学习笔记(53):Python数据清洗实战-透视图与交叉表

最新推荐文章于 2025-02-13 07:00:00 发布
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#数据 #编程语言 #Python #python #数据分析

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【Python数据分析与可视化】期末复习笔记整理（不挂科）
风口IT猪的成长录
12-13 8196
【Python数据分析与可视化】期末复习笔记3. NumPy数值计算基础忘了的函数ndarray 对象属性和数据转换4. Pandas统计分析 3. NumPy数值计算基础 忘了的函数 linspace(start, end, count)：创建等差数列 logspace(start, end, count)：创建等比数列 diag：创建对角矩阵，即对角线元素为0或指定值，其他元素为0 eye：创建一个对角线位置为1，其他位置全为0的矩阵 sort：axis=1，沿横轴排序，axis=0，沿着纵轴排序.
一文了解python 透视图（pandas.pivot_table）
Robin_Pi的博客
08-18 4274
文章目录pivot_table的参数理解pivot 与 groupby其它查看可视化保存 先上图：pandas piviot_table cheet sheet or： 先初略的了解透视图是用来干什么的，一句话：pivot_table 最大的意义便是将数据分组表示并进行聚合运算（结合上面的图来看）。如果你了解pandas的 groupby ，那你会发现他们基本是相通的。 下面是正片： pivot_table的参数理解 Signature: pd.pivot_table( data, val
python操作excel的透视图
weixin_42591908的博客
02-13 535
关于Python操作Excel的透视表，你可以使用Python库xlwt与xlrd来实现，也可以使用openpyxl库来实现。另外，你也可以使用Pandas库来操作Excel，它可以轻松生成透视表，并且可以做到更多的操作。 ...
用python写一段数据透视图表的代码
weixin_35755562的博客
01-01 418
当然,这是一段简单的代码示例: import pandas as pd# 创建一个示例数据框 df = pd.DataFrame({'城市': ['上海', '北京', '上海', '北京', '上海', '北京'], '年份': [2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023], '销售额': [...
Python pandas中数据透视图Pivot Tables的使用
byshao2021的博客
06-27 700
数据透视表
如何用Python实现透视表？
CDA数据分析师
05-09 1744
如何用Python实现透视表？ ​ 相信接触过Excel的小伙伴都知道，Excel有一个非常强大的功能**“数据透视表”**，使用数据透视表可以自由选择不同字段，用不同的聚合函数进行汇总，并建立交叉表格，用以从不同层面观察数据。这么强大的功能，在Python中怎么去实现呢？ ​ 不用担心，Python的"数据分析小能手"Pandas很贴心地为我们提供了一个快速实现数据透视表功能的方法——pivot_table()。事不宜迟，让我们赶紧看看如何在Python中实现数据透视表！ 1. 数据 ​ 为帮助大家更好
数据预处理(重复值/异常值/数据离散化)——Python数据清洗实战笔记(7)
直心I
03-25 2303
数据预处理1.重复值处理·对价格和里程数数据进行处理2.缺失值处理3.异常值处理4.数据离散化 导库，读取数据 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('../data/MotorcycleData.csv',encoding='gbk',na_values='Na') 1.重复值处理·对价格和里程数数据进行处理 自定义函数...
Python数据分析学习笔记_使用pandas库处理Excel文件_包含创建读取Excel_行列单元格操作_数据填充排序筛选_多种图表绘制_数据透视表_线性回归预测_条件格式化_行.zip
最新发布
08-04
学习笔记会指导如何使用pandas中的pivot_table函数创建数据透视表，从而对数据进行聚合和交叉分析。 在数据分析的预测建模部分，笔记将介绍如何使用线性回归模型进行预测。线性回归是一种常用的统计方法，它可以...
Pandas教程笔记：全面掌握Python数据处理
pandas_Tutorial_Notes 是一个专注于 Python 中 pandas 库学习的综合性教程资料集合，其核心目标是帮助初学者和中级开发者系统掌握使用 pandas 进行数据处理与数据分析的各项技能。该资源以 YouTube 教程为基础，...
