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pivot函数在线播放_pivot函数用法(2024年11月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

pivot函数

10个Excel必备函数，轻松提升效率！ 𐟒𛠤𘍤𜚧”腸cel函数？别担心，这里有你需要的10个最牛Excel函数，让你的工作效率瞬间提升！ 1️⃣ VLOOKUP函数：查找并匹配数据，让你的表格数据更加精准。 2️⃣ SUM函数：快速计算数值总和，简化复杂计算。 3️⃣ IF函数：根据条件返回不同结果，让你的表格更加智能。 4️⃣ COUNT函数：统计特定数据数量，轻松管理数据。 5️⃣ CONCATENATE函数：将多个文本字符串合并成一个，方便整理数据。 6️⃣ DATE函数：处理日期数据，让你的表格更加规范。 7️⃣ TEXT函数：将数值转换为文本，方便阅读和打印。 8️⃣ INDEX函数：返回表格中的特定值，方便查找数据。 9️⃣ PivotTable函数：创建数据透视表，快速分析大量数据。 𐟔Ÿ SORT函数：对表格数据进行排序，方便查找和整理。 𐟒ᠨ𝏯𜌥�𙠅xcel函数是一个逐步的过程，不要急于求成。每天学习一点，你会发现自己变得更加熟练和高效。加油，你一定能成为Excel的高手！

「excel」EXCEL利用pivotby函数进行灵活数据透视王厚东-数据分析的微博视频

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不要再用透视表！超级汇总函数PivotBy来了！

Shopee面试秘籍𐟔奿…看！ Shopee的一面和二面其实差不多，难度也差不多。我一面大概花了1小时，面试官都是前MBB（都是主动开摄像头的），真的都很nice（会对你的回答进行评价和修正），两场面试让我学到了很多东西。虽然他们问的具体问题对你们参考性不大（网上所有面经的通病），但我可以分享一些底层的考察点，这样你们下次面其他战略分析岗也会有帮助。 Marketing Size/费米问题（必考1-2道）𐟓Š 这类问题主要有3类：市场规模类、需求方数量和单店能力类、供给方数量类。一面被问到估算Shopee卖家ROI和2025年越南站点电风扇的GMV（电商黄金公式）；二面考的是估算上海地区电影院1年收入。这类问题除了考察你的商业洞察力，更多是看你的转化问题和拆解问题的能力。不要一上来就考虑转化率、渗透率、消费群体分层这些细节，会把自己绕晕。比如，上海电影院1年收入→1家电影院1天收入→1个放映厅1天收入→峰时谷时的上座率、排片率（这一步才开始考虑细节）。 Excel能力的考察𐟓Š 主要考察Excel建模、数据透视表（Pivot Table）和VLOOKUP函数。这些名词面试官大概率会用英语说，听不懂可以直接问。英语要非常好𐟓š 一面让我用英文按照STAR法则介绍大学期间做的一个项目；二面虽然没有具体考，但有特意强调实习生要用英文做会议纪要、听记和记录，听力要好（这也是绝大多数外企喜欢招留学生的原因）。业务思考能力𐟤” 面试官其实对实习生的要求更多是看有没有business sense，结构化思考和各种战略分析框架会稍微弱化，因为这些纯工具层面的东西学起来很快。Shopee最近主攻方向是全托管业务华人卖家的激励增长，以及应对TTS在东南亚市场的一系列措施。所以会问你：作为平台，你会如何帮卖家进行选品？你觉得Shopee相比其他竞对（TTS, Temu, Lazada, Shein）有哪些差异化优势？希望这些信息对你们有帮助！祝大家面试顺利！𐟒ꀀ

