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透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。对于熟练使用 excel 的伙伴来说,一定很是亲切!
pd.pivot_table() 语法:
pivot_table(data, # DataFrame values=None, # 值 index=None, # 分类汇总依据 columns=None, # 列 aggfunc='mean', # 聚合函数 fill_value=None, # 对缺失值的填充 margins=False, # 是否启用总计行/列 dropna=True, # 删除缺失 margins_name='All' # 总计行/列的名称 )
1、销量数据的透视
1.1 读入数据
import os import numpy as np import pandas as pd file_name = os.path.join(path, 'Excel_test.xls') df = pd.read_excel(io=file_name, # 工作簿路径 sheetname='透视表', # 工作表名称 skiprows=1, # 要忽略的行数 parse_cols='A:D' # 读入的列 ) df
1.2 数据透视
# 透视数据 df_p = df.pivot_table(index='客户名称', # 透视的行,分组依据 values='销量', # 值 aggfunc='sum' # 聚合函数 ) # 对透视表进行降序排列 df_p = df_p.sort_values(by='销量', # 排序依据 ascending=False # 是否升序排列 ) # 设置数值格式 df_p = df_p.round({'销量': 0}).astype('int') # 添加列 ks = df_p['销量']//100 df_p['重要程度'] = ['★'*k for k in ks] df_p
1.3 重新设置图示表的索引
df_p['客户名称'] = df_p.index df_p.set_index(keys=['重要程度', '客户名称'])
注:以上操作从理论和实践方面看都没什么问题,但模仿 excel 的痕迹浓重了些,更 python 的操作是用 groupby-applay 的方法。
2 用 分组聚合 实现数据透视
grouped = df.groupby(by='客户名称') grouped['销量'].agg('sum')
2.1 实现目标格式的透视表
# 分类汇总 df_p = df.groupby(by='客户名称' # 分类 ).agg('sum' # 汇总 ).sort_values(by='销量', ascending=False # 排序 ).round({'销量': 0} # 设置精度 ).astype('int') # 数据类型转换 # 添加列 ks = df_p['销量']//100 df_p['重要程度'] = ['★'*k for k in ks] df_p['客户名称'] = df_p.index # 层次索引 df_p.set_index(keys=['重要程度', '客户名称'])
软件信息:
以上就是python 用pandas实现数据透视表功能的详细内容,更多关于python pandas实现数据透视表的资料请关注其它相关文章!
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年10月08日
2024年10月08日
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