pivot_table

Python笔记：Pandas透视表（pivot_table），简单调参即可实现丰富的功能

中文原文：https://blog.csdn.net/chencheng126/article/details/50119215英文原文：https://pbpython.com/pandas-pivot-table-explained.html从这里可以下载excel数据文件。#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonFriJun714:04:212019@author:Us
老狼8848·2020-07-14 08:55

Python数据处理——Pandas模块使用（七）

本文主要介绍Pandas统计函数：groupby、pivot_table及crosstab产生数据importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportDataFramedf
Mr番茄蛋·2020-07-11 17:24

基于Apriori算法电影推荐----数据挖掘、智能推荐，分析用户的电影喜好,关联规则

数据下载地址1、数据导入importpandasaspddata=pd.read_excel('电影推荐系统.xlsx')data2、使用pivot_table（数据透视表）函数进行数据透视分析。
生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2020-07-08 11:21

pivot_table多层索引问题

pivot_table可以实现Excel数据透视表的功能，但是经过pivot_table函数处理后的dataframe的列是多层索引，需要转化成单层索引，具体步骤如下：1、使用pivot_table函数
米小河123·2020-07-07 16:47

2020.04.28 Pandas变形

1.4四、问题与练习1.4.11.问题1.4.1.1【问题一】上面提到了许多变形函数，如melt/crosstab/pivot/pivot_table/stack/unstack函数，请总结它们各自的使用特点
lpy2017·2020-07-02 10:20

pandas列联表crosstab透视图pivot_table总结

pandas.pivot_table透视表##导入数据pandas.pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc=‘mean’,fill_value=None,margins=False,dropna=True)参数：data:DataFramevalues:columntoaggregate,optionalindex:
changzoe·2020-07-01 19:32

pandas统计分析基础（3）

文章目录使用groupby方法拆分数据使用agg方法聚合数据注意count与value_counts的区别使用apply函数使用transform聚合函数利用pivot_table可以实现透视表使用groupby
大鹏的编程之路·2020-07-01 14:41

利用python/pandas/numpy做数据分析（三）-透视表pivot_table

透视表，根据一个或多个键进行聚合，并根据行列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中.importnumpyasnpdata=pd.DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)),index=pd.Index(['ohio','color'],name='state'),columns=pd.Index(['one','two','three'],name='number'
杨核桃Alvin·2020-06-30 09:45

去除使用pivot_table后产生的多重索引

参考来源将列中的重复索引删除pro_data.columns=pro_data.columns.droplevel(0)使用reset_index()将行的多重索引去除但是此时name和glass_id仍为索引将索引转换为DataFrame通过concat加入到原dataframe里面，再将index删除pro_data=pd.concat([pro_data,pd.DataFrame(data=
WY_Share·2020-06-26 16:55

利用Python实现EXCEL和SQL的部分功能

原文链接：10个方法：用Python执行SQL、Excel常见任务文章目录导入数据、数据概览替换列名删除列转换数据类型选择数据直方图连接数据groupby分组pivot_table透视表拓展部分：pandas.merge
learnergu·2020-06-26 09:56

数据大清洗_Pandas库进阶（Pandas聚合查询）（Pandas透视表与交叉表）

目录一、Pandas聚合查询1.使用groupby方法进行分组聚合2.使用agg函数进行聚合数据3.案例：店铺营业额案例二、Pandas透视表与交叉表1.利用pivot_table函数可以实现透视表、一
向着朝阳，我走过冬夜寒冬·2020-06-26 05:37

2、 python文本关键词提取实现（案例）

第一、理论准备1交叉计数函数pivot_table(value,index,columns,aggfunc,fill_value)#参数说明values:数据透视表中的值index：数据透视表中的行（索引
UP Lee·2020-06-25 10:20

pandas之groupby分组与pivot_table透视表

pandas之groupby分组与pivot_table透视表在使用pandas进行数据分析时，避免不了使用groupby来对数据进行分组运算。
张行之·2020-06-25 07:01

【python数据分析（14）】Pandas实现csv和excel文件数据读取和保存，制作透视表（pivot_table）和交叉表（crosstab）

1.csv和excel文件的读取与保存1.1读取和保存csv文件1）读取csv文件，加载数据。pd.read_csv()括号内加上文件的路径即可，里面如果文件未能正常加载，可以通过调整括号内的参数importosos.chdir(r'C:\Users\86177\Desktop')importpandasaspddf=pd.read_csv('demo.csv')print(df)–>输出的结果为
Be_melting·2020-06-24 11:19

pandas的pivot_table功能，按层级对汇总值进行排序

练习pivot_table这个功能时，进行到了这一步，获得结果：df=income.pivot_table(index=['大行业','细分'],values=['销售额'],aggfunc=np.sum
晴天的晴诶·2020-06-23 02:04

