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        對比Excel,學(xué)習(xí)pandas數(shù)據(jù)透視表

        共 2788字,需瀏覽 6分鐘

         ·

        2021-05-22 22:11

        ↑↑↑關(guān)注后"星標(biāo)"簡說Python

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        來源:凹凸數(shù)據(jù)
        作者:黃同學(xué)

        大家好,我是老表,今天給大家分享下Excel里的透視表操作,以及如何利用python實(shí)現(xiàn),記得看完點(diǎn)贊。


        Excel中做數(shù)據(jù)透視表


        ① 選中整個(gè)數(shù)據(jù)源;


        ② 依次點(diǎn)擊“插入”—“數(shù)據(jù)透視表”


        ③ 選擇在Excel中的哪個(gè)位置,插入數(shù)據(jù)透視表


        ④ 然后根據(jù)實(shí)際需求,從不同維度展示結(jié)果


        ⑤ 結(jié)果如下


        pandas用pivot_table()做數(shù)據(jù)透視表


        1)語法格式

        pd.pivot_table(data,index=None,columns=None,
        values=None,aggfunc='mean',
        margins=False,margins_name='All',
        dropna=True,fill_value=None)

        2)對比excel,說明上述參數(shù)的具體含義


        參數(shù)說明:

        • data 相當(dāng)于Excel中的"選中數(shù)據(jù)源";

        • index 相當(dāng)于上述"數(shù)據(jù)透視表字段"中的行;

        • columns 相當(dāng)于上述"數(shù)據(jù)透視表字段"中的列;

        • values 相當(dāng)于上述"數(shù)據(jù)透視表字段"中的值;

        • aggfunc 相當(dāng)于上述"結(jié)果"中的計(jì)算類型;

        • margins 相當(dāng)于上述"結(jié)果"中的總計(jì);

        • margins_name 相當(dāng)于修改"總計(jì)"名,為其它名稱;

        下面幾個(gè)參數(shù),用的較少,記住干嘛的,等以后需要就百度。

        • dropna 表示是否刪除缺失值,如果為True時(shí),則把一整行全作為缺失值刪除;

        • fill_value 表示將缺失值,用某個(gè)指定值填充。


        案例說明


        1)求出不同品牌下,每個(gè)月份的銷售數(shù)量之和


        ① 在Excel中的操作結(jié)果如下


        ② 在pandas中的操作如下

        df = pd.read_excel(r"C:\Users\黃偉\Desktop\pivot_table.xlsx")
        display(df.sample(5))

        df.insert(1,"月份",df["銷售日期"].apply(lambda x:x.month))
        display(df.sample(5))

        df1 = pd.pivot_table(df,index="品牌",columns="月份",
        values="銷售數(shù)量",aggfunc=np.sum)
        display(df1)

        結(jié)果如下:


        2)求出不同品牌下,每個(gè)地區(qū)、每個(gè)月份的銷售數(shù)量之和


        ① 在Excel中的操作結(jié)果如下


        ② 在pandas中的操作如下

        df = pd.read_excel(r"C:\Users\黃偉\Desktop\pivot_table.xlsx")
        display(df.sample(5))

        df.insert(1,"月份",df["銷售日期"].apply(lambda x:x.month))
        display(df.sample(5))

        df1 = pd.pivot_table(df,index="品牌",columns=["銷售區(qū)域","月份"],
        values="銷售數(shù)量",aggfunc=np.sum)
        display(df1)

        結(jié)果如下:


        3)求出不同品牌不同地區(qū)下,每個(gè)月份的銷售數(shù)量之和


        ① 在Excel中的操作結(jié)果如下


        ② 在pandas中的操作如下

        df = pd.read_excel(r"pivot_table.xlsx")
        display(df.sample(5))

        df.insert(1,"月份",df["銷售日期"].apply(lambda x:x.month))
        display(df.sample(5))

        df1 = pd.pivot_table(df,index=["品牌","銷售區(qū)域"],columns="月份",
        values="銷售數(shù)量",aggfunc=np.sum)
        display(df1)

        結(jié)果如下:


        4)求出不同品牌下的“銷售數(shù)量之和”與“貨號計(jì)數(shù)”


        ① 在Excel中的操作結(jié)果如下


        ② 在pandas中的操作如下

        df = pd.read_excel(r"pivot_table.xlsx")
        display(df.sample(5))

        df.insert(1,"月份",df["銷售日期"].apply(lambda x:x.month))
        display(df.sample(5))

        df1 = pd.pivot_table(df,index="品牌",columns="月份",
        values=["銷售數(shù)量","貨號"],
        aggfunc={"銷售數(shù)量":"sum","貨號":"count"},
        margins=True,margins_name="總計(jì)")
        display(df1)

        結(jié)果如下:

        --END--


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