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…
Pandas的pivot_table函数是一个强大的数据分析工具,它可以帮助我们快速地对数据进行汇总和重塑。通过灵活使用其各种参数,我们可以轻松地创建复杂的数据透视表,从而更好地理解和分析数据。 在实际应用中,pivot_table常用于销售数据分析、财务报表生成、用户行为分析等多个领域。掌握这个函数将大大提高您的数据分析效率。
一. 数据透视表 Pivot Table 在正式介绍数据透视表 Pivot Table 之前,我们不妨通过一个列子,来感受一下 Pivot Table 的魅力。 首先从 excel 读取一份数据集:该数据集统计了 2020 年 1 月至 6 月公司各部门制定的业绩目标以及实际完成业绩。 使用Pandas 读取上述数据集: >> import pandas as pd >> df = ...
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=np.sum) aggfunc可以包含很多函数,下面就让我们尝试一种方法,即使用numpy中的函数mean和len来进行计数。 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=[np.m...
一、透视表 Excel 中有一个强大的功能 —— 数据透视表(pivot table)。 利用数据透视表可以快速的进行分类汇总,自由组合字段快速计算,而这些只需要拖拉拽就可以实现。 典型的数据格式是扁平的,只包含行和列,不方便总结信息。 而透视表可以快速抽取有用的信息。 在 Pan
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。
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。
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。 importpandasaspd df = pd.read_csv('销售目标.csv') df.head() 参数说明 ...
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?
终于开始Pandas进阶内容的写作了。相信很多人都应该知道透视表,在Excel会经常去制作它,来实现数据的分组汇总统计。在Pandas中,我们把它称之为pivot_table。 一、图解Pandas透视表、交叉表 终于开始Pandas进阶内容的写作了。相信很多人都应该知道透视表,在Excel会经常去制作它,来实现数据的分组汇总统计。在Pandas中,我们...