Pandas透视表（pivot_table）详解

介绍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。
如沐春风心旷神怡·2020-06-22 21:29

数据分析之交叉分析

通常使用的函数是pivot_table()。
JING先生·2020-06-22 18:26

盘一盘 Python -Pivot Table

今天介绍的pivot_table()函数可以将上面“拆分-应用-结合”三个步骤用
文文学霸·2020-06-22 12:38

pandas 的pivot_table对数据进行排序 sort_index

##参数sort_index(axis=0,level=None,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last',sort_remaining=True,by=None)##参数说明axis：0按照行名排序；1按照列名排序level：默认None，否则按照给定的level顺序排列---貌似并不是，文档ascendin
cow cow fly·2020-06-22 08:55

python对Excel分类汇总

python的分类方法有pivot_table,groupby，合并方法有pd.merge,pd.concat等importpandasaspdimportnumpyasnpframe=pd.read_excel
wx5d72071a58c07·2020-04-08 09:51

Python学习笔记-3群18组-杜杜狼-2017.7.25

Lesson30交叉分析(cross-overanalysis)通常用于分析两个或两个以上，分组变量之间的关系，以交叉表形式进行变量间关系的对比分析数据透视表函数pivot_table(values,index
渡笃狼·2020-03-29 17:43

文科生学Python系列15：泰坦尼克数据1

我们将将前面课程所学过的知识点融会贯通，举一反三新增知识点：缺失值处理：pandas中的fillna()方法数据透视表：pandas中的pivot_table函数数据分析的流程问题：数据分析的核心是问题
Lochaiching·2020-03-27 07:20

文科生学Python系列15：泰坦尼克数据1

我们将将前面课程所学过的知识点融会贯通，举一反三新增知识点：缺失值处理：pandas中的fillna()方法数据透视表：pandas中的pivot_table函数数据分析的流程问题：数据分析的核心是问题
Lochaiching·2020-03-27 07:19

《利用Python进行数据分析》 10.4 数据透视表与交叉表

Python中的pandas透视表是通过groupby工具以及使用分层索引的重塑操作实现的DataFrame拥有一个pivot_table方法，并且还有一个顶层的pandas.pivot_ta
ipy烽·2020-03-26 20:43

python学习：pandas学习笔记（三）

0的行dataframe中outmerge,innermerge等对dataframe中元素进行批量操作（加和，去除重复值）longdata与widedata定义及其互相转换：pandas.melt及pivot_table
GPZ_Lab·2020-03-07 02:16

小白学 Python 数据分析（12）：Pandas （十一）数据透视表（pivot_table）

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数据分析（4）：Pandas（三）数据结构DataFrame小白学Python数据分析（5）：Pandas（四）基础操作（1）查看数据小白学Python数据分析（6）：P
极客挖掘机·2020-03-06 09:00

Python数据处理：比Excel更方便的，pandas数据透视表！

一、DataFrame的pivot_table方法:DataFr
编程新视野·2020-02-16 05:59

Pandas透视表（pivot_table）详解

a8%ef%bc%88pivot_table%ef%bc%89%e8%af%a6%e8%a7%a3/介绍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
wbytts·2020-02-02 21:00

pivot_table() crosstab()

1pivot_table()函数它根据一个或多个键对数据进行聚合,默认对聚合后的数据求均值importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame({"A":["foo","foo","foo","foo","foo","bar","bar","bar","bar"],"B":["one","one","one","two","two","one","one",
吃我一枪·2020-01-07 13:00

python 3.6 透视表pivot_table和交叉表

透视表pivot_table交叉表crosstab1.透视表pivot_table根据一个键或多个键做数据聚合，默认类型是：根据键值/键值对，计算分组平均数常规引入相关库importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasimportDataFrame
LeeMin_Z·2020-01-04 05:45

无标题文章

利用python进行数据分析p32页中，使用pivot_table：mean_ratings=data.pivot_table('rating',rows='title',cols='gender',aggfunc
一杯乌龙茶·2019-12-22 04:01

Pandas 透视表（pivot_table）

英文出处：http://pbpython.com/pandas-pivot-table-explained.html中文翻译：http://python.jobbole.com/81212/jupyter演示：http://nbviewer.jupyter.org/url/pbpython.com/extras/Pandas-Pivot-Table-Explained.ipynb数据下载地址：ht
听城·2019-11-29 14:29

文科生学Python系列17：泰坦尼克数据3（数据透视表）

新增知识点：缺失值处理：pandas中的fillna()方法数据透视表：pandas中的pivot_table函数3、分析哪些因素会决定生还概率上节课列出来的因素包括舱位／性别／年龄，和它们的组合情况，
Lochaiching·2019-11-06 10:44

