视表】工具。 1：首先，选择表格内所有数据，操作办法是：【右手ctrl+shift，左手先→，然后↓，即可选中所有的数据】（也可以收到拖动，也有其他方法）。 2：然后，就可以看到数据被选中和锁定，点击【数据透视表】工具后
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2024-02-29 10:23:30
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透视表 pivot table透视表（pivot table）是常见的数据汇总工具，它根据一个或多个键对数据进行聚合，根据行和列上的分组键将
原创
2023-11-02 10:52:53
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©作者 | leo早于90年代初，数据透视的概念就被提出，主要的应用场景是处理大量数据的交互式汇总查询，它实现了行或列的移动，使得行可以移到列上，列移到行上，从而根据使用者的诉求取对关注的数据子集进行排序，分组，筛选，汇总等等，它以强大而灵活的数据查询方式被广泛推广开来，人们可以自定义计算公式，展开或者折叠需要关注的结果数据集，查看数据摘要信息。今天我们讨论的是两个均有数据透视功能的工具
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2024-02-21 21:25:50
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要点提示GETPIVOTDATA函数是MOS Excel认证考试的重要考点。资深Office培训师谷月老师在此借助一道例题详细解读这个函数。例题在「按地区」工作表上的单元格 H3 中，使用 GETPIVOTDATA 函数计算「东北部」地区的「白银级」等级用户数量。 分析本题考查GETPIVOTDATA函数的使用。 从数据透视表中抽取满足一定条件的汇总数据，需要用GETPIVO
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2024-01-30 08:06:05
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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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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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在数据分析中，透视表作为一种强大的工具，能够帮助我们快速地对数据进行汇总、分析和可视化。在Python中，`pandas`库提供了透视表的相关功能，可以轻松地实现数据的计数、求和等操作。本文将详细介绍如何使用Python的透视表进行计数，并通过代码示例来说明这个过程。
## 1. 透视表的基本概念
透视表是将数据集的某个维度进行汇总的表格，允许我们在数据集中选择特定的行和列，然后根据指定的聚合
原创
2024-08-21 08:20:01
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Excel透视表的简单应用
目录Excel透视表的简单应用一、数据透视表作用二、透视表简单使用方法1. 准备数据：2. 插入数据透视表：3. 构建数据透视表：4. 数据透视表的自定义和操作：
一、数据透视表作用数据透视表（PivotTable）是 Excel 和其他电子表格软件中的一项强大功能，它能够帮助用户从不同的角度对大量数据进行快速的汇总、分析和呈现。以下是数据透视表的主
一、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，可动态地改变透视表版面布置，也可以重新安排行号、列标和页字段。当改变版面布置时，数据透视表也会按照新的布置来进行更新，可以说是一个功能强大的数据分析工具。因此，本篇文章将介绍在C# 中关于Excel数据透视表的操作示例，示例内容主要包含以下要点：1. 创建透视表 &nbs
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2024-10-18 21:22:22
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第一时间获取价值内容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。 这是一份销售数据，数据样例如下： &nbs
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2024-09-14 15:08:40
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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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