pivot_table()透视后的数据如何正常操作

qq_20408711 2018-05-15 02:40:23

pivot_table()透视后的数据不能直接进行正常的操作，例如选中某列，排序筛选。要怎么操作才能对透视数据正常使用？

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Gunlance 2018-05-15

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啊哈哈，你复制到EXCEL之后在操作呗

数据透视资料。。数据透视图资料。数据组合方法。。

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。虽然pivot_table非常有用，但是我发现为了格式化输出我所需要的内容，经常需要记住它的使用语法。所以，本文将重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。如果你对这个概念不熟悉，wikipedia上对它做了详细的解释。顺便说一下，你知道微软为PivotTable（透视表）注册了商标吗？其实以前我也不知道。不用说，下面我将讨论的透视表并不是PivotTable。作为一个额外的福利，我创建了一个总结pivot_table的简

课程目录：第0节：四个主流数据源框架介绍第一节：数据源框架速度大比拼第二节：股票实时数据和分钟数据的获取第三节：资金都去哪了——个股资金流向第四节：资金都去哪了——其它资金流向第五节：寻找主力踪迹——龙虎榜数据解读第六节：寻找主力踪迹——大宗交易数据解读第七节：了解你买的票吗——主营业务构成第八节：了解你买的票吗——股东构成第九节：谁给的私房钱最多——分红配股第十节：价值投资——财务报表第十一节：跟上板块轮动的节奏第十二节：特色数据——千股千评第十三节：特色数据——把握宏观经济脉搏第十四节：特色数据——新闻大事情感分析通过该课程您将学到：- tushare/akshare/efinance/qstock框架的使用- pandas打印完整数据- pandas apply方法的使用- pandas列条件判断和sum方法的使用- pandas merge方法的使用- pandas corr方法的使用- pandas groupby方法的使用- 使用Tabulate框架输出markdown格式- pandas reset_index方法的使用- pandas pivot_table方法的使用- 使用pyecharts画图- pandas contains 方法的使用- DataFrame转成Series- 分词和情感分析

Pivot 及 Pivot_table函数用法 Pivot和Pivot_table函数都是对数据做透视表而使用的。其中的区别在于Pivot_table可以支持重复元素的聚合操作，而Pivot函数只能对不重复的元素进行聚合操作。在一般的日常业务中，因为Pivot_table的功能更为强大,Pivot能做的不能做的Pivot_table都可做。所以只需要记住Pivot_table函数用法就好了。 Pivot函数的使用演示 #%% import pandas as pd df01 = pd.DataFrame( { "年份":[2019,2019,2019,2020,2020,202

1、excel中做数据透视表 1）步骤如下 ① 选中整个数据源； ② 依次点击“插入”—“数据透视表” ③ 选择在Excel中的哪个位置，插入数据透视表 ④ 然后根据实际需求，从不同维度展示结果 ⑤ 结果如下 2、pandas中使用pivot_table()做数据透视表 1）语法格式 pd.pivot_table(data,index=None,columns=None, values=None,aggfunc='mean', margins=False,margins_name='All',

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