pandas 之交叉表-透视表

import numpy as np import pandas as pd 认识 A pivot table is a data summarization tool(数据汇总工具) frequently found in spreadsheet programs and other data analysis software(广泛应用于数据分析中). It aggregates a table of data by one or more keys, arranging the data…

pandas-10 pd.pivot_table()透视表功能

pandas-10 pd.pivot_table()透视表功能和excel一样,pandas也有一个透视表的功能,具体demo如下: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置value的…

Pandas透视表和交叉表

透视表参数名说明 values 待聚合的列的名称.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 用于分组的列表或其他分组键,出现在结果透视表的列 aggfunc 聚合函数或函数列表,默认为'mean',可以是任何对groupby有效的函数 fill_value 用于替换结果表中的缺失值 margins 添加行/列小计和总计,默认为False # pivot_table默认聚合分组平均数 tips = pd.read_csv('C:/User…

pandas交叉表和透视表及案例分析

一.交叉表: 作用: 交叉表是一种用于计算分组频率的特殊透视图,对数据进行汇总考察预测数据和正式数据的对比情况,一个作为行,一个作为列案例: 医院预测病人病情: 真实病情如下数组(B:有病,M:没病) true = np.load("./cancer_true.npy") #load()加载数据true 算法预测病情数据如下: predict = np.load("./cancer_predict.npy")predict 现在要知道预测结果有多少预测正…

04. Pandas 3| 数值计算与统计、合并连接去重分组透视表文件读取

1.数值计算和统计基础常用数学.统计方法数值计算和统计基础基本参数:axis.skipna df.mean(axis=1,skipna=False) -->> axis=1是按行来进行统计: 默认按列统计(axis默认为0,可不写): skipna=False是不忽略,显示NaN,默认为True,即忽略NaN. >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.Da…

pandas_使用透视表与交叉表查看业绩汇总数据

# 使用透视表与交叉表查看业绩汇总数据 import pandas as pd import numpy as np import copy # 设置列对齐 pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True) pd.set_option("display.unicode.east_asian_width",True) dataframe = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\D…

【转载】使用Pandas创建数据透视表

使用Pandas创建数据透视表本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记原文链接:使用Pandas创建数据透视表目录 pandas.pivot_table() 创建简单的数据透视表增加一个行维度(index) 增加一个值变量(value) 更改数值汇总方式增加数值汇总方式增加一个列维度(columns) 增加多个列维度增加数据汇总值数据透视表是Excel中最常用的数据汇总工具,它可以根据一个或多个制定的维度对数据进行聚合.在python中同样可以通过pandas.pivot_table函数来…

Pandas透视表（pivot_table）详解

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.虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出我所需要的内容,经常需要记住它的使用语法.所以,本文将重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析. 如果你对这个概念不熟悉,wikipedia上对它做了详细的解释.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…

pandas实现excel中的数据透视表和Vlookup函数功能

在孩子王实习中做的一个小工作,方便整理数据. 目前这几行代码是实现了一个数据透视表和匹配的功能,但是将做好的结果写入了不同的excel中, 如何实现将结果连续保存到同一个Excel的同一个工作表中?还需要探索. import pandas as pd import numpy as np a = [1601,1602,1603,1604,1605,1606,1607,1608,1609,1610,1611,1612,1701,1702,1703,1704] for i in a: b = str…

python pandas使用数据透视表

1) 官网啰嗦这一堆, pandas.pivot_table函数中包含四个主要的变量,以及一些可选择使用的参数.四个主要的变量分别是数据源data,行索引index,列columns,和数值values.可选择使用的参数包括数值的汇总方式,NaN值的处理方式,以及是否显示汇总行数据等 2)对比下图取之https://www.cnblogs.com/stream886/p/6022125.html 3)csv文件 4)一个最简单的例子 5)再难一点 6)再难一点 7) aggfunc是汇总方式…

