pt_cache = wb.PivotCaches().Create(SourceType=constants.xlDatabase, SourceData=SrcData) pt = pt_cache.CreatePivotTable(TableDestination=StartPvt, TableName="PivotTable1") 到此,可以在excel中看到如下效果。 配置行列字段 ## 添加行字段 pt.AddFields(RowFields=["部门","年龄"]) ##添加列字段 pt....
df1['time'] = pd.to_datetime(df['time'].str.split(' ').str.get(0)) df1.sort(columns = 'time',inplace = True)由于接下来需要用到起始时间,最终时间以及时间间隔,所以对日期进行了预处理 startTime = df1.iloc[0, 0] endTime = df1.iloc[-3, 0] delta = (endTime - startTime) / ...
#选定要计算的变量只是final_score,设置多个计算函数 pd.pivot_table(score_data,index=["student"],values=["final_score"],aggfunc=[np.mean,np.std]) #只对final_score操作,以course的每个取值为列,将“长表”变为“宽表” pd.pivot_table(score_data,index="student",columns="course",values="final_...
利润一列存在于df2的表格中,所以想知道df1的每一个订单对应的利润是多少。用excel的话首先确认订单明细号是唯一值,然后在df1新增一列写:=vlookup(a2,df2!a:h,6,0) ,然后往下拉就ok了。(剩下13个我就不写excel啦) 那用python是如何实现的呢? #查看订单明细号是否重复,结果是没。 df1["订单明细号"].dupl...
pv_quantity_sold=pd.pivot_table(df,index='类别',values='销售数量',aggfunc='sum')print(pv_quantity_sold) 得到数据如下。 稍后会将数据放置到Excel的表中去。 下面对月份进行分组汇总,得出每个月的销售情况。 代码语言:javascript 复制 # 查看每列的数据类型print(df.dtypes)df["销售日期"]=pd.to_dateti...
pv_quantity_sold = pd.pivot_table(df, index='类别', values='销售数量', aggfunc='sum') print(pv_quantity_sold) 得到数据如下。 稍后会将数据放置到Excel的表中去。 下面对月份进行分组汇总,得出每个月的销售情况。 # 查看每列的数据类型
pv_quantity_sold = pd.pivot_table(df, index='类别', values='销售数量', aggfunc='sum') print(pv_quantity_sold) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 得到数据如下。 稍后会将数据放置到Excel的表中去。 下面对月份进行分组汇总,得出每个月的销售情况。
Python可以通过使用openpyxl、pandas和xlrd等库来读取Excel中Pivot Table(数据透视表)的数据。这些库能够处理Excel文件、提取特定的工作表内容、以及管理数据透视表中的数据。例如,使用pandas结合openpyxl,可以方便地加载整个工作簿,在其中找到数据透视表所在的位置,并按照常规数据框的方式读取相关数据。值得注意的是,openpyxl...
小编来给大家分享如何在Excel文档当中来绘制可视化图表,并且制作一个可视化大屏,非常的容易,这里我们会用到openpyxl模块,那么首先第一步便是调用该模块来读取Excel文件,代码如下 # 读取Excel文档并且指定工作表的名称file_name = 'Bike_Sales_Playground.xlsx'df = pd.read_excel(file_name,sheet_name='bike_buyers...
.read_excel(myfile,header=1)df=pd.DataFrame(file)df.fillna('暂无数据',inplace=True)df['报告时间']=pd.to_datetime(df['报告时间'])df['报告时间']=df['报告时间'].dt.strftime('%Y%m%d')returndfexceptModuleNotFoundErroraserror:raisedefleve2(df):count_by_eachother=pd.pivot_table(df,...