缺失值处理和数据透视表

缺失值处理pandas中的fillna()方法必要时设置索引填充时会自动根据索引填充数据透视表pandas中的pivot_table函数describe函数查看的是数值变量的统计信息，并未包括分类变量数据的信息如果需要擦汗分类别量的数据
_我和你一样·2019-11-05 13:14

文科生学Python系列16：泰坦尼克数据2（缺失值处理）

我们将将前面课程所学过的知识点融会贯通，举一反三新增知识点：缺失值处理：pandas中的fillna()方法数据透视表：pandas中的pivot_table函数我们上一篇文章用以前的知识将泰坦尼克案例的前面数据简单操作了一番
Lochaiching·2019-11-04 00:31

pivot_table与groupby的分组

在学习《利用python进行数据分析》时遇到pivot_table和groupby两个方法都是分组，一下子不知道区别是什么，他们的功能都是分组，groupby是python中的方法，pivot_table
weixin_42333496·2019-10-15 18:12

python pandas reshape相关函数介绍（pivot，pivot_table，stack，unstack，melt）

原文链接：https://blog.csdn.net/wj1066/article/details/82261458文章目录0.背景1.pivot（一定要看下pivot_table）2.melt3.stack
一株草的世界·2019-09-25 16:27

未明学院：如何用一行代码搞定数据透视表？

虽然pivot_table看起来只是一个简单的函数，但是它能够快速地进行数据分析，帮你轻松搞定繁杂冗余的数据，提升学习工作的效率。
EnlightenAcademy·2019-09-19 17:55

Pandas透视表（pivot_table）详解

介绍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。
多一点·2019-07-22 15:25

图解python.pandas groupby & pivot_table

图解python.pandasgroupby&pivot_table图解：pandasgroupby()pandasgroupby()代码图解：pandaspivot_table()pandaspivot_table()代码常用的统计函数：图解：pandasgroupby()pandasgroupby()代码importpandasaspdtest_df=pd.DataFrame({'col_1'
yyyyyyyyyyang·2019-04-26 11:55

pandas 初识（二）

基本统计pivot_table（数据透视表）：使用appfunc，按不同index分类统计各特征values的值df.pivot_table(index="Pclass",values="Survived
binger0712·2019-04-03 20:00

透视表和交叉表

pandas中使用pivot_table方法创建透视表，官方文档中的例子，以C列作为分组列，将C传入columns参数，生成的透视表中C列不同的值作为分类值。
Jakob_Hu·2019-03-28 13:49

pandas pivot_table或者groupby实现sql 中的count distinct 功能

pandaspivot_table或者groupby实现sql中的countdistinct功能pandaspivot_table或者groupby实现sql中的countdistinct功能importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.read_csv('活跃买家分析初稿.csv')data.head()recycler_keydate周date年date月记录数
onemorepoint·2019-03-28 11:00

python dataframe 的高级操作

的结合使用1）对dataframe进行分组，并将分组结果合并(某列多行变一行)2）对dataframe进行分组，并将分组结果合并后排序或将list转tuple，以及将某一值映射（贴标签）2、groupby与pivot_table
china_xin1·2019-03-23 22:29

Pandas_数据透视表与交叉表

数据透视表pivot_table()pivot_table(self,values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None
进击的rookie of python·2019-03-18 11:46

用python实现数据透视表的功能

介绍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。
DataAnalysts·2019-02-27 15:39

用python实现数据透视表的功能

介绍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。
DataAnalysts·2019-02-27 15:39

python笔记27:数据分析之交叉分析

以交叉表形式进行变量间关系的对比分析；#可以有三种情况下的交叉：定量与定量分组进行交叉；定量与定性分组进行交叉；定性与定性分组进行交叉#建议交叉的维度为两个维度即可，维度越多，越细，就越难发现规律#2、交叉计数函数：#pivot_table
aiyo92·2019-02-11 17:06

Pandas各种骚操作

stack()、unstack()、pivot()、pivot_table()假如以下数据是5个公司4年分别的销售额：importpandasaspddf=pd.DataFrame({"Company"
手撕机·2019-01-08 20:39

使用Pivot、Pivot_Table、Stack和Unstack等方法在Pandas中对数据变形（重塑）

Pandas是著名的Python数据分析包，这使它更容易读取和转换数据。在Pandas中数据变形意味着转换表或向量（即DataFrame或Series）的结构，使其进一步适合做其他分析。在本文中，小编将举例说明最常见的一些Pandas重塑功能。一、Pivotpivot函数用于从给定的表中创建出新的派生表，pivot有三个参数：索引、列和值。具体如下：defpivot_simple(index,co
象在舞·2018-12-24 12:41
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