代码在最下面 思路:1、准备号DataFrame数据集2、根据需要将DataFrame转换成透视表 2.1、创建简单的透视表(默认计算平均值) 2.2、修改参数,满足需求(求和,计算数量等) 本文参考链接参考:https://pandas ...
官网啰嗦这一堆, pandas.pivot table函数中包含四个主要的变量,以及一些可选择使用的参数。四个主要的变量分别是数据源data,行索引index,列columns,和数值values。可选择使用的参数包括数值的汇总 方式,NaN值的处理方式,以及是否显示汇总行数据等 对比下 图取之https: www.cnblogs.com stream p .html csv文件 一个最简单的例 ...
2019-04-12 16:12 1 451 推荐指数:
代码在最下面 思路:1、准备号DataFrame数据集2、根据需要将DataFrame转换成透视表 2.1、创建简单的透视表(默认计算平均值) 2.2、修改参数,满足需求(求和,计算数量等) 本文参考链接参考:https://pandas ...
Excel高级功能还是不太懂,如数据透视表、函数等。 在数据处理方面, 既然Excel能做的,那当然Python的pandas应该也能完成。总结下Pandas是如何完成数据透视表和交叉表的。 数据透视表 ...
import pandas as pdimport numpy as np#==============================================================================# data_frame = pd.read_excel(r ...
人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据 ...
目录 1、选择需要的数据 2、点击 数据-数据透视表 3、确定后界面 4、勾选 需要的 字段 做为行或者列 1、选择需要的数据 2、点击 数据-数据透视表 3、确定后界面 4、勾选 需要的 字段 做为行或者列 Ps:有时候想 ...
结果: date key values0 2017-05-01 a 2.5621571 2017-05-02 b 9.6048232 2017-05-03 ...
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 Pandas ...
一 聚合函数 1. numpy、pandas使用的统计方式 在数组中经常使用的聚合方式 data[['counts', 'ches_name']].agg([np.mean, np.std]) agg({'xx':np.mean, 'xx2':[np.sum, np.std ...