Pandas透视表基础与案例详解

最新推荐文章于 2025-11-02 22:58:06 发布
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本文详细介绍了Pandas透视表的基础知识和使用，包括如何创建基本透视表、应用多个聚合函数、自定义索引和列，以及处理缺失值。通过实例展示了如何利用透视表对数据进行有效分析。

在数据处理和分析的领域中，Pandas是一个功能强大、灵活且易于使用的Python库。它提供了许多强大的工具和函数，可以帮助我们高效地处理和分析数据。其中，Pandas透视表是一种非常有用的数据汇总和分析工具，它可以根据我们的需求对数据进行重塑和聚合。本文将介绍Pandas透视表的基础知识，并通过案例来演示其用法。

首先，让我们导入Pandas库并创建一个示例数据集，以便后续的操作和演示：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {
   
   
    'Name': ['Alice', 'Bob',
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Python Pandas透视表指南从基础到高级技巧的完整教程（参数解析与实战）
程序员Gloria的博客
05-02 321
Python Pandas透视表指南从基础到高级技巧的完整教程（参数解析与实战）在数据处理和分析中，Pandas是一个强大的Python库，提供了丰富的功能来处理和转换数据。其中，透视表（Pivot Table）是一项非常有用的功能，可以帮助我们轻松地对数据进行汇总和分析。在本文中，我们将深入探讨Pandas中的透视表基础，并通过实战案例演示如何使用pivot_table函数进行数据分析。
pandas.pivot_table()数据透视表详解
漫步量化
09-10 4228
数据透视表 百度百科 数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。 之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，以便按照不同方式分析数据，也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。另外，如果原始数据发生更改，则可以更新数据透视表。 官...
Pandas-数据透视表
weixin_45862390的博客
01-01 2172
数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，以便按照不同方式分析数据，也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。另外，如果原始数据发生更改，则可以更新数据透视表。在使用Excel做数据分析时，透视表是很常用的功能，Pandas也提供了透视表功能，对应的API为pivot_table。
数据透视表：Excel 和 Pandas 的用法及案例
xinlinliu
11-15 1068
用户界面Excel：图形用户界面，适合非编程用户。Pandas：基于代码，适合编程用户，灵活性更高。数据处理能力Excel：适合中小型数据集。Pandas：适合大型数据集，性能更好。可重复性和自动化Excel：手动操作，难以自动化。Pandas：代码可重复使用，容易自动化。
Pandas使用教程 - 数据透视表与交叉表 (pivot_table, crosstab)
qq_42568323的博客
02-13 1182
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。
Pandas透视表大揭秘：从基础到高级技巧的完整指南
一键难忘的博客
02-12 4026
在数据处理和分析中，Pandas是一个强大的Python库，提供了丰富的功能来处理和转换数据。其中，透视表（Pivot Table）是一项非常有用的功能，可以帮助我们轻松地对数据进行汇总和分析。在本文中，我们将深入探讨Pandas中的透视表基础，并通过实战案例演示如何使用`pivot_table`函数进行数据分析。
Python Pandas基础语法与核心知识详解
J3059342114的博客
05-15 337
Pandas是Python中用于数据分析的核心库，基于NumPy构建，提供Series（一维）和DataFrame（二维）两种核心数据结构，支持数据清洗、统计分析、文件读写等操作。其核心优势在于处理结构化数据的高效性与灵活性。
Python pandas数据透视表（pivot_table）详解：从入门到实战，多维数据分析利器
qq2745567641的博客
11-02 744
本文介绍了pandas中pivot_table数据透视表的核心功能及应用方法。通过多维度分组统计（行/列分组）、灵活的聚合函数（如求和、均值）以及缺失值填充等功能，数据透视表能高效实现复杂数据分析需求。文章从基础参数讲解到实战案例，展示了如何按地区、产品等维度统计销售额、利润等指标，并通过margins添加总计行/列。该工具比groupby更直观灵活，是数据分析中的"神器"。
15、数据透视表与向量化字符串操作详解
c7d8e的博客
07-02 91
本文详细介绍了 Pandas 中数据透视表的使用方法及其在多维数据汇总中的强大功能，同时探讨了向量化字符串操作在字符串处理中的高效性与灵活性。通过多个示例和一个综合案例，展示了如何将这两种技术结合应用于实际数据的清洗、分析和可视化。适合希望提升数据处理与分析能力的读者。
数据科学Pandas进阶技巧详解：从基础回顾到实战案例的数据处理与分析提升
06-19
接着深入探讨了高效的筛选与过滤、数据透视表、分组聚合、时间序列处理、字符串操作以及数据合并与连接等高级功能。通过一个电商销售数据集的实战案例，展示了如何应用这些技巧进行销售趋势、热门产品和地区销售差异...
Python Pandas数据透视表与Excel对比详解及参数解析
接下来，通过两个案例进一步展示了如何在Excel和Pandas中执行数据透视表操作。第一个案例是计算不同品牌每个月的销售数量总和，Excel中需要手动设置分组和计算，而在Pandas中则可以直接调用`pivot_table()`函数完成...
TSIA 022.1—2021 工业互联网标识解析顶级节点服务能力成熟度第1部分：模型.pdf
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【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕多智能体网络中的事件触发一致性控制展开，重点研究如何通过分布式事件驱动控制策略实现多智能体系统在有限时间内达成共识，并提供了基于Matlab的代码实现。文档还涵盖了无人机路径规划、多目标跟踪、图像处理、故障诊断、优化算法等多个科研方向的技术实现与仿真案例，展示了事件触发机制在多智能体协同控制中的高效性与节能优势。核心技术包括分布式控制算法设计、事件触发条件设定、系统收敛性分析及仿真验证。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或计算机背景的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程师，熟悉Matlab编程与基本控制系统建模者更佳。; 使用场景及目标：①研究多智能体系统在资源受限条件下的协同控制问题；②掌握事件触发机制相较于传统周期采样控制的优势；③实现多无人机、机器人等系统的高效协同与节能通信；④为分布式控制算法的仿真与验证提供可复用的代码框架。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块理解算法实现流程，重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统稳定性证明部分，可进一步拓展至其他分布式优化与协同控制应用场景。
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
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【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析，构建了非线性状态空间模型，并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节，突出非线性系统的精确建模与仿真优势，有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外，文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等，展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员，尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证，支持算法快速原型开发；②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程；③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究； 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注动力学建模与控制模块的实现细节，同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容，以全面提升系统仿真与分析能力。
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