Limperg Python课程资料：数据处理与网络爬虫实战
“limperg_python:Ties de Kok编写的Limperg ...无论是高校学生、研究人员还是职场新人，都可以通过系统学习这套材料，建立起扎实的编程与数据分析能力体系，为未来的深度学习、机器学习或大数据工程打下坚实基础。
python统计分析——透视表
maizeman126的博客
12-31 2239
margins相当于excel中对行列进行汇总，但只能设置为True或False，因此只能对行列整体进行汇总，而不能单独对行或列进行汇总。aggfunc参数设置的是对值字段的汇总统计，相当于excel中的值字段设置对话框。values相当于excel透视表中值字段设置，index为相当于行字段设置，columns相当于列字段设置。当margins设置为True时，dropna用于对空列数据汇总的设置，默认为True。默认为True，用于设置是否需要对数据进行排序，用于对透视表字段中包含的分类类型的排序。
【python数据分析基础】—pandas透视表和交叉表
sodaloveer的博客
05-08 3658
透视表是excel和其他数据分析软件中一种常见的数据汇总工具。它是根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中。
python 表格转换（数据透视）
abcdrachel的博客
06-06 2540
1、导入数据 import pandas as pd import numpy as np import pandas as pd table = pd.DataFrame({'cust_id':[10001,10001,10002,10002,10003], 'type':['Normal','Special_offer',\ ...
pandas交叉表与透视表pd.crosstab()和pd.pivot_table()函数详解
我的个人博客
12-01 7788
pandas中交叉表与透视表，什么是交叉表，什么是透视表pandas.crosstab(index,columns,values=None,rownames=None,colnames=None,aggfunc=None）DataFrame.pivot_table(values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False,dropna=True)
pandas数据处理高级系列003---什么是交叉表(Cross Tabulation)以及pandas如何生成
云金杞
11-03 914
做ab测试的时候遇到了一个新的知识点，交叉表以及如何用pandas生成交叉表，也称为列联表（Contingency Table），是一种用于统计分析的表格，用于显示两个或多个分类变量之间的频率分布。交叉表可以帮助我们理解变量之间的关系，并进行进一步的统计分析，如卡方检验（Chi-Square Test）、相关性分析等。
【python数据分析12】——Pandas统计分析(创建透视表与交叉表)
zhejie666的博客
08-21 1666
数据透视表是数据分析中常见的工具之一，根据一个或多个键值对数据进行聚合，根据行或列的分组键将数据划分到各个区域。在pandas中，除了可以使用groupby对数据分组聚合实现透视功能外，还提供了更为简单的方法——透视表与交叉表。
Pandas 透视表和交叉表
m_main的博客
05-05 2128
透视表和交叉表都是在数据分析中用于汇总和分析数据的工具，它们背后的数学原理有些类似，但也有一些不同之处。文末附有ppt
Pandas使用教程 - 数据透视表与交叉表 (pivot_table, crosstab)
qq_42568323的博客
02-13 1194
数据透视表（pivot_table）通过指定indexcolumnsvalues与aggfunc参数，实现对数据的多维重构与聚合统计。支持多重聚合函数、缺失值填充、总计行列的添加等高级功能。示例中展示了如何利用 pivot_table 构造销售数据的透视表，并进一步扁平化多级索引以便于后续处理。交叉表（crosstab）主要用于统计分类变量之间的频数分布，默认计算频数，同时可通过values与aggfunc进行数值聚合。支持归一化计算，通过normalize参数计算各组合的比例。
【Python】开启Pandas进阶：图解Pandas透视表、交叉表
Bingo
07-27 914
aggfunc是一个很灵活的参数，它是用来指定我们汇总想用哪种函数，默认是均值mean，我们也可以使用求和sum、最值max等。这个网上非常流行的一张图解Pandas透视表函数的图形，它利用一份简单的数据，清晰明了地讲解了pivot_table函数的每个参数的含义，保存备用！下面是在Excel表格中使用消费数据制作的透视表（部分数据截图），我们统计的是不同性别不同日期下的消费金额和小费，同时还显示了总计的数据。透视表的制作灵活性高，可以随意定制我们想要的的计算统计要求，一般在制作报表神器的时候常用。
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