案例:
一个书店1-5月份图书销售透视分析:
1、使用python代码实现透视# Python批量合并excel工作表并实现数据透视
import pandas as pd
# 读取excel表
df = pd.read_excel("book.xlsx", sheet_name=None)
# 给sheet添加月份列,并合并多个表格
df_list = []
for sheet_name, df in df.items():
df["月份"] = sheet_name
df_list.append(df)
df_all =pd.concat(df_list)
df_all.sample(3)
# 透视表
df_pivot = pd.pivot_table(df_all,
index="书名",
columns="月份",
values="销量(册)",
aggfunc="sum",
fill_value=0,
margins=True,
margins_name="汇总")
df_pivot
df_pivot.to_excel("汇总透视表.xlsx")
2、使用Mito库做透视
点击 "in Mito"按钮开始使用mito工具做透视
使用Mito库做透视优点就是鼠标点击几下就可以生成透视表。
如果再添加一行统计1-5月份所有书的销量和排行或生成折线图、饼状之类的操作就无能为力了。
Mito工具简单,测试下来就做透视图还可以,其他没有什么亮点可言与D-Tale更是无法比较。
今天分享做一个简单的复习和总结,明天使用D-Tale做透视,并生成图形。