大数据开发实习面试全攻略在最近的一次大数据开发实习面试中，我经历了一场既紧张又充实的体验。以下是我对这次面试的总结和一些关键问题的回顾。 MapReduce的工作机制 𐟛 ️ 这个问题考察了MapReduce的基本原理和工作流程。虽然我对MapReduce有一定的了解，但面试官的问题让我意识到自己还需要深入学习。 Flink的了解程度 𐟌 面试官问我是否了解Flink，我简单地介绍了一下它的实时计算能力。虽然我对Flink的应用场景还不太熟悉，但这个问题让我对它有了更深入的了解。数据仓库的分层 𐟏⊨🙤𘪩—˜让我解释数据仓库的分层结构。虽然我之前没有深入研究过，但通过这次面试，我对数据仓库的分层有了更清晰的认识。 SQL题目：找出连续三天登录的用户 𐟓Š 这个问题要求我用SQL语句找出连续三天登录的用户。我使用了自连接和窗口函数来解决这个问题，这让我对自己的SQL能力有了更准确的评估。 SQL的行列转换 𐟓ˆ 面试官问我是否知道如何进行SQL的行列转换。我提到了使用CASE WHEN语句和GROUP BY语句，虽然我知道Oracle和SQL Server有PIVOT功能，但这个问题让我意识到自己还需要学习更多关于行列转换的技巧。 SQL中的爆炸函数 𐟒动🙤𘪩—˜让我解释什么是爆炸函数。虽然我没有直接回答上来，但通过解释将复杂数据结构拆解成多行数据的过程，我意识到这是一个非常实用的技术。快速排序算法 𐟚€ 面试官问了我快速排序算法的实现原理，我简单地介绍了一下。虽然这不是我常用的排序算法，但这个问题让我对排序算法有了更全面的了解。最难的SQL 𐟔 我被问到写过最难的SQL是什么。由于我在实习期间没有遇到特别复杂的SQL问题，所以这个问题让我有些措手不及。实习经历 𐟏튦ˆ‘详细介绍了自己在实习期间的工作内容和所负责的项目，虽然有些部分还不是很熟练，但通过这次面试，我对自己的实习经历有了更清晰的认识。职业规划 𐟓ˆ 我被问到我的职业规划是什么。我简单地说出了自己的目标和计划，虽然还有些模糊，但通过这次面试，我对自己的职业规划有了更明确的方向。反问环节 𐟤” 在面试的最后，我询问了岗位的具体工作内容和职责。虽然面试官的回答比较笼统，但通过这次反问，我对这个岗位有了更深入的了解。总的来说，这次面试让我对自己的大数据开发能力有了更清晰的认知。虽然有些问题我还没有完全掌握，但通过这次经历，我相信自己会在未来的学习和工作中不断进步。

Pandas分组聚合，一文搞定！ 1. 𐟔ꠤ𝿧”觲oupby拆分数据并计算使用groupby函数拆分数据并进行聚合计算。例如： python df.groupby(by='', axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False).count() 𐟓Š 使用agg聚合数据使用agg函数对数据进行聚合。例如： python df[['col1','col2']].agg([np.mean, np.sum]) df.agg({'col1': np.sum, 'col2': np.mean}) df.agg({'col1': np.sum, 'col2': [np.mean, np.sum]}) 𐟔„ 使用transform聚合数据使用transform函数对数据进行聚合。例如： python dfgroup.transform(lambda x: (x.mean() - x.min()) / (x.max() - x.min())) 𐟓Š 使用pivot_table创建透视表使用pivot_table函数创建透视表。例如： python pd.pivot_table(data, index='', columns='', values='', aggfunc='mean', fill_value=None, margins=True, dropna=False) 𐟓Š 使用crosstab创建交叉表使用crosstab函数创建交叉表。例如： python dfcross = pd.pivot_table(index=df['col1'], columns=df['col2'], values=df['col3'], aggfunc='mean', colnames=None, rownames=None, margins=True, dropna=False, normalize=False) 这些技巧可以帮助你更好地管理和分析Pandas数据，从简单的分组聚合到复杂的透视表和交叉表创建，无所不包。

𐟓Š Pandas必备函数宝典 𐟒Ÿ“š 数据分析小伙伴们，快来收藏这份Pandas函数宝典吧！从读取数据到处理数据，应有尽有，助你数据分析之路更加顺畅！ 𐟓– **读取数据**： - `read_csv`: 轻松读取CSV文件 - `to_csv`: 数据导出为CSV格式 - `read_excel`: Excel文件一键读取 - `to_excel`: 数据导出为Excel格式 𐟓Œ **连接与合并**： - `merge`: 根据键关联多个dataframe，类似SQL中的JOIN - `concat`: 合并dataframe，实现数据的合并与拼接 - `pivot`: 按照行列重塑表格，数据透视表制作利器 𐟓ˆ **分组与聚合**： - `groupby`: 按列分组，数据整理的好帮手 - `agg`: 对分组应用自定义聚合函数，轻松计算数据 - `transform`: 对分组应用转换函数，保持数据形状一致 𐟧𜠪*数据清洗与转换**： - `dropna`: 丢弃包含缺失值的行或列 - `fillna`: 填充或替换缺失值，让数据更完整 - `str.strip`: 去除字符串两端空白，整洁美观 𐟎蠪*数据可视化**： - `plot.bar`: 绘制柱状图，直观展示数据分布 - `plot.line`: 绘制线型图，展现数据趋势 - `plot.scatter`: 绘制散点图，探索数据关系 ⏰ **日期时间处理**： - `to_datetime`: 将输入转换为Datetime类型 - `date_range`: 生成日期范围，方便时间序列分析 - `shift`: 沿时间轴移动数据，轻松处理时间序列数据 𐟒ᠪ*其他常用函数**： - `describe`: 生成描述性统计摘要，快速了解数据特征 - `sort_values`: 对数据框按指定列排序，数据排序好帮手 - `rename`: 对列或行进行重命名，让数据更规范易读 𐟌Ÿ 快来掌握这些Pandas函数吧！让你的数据分析工作更加高效、准确！

