接下来,让我们通过一个实际的案例来演示pivot_table的计数功能。假设我们有一个包含销售数据的DataFrame,其中包括产品名称和销售额。我们希望对产品进行分组计数,并生成一个饼状图来展示销售数据的分布情况。 importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt data={'Product':['A','B','A','C','B','C','A','...
除了计数以外,pivot_table还支持多种聚合函数。比如,我们也可以计算各地区的总人数总和,而不仅仅是人数。 pivot_table_sum=pd.pivot_table(df,values='人数',index='地区',aggfunc='sum',fill_value=0)print(pivot_table_sum) 1. 2. 多重聚合 还可以进行多重聚合,计算总和和平均数: pivot_table_multi=pd....
A.我们将单击数据区域中的一个单元格。 B.我们将转到Insert选项卡并单击Pivot Table: C.接下来,我们将确认所选范围是正确的范围。 D.最后,我们将选择“新建工作表”在新工作表中创建透视表,或选择“现有工作表”将其放置在现有工作表。 在我们决定创建一个透视表之后,我们可以看到所有的列标题——这些是我们数...
(df):count_by_eachother=pd.pivot_table(df,columns=['报告时间','处理人'],index=['产品线','问题分类'],values=['工单编号'],aggfunc=[np.size],fill_value=0,margins=True,margins_name='工单合计')returncount_by_eachotherdefreportor(df):count_by_reportor=pd.pivot_table(df,columns=['报告...
一、创建PivotTable 要创建PivotTable,首先需要准备好待分析的数据。在Excel中,选择包含数据的区域,然后点击“插入”选项卡中的“PivotTable”按钮。接下来,选择所需的数据源范围,并选择PivotTable的位置(可以是新的工作表或现有的工作表)。点击“确定”后,一个空的PivotTable将被创建。 二、设置行、列和值 在Pivo...
pivot_table 基本语法:pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True) new=pd.pivot_table(df,#表名index=[column],#索引,行分类,必须值,可以放多个值columns=[column]...
通过PivotTable表,我们可以对数据进行多维度的汇总和分析,下面列举几个常用的操作: 1.添加数据字段:在“值”区域拖拽字段,可以对该字段进行求和、计数、平均值等不同的汇总计算; 2.添加行标签和列标签:将其他字段拖拽到行标签区域或列标签区域,可以将数据按照不同的维度进行分类和汇总; 3.使用筛选器:通过筛选器功...
数据透视表Pivot Table本质上就是个筛选器和计算器,通过不同的筛选器,在列/行的交叉维度下,计算各种不同的指标,完成多维度交叉数据分析。Power Pivot在形式上与Pivot没有差别,我们可以简单认为是数据透视表Pivot Table的升级,在但功能上却比数据透视表强大很多,主要体现在以下三点: ...
pivot table 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...