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....
首先需要使用pandas的read_excel函数加载包含数据透视表的Excel文件。 # 替换成你的Excel文件路径 excel_file_path = 'your_excel_file.xlsx' 替换成你的数据透视表所在的工作表名称 sheet_name = 'Pivot_Table_Sheet' 加载数据透视表所在的工作表 df_pivot = pd.read_excel(excel_file_path, sheet_name=sheet...
一、pivot_table函数定义 pivot_table函数是pandas库中的函数,调用首先需要加载pandas库。 其功能相当于excel中的数据透视表。 其基本调用语法如下: 代码语言:javascript 复制 importpandasaspd pd.pivot_table(data:'DataFrame',values=None,index=None,columns=None,aggfunc:'AggFuncType'='mean',fill_value=None,mar...
#以student为索引,函数设置为np.std,默认对所有数值型变量计算 pd.pivot_table(score_data,index="student",aggfunc=np.std) #设置两层索引:student 、teaher pd.pivot_table(score_data,index=["student","teacher"]) #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=[...
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。
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
python中pivot()函数的用处 python中pivot table 1. 背景描述 透视表是一种能对多维数据进行分析统计的工具,具有筛选处理、分类汇总,优化显示等强大的功能,是Excel中最好用的数据分析工具之一。 在自动化办公中,使用python的pivot_table(),搭配合适的聚合函数,就能有效地实现透视表的强大功能,并且能更快速便捷地完成...
通过了解pivot_table()函数的基本参数,可以发现,通过index和columns参数,能够自由的选取不同字段进行Excel当中的行列互换汇总计算,比如百分比的计算,我们可以通过自定义函数,添加到aggfunc参数中,应用到所有相关字段。 高级透视功能 一旦通过上述设置得到透视数据后,就可以使用高级透视功能进行数据过滤。 比如想查看Manger字...
pandas中的函数pivot_table可以实现数据透视表,它的参数如下,下面我们来一个个的学习。我们的数据源和上面excel的一样。 pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None,aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All') ...