R语言妙招！宽转长，数据分析在之前的几篇文章中，我们深入探讨了R语言中dplyr包的各种强大功能。今天，我们将目光转向tidyr包，特别是它的一个关键函数：pivot_longer。这个函数在数据分析中有着广泛的应用，能够帮助我们将宽格式数据转换为长格式数据，从而为更深入的分析打下基础。 𐟔𙠰ivot_longer：宽转长，数据分析的新起点金融数据通常以宽格式存储，这就像一张表格包含了多个时间序列。而pivot_longer的作用就是将这些宽格式数据转换为更适合分析和建模的长格式。例如，我们有以下宽格式数据： ```R stocks_wide <- data.frame( date = c('2021-01', '2021-02'), AAPL = c(130, 125), MSFT = c(230, 235) ) ``` 通过使用pivot_longer函数，我们可以将其转换为长格式： ```R stocks_long <- pivot_longer(stocks_wide, cols = AAPL:MSFT, names_to = "stock", values_to = "price") ``` 这样，我们就得到了一个包含日期、股票代码和价格的长格式数据框，便于进一步的建模分析。 𐟒ᠥ𐏦Š€巧分享 cols: 指定要转换成更长格式的列。在金融数据中，这通常是一系列的时间序列数据，比如不同月份或年份的股票价格。 names_to: 指定转换后列名的放置位置。在转换为长格式时，原来宽格式中的列名（如时间序列的时间点）会成为数据的一部分，names_to就是这部分数据新的列名。 values_to: 指定转换后的值放置的列名。例如，在将股票价格从宽格式转换到长格式时，各时间点的价格值会被整合到一个列中，values_to就是这个列的名称。在下一篇文章中，我们将继续探讨tidyr包的另一个函数：pivot_wider，敬请期待！

𐟓ŠPandas函数宝典𐟓š 𐟎‰成为数据分析高手，Pandas函数助你一臂之力！𐟒ꊊ𐟓Œ读取与保存数据： - `read_csv()`：CSV文件秒变DataFrame！ - `read_excel()`：Excel数据轻松加载。 - `to_csv()` & `to_excel()`: 数据轻松保存到文件。 - `read_json()` & `to_json()`: JSON数据互转无忧。 𐟓Œ数据初探与检查： - `head()` & `tail()`: 前几行或后几行数据一览无余。 - `info()` & `describe()`: 数据基本信息和统计信息尽在掌握。 𐟓Œ数据清洗与整理： - `dropna()` & `fillna()`: 缺失值轻松处理。 - `drop()` & `rename()`: 行列标签随心改。 - `duplicated()` & `unique()`: 重复数据不再有。 𐟓Œ数据过滤、排序与选择： - `loc[]` & `iloc[]`: 数据基于标签或位置精准选取。 - `sort_values()` & `query()`: 数据排序和过滤，一气呵成。 𐟓Œ数据变化与转换： - `apply()` & `merge()`: 数据函数应用与合并，灵活多变。 - `pivot_table()` & `map()`: 数据透视与映射，操作更便捷。 𐟓Œ分组与聚合： - `groupby()` & `agg()`: 数据分组与聚合，分析更深入。 - `transform()` & `nunique()`: 分组数据操作与唯一值统计，一应俱全。 𐟓Œ时间序列处理： - `to_datetime()` & `resample()`: 时间序列数据轻松转换与重采样。 - `asfreq()` & `shift()`: 时间频率转换与偏移，操作更灵活。 𐟎‰掌握这些Pandas函数，数据分析不再难！𐟚€

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