一.分组汇总数据

用法和参数

DataFrame.groupby(values)

values：分组的依据

实例

import pandas as pddata = pd.read_excel('产品统计表.xlsx')
# 根据产品列对数据进行分组
print(data.groupby('产品'))
'''
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001CA43E176D0>
'''
# 根据分组信息求数据总和
print(data.groupby('产品').sum())
'''
成本价(元/个)  销售价(元/个)  数量(个)  成本(元)  收入(元)  利润(元)
产品
单肩包       116       248    121   7018  15004   7986
手提包        36       147     26    936   3822   2886
背包         32       130     83   1328   5395   4067
钱包        180       374    128  11520  23936  12416
'''
# 分组后对某一列进行汇总计算
print(data.groupby('产品')['利润(元)'].sum())
'''
产品
单肩包     7986
手提包     2886
背包      4067
钱包     12416
Name: 利润(元), dtype: int64
'''
# 分组后对多列进行汇总计算
print(data.groupby('产品')['数量(个)', '利润(元)'].sum())
'''
数量(个)  利润(元)
产品
单肩包    121   7986
手提包     26   2886
背包      83   4067
钱包     128  12416
'''

二.创建数据透视表

描述

数据透视表可对数据表中的数据进行快速分组和计算

用法和参数

pandas.pivot_tabel(data, values=None, index=None, aggfunc=“mean”)
- data：要制作的DataFrame
- value：指定要计算的列
- index：指定一个列作为数据透视表的行标签
- aggfunc：指定参数values的计算类型

实例

import pandas as pddata = pd.read_excel('产品统计表.xlsx')
# 根据数据表的某一列制作透视表
a = pd.pivot_table(data, values='利润(元)', index='产品', aggfunc='sum')
print(a)
'''利润(元)
产品
单肩包   7986
手提包   2886
背包    4067
钱包   12416
'''
# 根据数据表的多列制作透视表
b = pd.pivot_table(data, values=['利润(元)', '成本(元)'], index='产品', aggfunc='sum')
print(b)
'''
利润(元)
产品
单肩包   7986
手提包   2886
背包    4067
钱包   12416利润(元)  成本(元)
产品
单肩包   7986   7018
手提包   2886    936
背包    4067   1328
钱包   12416  11520
'''

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一.分组汇总数据

用法和参数

实例

二.创建数据透视表

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