count_df=pd.pivot_table(df,values='Quantity',index='Product',aggfunc='count')print(count_df) 1. 2. 上面的代码会输出每种产品类型的销售数量统计结果,如下所示: Quantity Product A 3 B 3 1. 2. 3. 4. 通过数据透视表的统计功能,我们可以更全面地了解数据的分布情况,帮助我们做出更准确的决策。
2. 通过Pivot_table函数透视合并数据并对金额和数量做统计 因为涉及到敏感信息,因此服务卡卡号等敏感信息部分遮掩不显示。但是通过部分结果也可以看出是按照号码进行升序排序的 #按照自定义指定index,columns,values值 result = pd.pivot_table(df, index = ["姓名","服务卡卡号","明细","规格"], values = ["...
连带率的计算 连带率 = 消费数量 / 订单数量 用到的数据: 会员消费报表.xlsx 会员消费记录 门店信息表.xlsx 建立门店地区对应关系 分析连带率的作用 通过连带率分析可以反映出人、货、场几个角度的业务问题 代码实现 统计订单的数量:需要对"订单号"去重,并且只要"下单"的数据,"退单"的不要 ...
是一种数据处理操作,它可以帮助我们对数据进行透视表的生成,并统计行的数量。 具体而言,pd.pivot_table是Pandas库中的一个函数,用于创建透视表。当不指定Values参数时,它会默认对行进行计数。 以下是完善且全面的答案: 概念: pd.pivot_table是Pandas库中的一个函数,用于创建透视表。透视表是一种数据汇总和...
在使用pivot_table函数统计用户信息更新次数时,我们可以按照以下步骤进行操作: 读取包含用户信息的数据: 首先,我们需要从某个数据源(如CSV文件、Excel文件或数据库)中读取包含用户信息的数据。这里以Pandas库为例,假设数据已经加载到一个DataFrame中,命名为df。 确保数据中包含用户标识号idx和用于统计更新次数的列: 我们...
在分组group1、group2上应用size()、sum()、count()等统计函数,能分别统计分组数量、不同列的分组和、不同列的分组数量。 group1.size()#[Out]# key1#[Out]# a 3#[Out]# b 2#[Out]# dtype: int64group1.sum()#[Out]# data1 data2#[Out]# key1#[Out]# a 1.221499 1.053922#[Out]# b -...
把我们想要的字段托到图示位置,显然统一销售员每种产品的销售情况,我们希望的纵轴是“销售员”,横轴为“产品”,统计信息为求和“销售数量”。分别对应为Row Labels, Column Labels, Values. 设置完成后会出现如下透视表: 图4 这样就完成了我们的第一个报表。
1. 简单的分组分类统计 # 1. 单层统计 — 根据名称分组统计不同颜色的数量总和 table = pd.pivot_table(df, values="数量", index="名称", columns="颜色", aggfunc=np.sum) table 2. fill_value参数:设定fill_value=0: 缺失值充填为0; marigins 参数:设定margins=True: 对行和列的数据进行统计输出 ...
网上一直没有找到以下这种自定义统计列的方法,后来通过自己摸索了好长一段时间才实现了,就是通过lambda来实现。 这里实现的功能就是自定义一个针对【订单属性校验】的统计列,统计该列中前两位是“存疑”的订单数量,即实现对一个列中的特定文字进行统计的功能 注意事项: 自定义统计列需要先将相关数据转换为str再进行...
需要按月统计注册的会员数量,注册时间原始数据需要处理成年-月的形式 #给 会员信息表 添加年月列fromdatetimeimportdatetime custom_info.loc[:,'注册年月'] = custom_info['注册时间'].apply(lambda x : x.strftime('%Y-%m'))custom_info[['会员卡号','会员等级','会员来源','注册时间','注册年月']].hea...