Python金融应用之图表制作（九）——数据透视表

NO.238

2020.12.13

工欲善其事，必先利其器

- 前言 -

◆ ◆ ◆ ◆

今天，小咖带大家利用Python制作数据透视表及透视图。

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- Python进行数据透视 -

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第一步：安装各种包

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第二步：导入数据

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（1）通过wind的python接口实现自动导入数据。但字段名称将展示为英文，需再通过语句进行调整。

（2）通过从wind下载数据到特定路径，然后通过语句导入Excel文件，可提前在Excel中编辑数据。

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第三步：数据透视

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（1）使用groupby的方式进行数据透视。groupby函数主要的作用是进行数据的分组以及分组后地组内运算。具体而言：

df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)

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可用于运算的函数，资料来源：网络

（2）如下语句将分别得到下列透视表：

sum7=newstock.groupby(['证监会行业','上市板'])['新股发行数量'].agg(['count','mean','max','min'])

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sum8=newstock.groupby(['证监会行业','上市板'])['新股发行数量','网上发行数量'].mean()

注：堆积形式，“上市板”体现在行

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sum9=newstock.groupby(['证监会行业','上市板'])['新股发行数量','网上发行数量'].mean().unstack()

注：不堆积形式，“上市板”体现在列

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（2）使用pd.pivot_table的方式进行数据透视，具体元素如下：

pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False,dropna=True,margins_name='All')

#data：DataFrame对象

#values：要聚合的列或者列表

#index：数据透视表的index，行索引，从原始数据的列中进行筛选

#columns：数据透视表的columns列名，从原始数据中筛选

#aggfunc：用于聚合的函数，默认是np.mean，支持numpy的计算方法

如下语句将分别得到下列透视表：

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sum10=pd.pivot_table(newstock,index=['证监会行业','上市板'])

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sum11=pd.pivot_table(newstock,index=['证监会行业'],columns=['上市板'],values=['新股发行数量'],aggfunc='mean')

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第四步：数据透视图制作

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（1）利用matplotlib作图。

sum12=newstock.groupby(['上市板'])['新股发行数量','网上发行数量'].mean()

sum12.plot(kind='bar')

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sum13=newstock.groupby(['交易所','上市板'])['新股发行数量','网上发行数量'].mean()

sum13.plot(kind='bar')

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（2）利用pyecharts作图。本步骤使用pyecharts制作柱状图，具体方法见往期文章《Python金融应用之利用Pyecharts做动态图——柱状图/折线图》。

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- 后言 -

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撰稿人：安静的金融美女子

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