技術標籤：Python資料分析方法資料處理縮排批量修改去重刪除列pivot_table

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現在越來越多的資料分析和處理工作藉助Python來實現，而在每一次新的工作專案開展，總會遇到各種各樣的問題，所以，不可避免要經常學會總結，順便分享下。

基礎資料

data示例（24*5）

快速定位問題？

哪些操作

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使用pivot_table後，多索引欄位下，會出現合併單元格，怎麼辦？

c1=data.pivot_table(index=['銷售區域','銷售日期'],values=['營銷費用：萬','銷售金額：萬'],aggfunc=np.sum)
 

如何解決？

使用reset_index函式

結果如下：

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第一列序號列很多餘，怎麼剔除？

如何解決？

c2.to_excel(path+'result.xlsx',index=False)

結果如下：

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資料通過pivot_table透視後，彙總量變少了怎麼回事？

預設不計算空值，如果需要計算，則需要將空值替換，比如替換為0，

不處理空值是這樣的，我們不知道空值有多少，影響多大：

如何解決？

dat.fillna(value=0,inplace=True)

結果如下：

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快速刪除指定列，怎麼做？

如何解決？

使用drop函式刪除即可，如果想刪除多列，傳入個列表即可。

c2.drop('銷售金額：萬',axis=1)

這樣同樣有個問題，C2本身並未發生改變（後面會單獨更新一篇，詳細介紹），所以仍需設定可選引數inplace。

c2.drop('銷售金額：萬',axis=1,inplace=True)

結果如下：

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提取出的列，裡面的值有重複怎麼辦？

如何解決？

可使用unique或者drop_duplicates函式

data.類別.unique()data.類別.drop_duplicates()

結果如下：

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如何給資料新增單位呢？

比如費用和銷售金額，如何快速新增單位呢（此處僅展示函式作用，無實際應用）？

如何解決？

藉助下apply函式快速搞定。

data['營銷費用：萬']=data['營銷費用：萬'].map(lambdax:f"{x}萬元")data['銷售金額：萬']=data['銷售金額：萬'].map(lambdax:f"{x}萬元")

結果如下：

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透視表多個欄位使用不同的函式，該如何實現呢？

上次介紹pivot_table的文章，沒把例子一一列舉，既然之前有被問到，正好在這裡說明下：

如何解決？

給aggfunc引數傳入個列表，這裡無實際場景意義。比如將營銷費用取最大值，銷售金額取最小值。​​​​​​​

data.pivot_table(index='類別',values=['營銷費用：萬','銷售金額：萬'],    aggfunc={'營銷費用：萬':np.nanmax,'銷售金額：萬':np.nanmin})

結果如下：

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最後介紹一個通用的快捷鍵組合，比如Python要求縮排，有些時候需要很多行程式碼需要處理，怎麼做呢？

如何解決？

縮排：tab

反縮排：shift+tab