【每日一学】pandas_透视表函数&交叉表函数

每日一悟 [分开工作内外8小时] 前一个月,我经常把工作内的问题带到路上.地铁上.睡觉前,甚至是周末. 然而很快发现,我工作外的成就几乎没有,而工作内的进展也并不理想. 仔细想想,工作外是需要学新东西,产生新灵感.一方面是工作内的支撑,另一方面也是新的方向.而不是低效率地光在脑子里想工作内的解决方案. 所以,我觉得有必要明确工作内外的目标和行动,比如工作外每周一本书,每天的原版技术书阅读:工作内做好事务优先级,处理前先想清楚思路再着手准备. 高效且多产,这才是目的. pandas.pivot_t…

pandas之groupby分组与pivot_table透视表

zhuanzi: https://blog.csdn.net/qq_33689414/article/details/78973267 pandas之groupby分组与pivot_table透视表在使用pandas进行数据分析时,避免不了使用groupby来对数据进行分组运算. groupby的参数 groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **…

pandas 学习第6篇：DataFrame - 数据处理（长宽格式、透视表）

长宽格式的转换宽格式是指:一列或多列作为标识变量(id_vars),其他变量作为度量变量(value_vars),直观上看,这种格式的数据比较宽,举个列子,列名是:id1.id2.var1.var2.var3,一行可以表示多个度量变量的值. 而长格式是指在一行中,除了标识变量(id_vars),其他列是variable和name,从宽格式转换为长格式,会使得数据行数增加,直观上看,这种格式的数据比较长,举个例子,列名是:id1.id2.variable.value,一行只表示一个度量变量的值.…

Python中pandas透视表pivot_table功能详解（非常简单易懂）

一文看懂pandas的透视表pivot_table 一.概述 1.1 什么是透视表? 透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式.或许大多数人都在Excel使用过数据透视表,也体会到它的强大功能,而在pandas中它被称作pivot_table. 1.2 为什么要使用pivot_table? 灵活性高,可以随意定制你的分析计算要求脉络清晰易于理解数据操作性强,报表神器二.如何使用pivot_table 首先读取数据,数据集是火箭队当家球星James Harden某一赛季比赛数据作…

小白学 Python 数据分析（12）：Pandas （十一）数据透视表（pivot_table）

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择小白学…

pandas常用操作详解(复制别人的)——数据透视表操作：pivot_table()

原文链接:https://www.cnblogs.com/Yanjy-OnlyOne/p/11195621.html 一文看懂pandas的透视表pivot_table 一.概述 1.1 什么是透视表? 透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式.或许大多数人都在Excel使用过数据透视表,也体会到它的强大功能,而在pandas中它被称作pivot_table. 1.2 为什么要使用pivot_table? 灵活性高,可以随意定制你的分析计算要求脉络清晰易于理解数据操作性强,报表神…

使用透视表pivot_table

使用透视表pivot_table 功能:从一张大而全的表格中提取出我们需要的信息来分析 import pandas as pd unames = ['user_id', 'gender', 'age','occupation','zip'] users = pd.read_table('users.dat', sep='::',header=None, names=unames) rnames = ['user_id', 'movie_id', 'rating', 'timestamp'] ra…

数据透视表sql:用SQL行列转换实现数据透视的一些思考

用SQL行列转换实现数据透视的一些思考摘要:根据对报表开发过程中碰到的需要用SQL行列转换进行解决的一类查询统计问题的分析,逐步探索求解得到一种较通用的解决思路,并用函数进行实现.该解决思路及函数实现可用于Oracle数据库开发中行列转换.数据透视等用SQL行列转换实现数据透视的一些思考摘要:根据对报表开发过程中碰到的需要用SQL行列转换进行解决的一类查询统计问题的分析,逐步探索求解得到一种较通用的解决思路,并用函数进行实现.该解决思路及函数实现可用于Oracle数据库开发中行…

【技术分享：python 应用之一】如何使用 Python 对 Excel 做一份数据透视表

客户这边,其中有一张如同上图所示的数据汇总表,然而需求是,需要将这张表数据做一个数据透视表,最后通过数据透视表中的数据,填写至系统数据库.拿到需求,首先就想到肯定不能直接用设计器去操作 Excel,通过操作 Excel 去做数据透视表,那样,就得通过代码去完成了. 代码分享如下: import pandas as pdimport numpy as np def prvot(): f = pd.read_excel(io='C:/file/test/test1/1904农行.xlsx', she…

Open xml 操作Excel 透视表（Pivot table）-- 实现Excel多语言报表

我的一个ERP项目中,客户希望使用Excel Pivot table 做分析报表. ERP 从数据库中读出数据,导出到Excel中的数据源表(统一命名为Data),刷新Pivot table! 客户还希望对Excel报表提供多语言支持, 根据用户的语言生成不同版本的Excel文件. 经过不断尝试,终于成功完成该任务, 本篇简要描述这个任务涉及到的知识点. 把一个包含透视表及透视图的Excel .xlsx文件重命名为.zip 文件,然后解压缩到某个文件夹下,就可以看到Excel是如何定义透视表及透…