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

python打印表格式数据,留出正确的空格,格式化打出 代码如下: def printPicnic(itemsDict,leftWidth,rightWidth): print('PICNIC ITEMS'.center(leftWidth + rightWidth,'-')) for k,v in itemsDict.items(): print(k.ljust(leftWidth,'.')+str(v).rjust(rightWidth))picnicItems = {'sandwitche

python打印表格式数据,留出正确的空格,格式化打出 代码如下: def printPicnic(itemsDict,leftWidth,rightWidth): print('PICNIC ITEMS'.center(leftWidth + rightWidth,'-')) for k,v in itemsDict.items(): print(k.ljust(leftWidth,'.')+str(v).rjust(rightWidth)) picnicItems = {'sandwitch

def main(): names=['关羽','张飞','赵云','马超','貂蝉'] subjects=['语文','数学','Python'] table=[[0 for _ in range(3)] for _ in range(5)] #table=[[0]*len(subjects)]*len(names)这种写法为错误的 为同一引用 同一地址 #table[[0]*len(subjects) for_ in range (5)]这种写法为正确的 for row,name in en

前言:最近在学习Python,学习资源有慕课网上的视频教程.菜鸟教程以及Python官方文档tutorial.虽然了解了Python的基本语法,但是还没有真正意义上输出自己写的代码.代码小白,之前仅学过C,代码上的逻辑问题总是理不清楚,加上性格有点急躁,以前总是半途而废,所以编程等级为渣.现在虽然刚开始做测试工作,但是不希望自己的工作仅限于功能测试,也希望能接触到性能测试甚至白盒测试这样对编程有一定要求的工作.由于目前测试的项目性质属于web测试,所以从现在的工作入手,开始学习Python以及数

前言:最近在学习Python,学习资源有慕课网上的视频教程.菜鸟教程以及Python官方文档tutorial.虽然了解了Python的基本语法,但是还没有真正意义上输出自己写的代码.代码小白,之前仅学过C,代码上的逻辑问题总是理不清楚,加上性格有点急躁,以前总是半途而废,所以编程等级为渣.现在虽然刚开始做测试工作,但是不希望自己的工作仅限于功能测试,也希望能接触到性能测试甚至白盒测试这样对编程有一定要求的工作.由于目前测试的项目性质属于web测试,所以从现在的工作入手,开始学习Python以及数

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.

字段布局与重命名 经典布局切换 字段布局 默认布局:文本类型在行区域.数字类型在值区域. 最好用鼠标拖拽. 字段重命名 可以在字段设置中更改. 透视表更新 延迟更新 手动刷新 自动刷新 刷新注意事项 是否调整列宽 [右击]-[数据透视表选项]-[布局和格式]-[更新时自动调整列宽] 刷新后的垃圾条目如何清理 在刷新数据之后,某些项被删除了,刷新后,在筛选还能看到 右击-[数据透视表选项]-[数据]-[保留从项目删除的数据]-[无] 数字格式设置 值计算类型的改变 有求和.计数.平均.最大.最小等

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

焦棚子的文章目录 请点击下载附件 1.案例来源于不断变化的需求 事实表:销售表 维度表:城市表 销售表和城市建立多对一的关系 如图1: 图1 2.插入透视表 如图2: 图2 3.问题 1.销售表中,城市4属于不关注的对象,只关注城市表中相关信息: 2.插入透视表后,有(空白)出现,怎么才能不然空白出现(如图3) 图3 4.直接上dax total_ct:=SUM('销售表'[销量]) 如图4: 图4 total_ct_nb0:=CALCULATE('销售表'[total_ct],'城市表') 如

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

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

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

Excel -- 数据透视表基础 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.所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关.    之所以称为数据透视表,是因为可以动态地改变它们的版面布置,以便按照不同方式分析数据,也可以重新安排行号.列标和页字段.每一次改变版面布置时,数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据.另外,如果原始数据发生更改,则可以更新数据透视表. 特点:         1. 易操作性:"拖"字大法,只需要通过鼠标对相关字段直接

今天整理一下EXCEL2010 数据透视表的课程笔记,数据透视表可以对多组数据进行统计和整理,是一种基本的数据可视化工具. 记录6个方面的总结: 1.创建数据透视表 2.更改数据透视表的汇总方式 3.更改数据透视表的组合 4.汇总多列数据,进行数据的分别统计 5.在透视表中利用公式进行计算 6.利用筛选字段创建多个工作表 1.创建数据透视表 从基本的操作层面来说:在获得了数据源之后,可以通过简单的插入功能和拖动命令生成一份数据透视表.创建一个新表格的时候,首先要确定最后的表格的行,列分别记录什么

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

工作中很多地方需要同时处理多个数据表,而且用数据透视表进行排版,排序,计算字段,一个一个的做非常累,这里给出批量处理的方法. 学习VBA之前最好懂一点点VB的基础知识,因为里面的很多语法问题都是由VB来的. Sub 出库数据一键生成数据透视表() '先判定sheet表名称是否正确 If ActiveSheet.name = "出库" Then MsgBox "这个是出库数据,请继续!!" Dim name As String Dim arr As Variant D

收到消息,下星期又有导出 Excel 报表的代码要写.心想,不就是 OleDb 先 CREATE 表, 然后 INSERT 么?都是体力活啊...... 结果拿到纸张的报表,我就悲剧了.报表的结构,像下面这种结构,行/列都不确定的 因为行是日期,外部用户指定列是物品,可能有,可能没有,取决于外部用户的日期范围. 如果在C#里面,先把所有出现过的物品,作为列名然后再自己分别组合计算,最后再去 OleDb 那里去 CREATE + INSERT 嘛这个报表又有个那么大的标题. 假如显示的报表,是一个

汇总表格式 详情表格式 要求根据汇总表中的信息,到详情表中查找详细物料的具体个数 最终,对物料的个数进行汇总,结果如下图: ExcelVba代码如下(有一些注释代码供参考) Sub Start() Sheet1.UsedRange.Clear '定义结果数组 Dim detail '计算过程中屏幕不刷新 Application.ScreenUpdating = False 'm表示当前detail数组中已有的元素个数 m = '定义一个大数组,用于放置结果 , ) '结果的表头 detail(,

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