DataFrame.pivot(index, columns, values, aggfunc)其实index参数对应行字段，columns参数对应列字段，values...
行(Rows)–在这里,我们将选择透视表行所基于的字段。 列(Columns)–在这里,我们将选择透视表列所基于的字段。 过滤器(Filters)–在这里,我们将选择要在透视表中过滤数据的字段。即,我们将选择“年份”按特定年份过滤。 值(Values)–在这里,我们将选择Excel要计算的字段和所需的计算。 创建基本数据透视表–示例 ...
Step 1: 从Insert找到Pivot Table即可。 Step 2: 全选区域点击Pivot Table然后回车继续。 Step 3:在Excel右侧只选一列在Rows,需要把行变成列的放在Columns,以及需要根据行变成列的数据放在Values里。 你可以之后修改Aggregate选择Sum或者Avg。 Step 4:修改显示的方式 注意:默认使用Pivot Table的话是采用Compact模式,...
3 点击insert-->pivot table.如图所示。4 选择要做统计的数据范围，单机如图所示的小方块。5 鼠标单击到需要做统计的数据页面，然后按住鼠标左键不放，选择D-J列，完成后，放开鼠标键。6 再点击刚才的小方块回去，点击OK 。7 把需要做统计的拖拽到values框里面。需要按行统计就放到rows里面，需要按列统计就放到c...
我们可以使用pandas来读取这个Excel文件,并将多行数据转换为多列数据。以下是实现这一过程的代码: import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl') # 将成绩和科目列转换为多列数据 df = df.pivot(index='姓名', columns='科目', values='成绩') # 重命名列...
4 实例1，例如领导想看“每个地区、每种类别的数量汇总”，下面我们来制作这个报表：在PivotTable Fields对话框中，用鼠标将“地区”拖入底下的“COLUMNS”框中；将“类别名称”拖入“ROWS”，将“数量”拖入“VALUES”。我们可以看到，在拖的过程中，左边自动建立了我们想要的报表，可以很直观的看出每个地区每种类别...
python pivot报错---和excel的pivot对比 数据df: input:df.pivot('类别','产地','数量') output:ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape 查了官方文档发现原因是:两个columns不能有行重复 >>>df foo bar baz 0 one A1 1 one A 2...
If the PivotCell is on rows, thePivotColumnLineproperty returns a run-time error. If the PivotCell is on columns, thePivotColumnLineproperty returns the column'sPivotLineobject. If the PivotCell is in the data area, thePivotColumnLineproperty returns the corresponding column'sPivotLineobject. ...
4.2 列区域 Columns Area 将需要分类的字段拖动到“列”区域。这些字段将作为数据透视表的列标题。例如,您可以将“地区”字段拖到列区域,以便按地区分析销售数据。 4.3 值区域 Values Area 将需要进行计算的字段拖动到“值”区域。这些字段将显示在数据透视表的交叉单元格中,通常用于求和、计数或平均值。例如,您可...
pandas用pivot_table()做数据透视表 1)语法格式 pd.pivot_table(data,index=None,columns=None, values=None,aggfunc='mean', margins=False,margins_name='All', dropna=True,fill_value=None) 2)对比excel,说明上述参数的具体含义 参数说明: data 相当于Excel中的"选中数据源"; ...