数据分析—一文看懂数据透视表(Excel&Pandas-pivot_table实现)

作者&投稿:余琼 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
【导语】也许大多数人都知道Excel中的数据透视表,也体会到了它的强大功能,那么Pandas也提供了一个类似的功能,也就是 pivot_table 。因为考虑到直接学pivot_table会有点难度,所以本篇文章将由浅入深的先通过excel实现透视表,慢慢地过渡到利用pandas来实现。

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。利用透视表可以快速地进行分类汇总,自由组合字段聚合计算。

使用数据透视表的一个挑战是,你需要确保你理解你的数据,并清楚地知道你想通过透视表解决什么问题。其实,虽然pivot_table看起来只是一个简单的函数,但是它能够快速地对数据进行强大的分析。

其实非常的简单,只需要选定我们想要进行透视的表,然后点击菜单栏中的插入透视表。

在本文中,将会跟踪一个销售渠道(也称为漏斗)。基本的问题是,一些销售周期很长(可以想一下“企业软件”、“资本设备”等),而管理者想更详细地了解它一整年的情况。

其实我们只需要将不同的字段拖入到不同的区域中即可,为了方便展示数据,我们可以右键关键字段,然后将其选择上移,这样我们可以实现数据的多级展示。

这里我们注意一个左下角的功能,叫做延迟布局更新,这个当我们的数据量比较大的时候,比如说十万个数据,我们就可以选定这个延迟更新,其实就是设置当我们的字段设置完成之后才进行数据更新,可以最大程度保证我们操作的流畅性。

如果我们对数据透视表的顺序有些不满意,那我们就要按照我们自己的意愿进行顺序的修改,比如说我们选择升序和降序。

当然了,我们也可以直接在选定区域的时候直接选择插入一个透视图,一般默认是柱状图。

这就是数据透视表与数据透视图的基本操作,这是比较简单的基础内容。

数据透视表可以随时随地进行数据源的更改,数据源变更后进行简单的更新就可反映到数据报表中,有两种方式,第一种是数据透视表刷新:如果数据源中的数值进行了更新,刷新即可。如果是数据源的结构或布局变更了,这时就采用更改数据源的方式。

计算字段极大扩展了数据透视表的计算功能,比如原始数据表中有一列数据为销售单价,有一列数据为数量。那么在数据透视表中可以通过计算字段输入公式”=单价*数量“,来求出销售额。

pandas中的函数pivot_table可以实现数据透视表,它的参数如下,下面我们来一个个的学习。我们的数据源和上面excel的一样。

我们将上表中“Status”列定义为category,并按我们想要的查看方式设置顺序(可选)

此外,可以有多个索引。实际上,大多数的pivot_table参数可以通过列表获取多个值。

我们上面将“Name”,“Rep”列和“Manager”列进行对应分组,那么现在来实现数据聚合。

“Price”列会自动计算数据的平均值,但是我们也可以对该列元素进行计数或求和。要添加这些功能,使用aggfunc和np.sum就很容易实现。

aggfunc可以包含很多函数,下面就让我们尝试一种方法,即使用numpy中的函数mean和len来进行计算。

如果我们想通过不同产品来分析销售情况,那么变量“columns”将允许我们定义一个或多个列。
pivot_table中一个令人困惑的地方是“columns(列)”和“values(值)”的使用。我们只要记住,变量“columns(列)”是可选的,它提供一种额外的方法来分割你所关心的实际值。然而,聚合函数aggfunc最后是被应用到了变量“values”中你所指定的字段上。

结果里有很多NaN,如果想移除它们,我们可以使用“fill_value”将其设置为0。

如何查看一些总和数据呢?相当于excel中的总计,通过“margins=True”就可以为我们实现这种功能。

下面,让我们以更高的管理者角度来分析此渠道。根据我们前面对category的定义,注意现在“Status”是如何排序的。

为了对你选择的不同值执行不同的函数,你可以向aggfunc传递一个字典。

如果只想查看一个管理者(例如Debra Henley)的数据,可以这样过滤:

查看所有的暂停(pending)和成功(won)的交易,如下:

实现同时过滤多个条件:

希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,每天进步一点点,加油❤。

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