Python in Excel für die DatenanalysePivot-Analysen und komplexe Auswertungen mit Pandas
- Warum Pivot-Analysen wichtig sind
- Datensatz laden und vorbereiten
- Was ist eine Pivot-Analyse?
- Erste Pivot-Analyse erstellen
- Mehrere Kennzahlen in Pivot-Tabellen
- Pivot-Tabellen mit mehreren Ebenen
- Gesamtsummen hinzufügen (Margins)
- Fehlende Werte in Pivot-Tabellen
- Pivot-Tabelle sortieren
- Fazit
Warum Pivot-Analysen wichtig sind
Pivot-Tabellen gehören zu den wichtigsten Werkzeugen in Excel. Typische Fragestellungen sind:
- Umsatz nach Land und Produkt
- Verkaufsmenge nach Stadt und Vertriebskanal
- Vergleich mehrerer Dimensionen gleichzeitig
Hier kommen Pivot-Analysen ins Spiel. Mit Pandas können Sie solche Auswertungen ebenfalls erstellen – oft sogar schneller und flexibler als in Excel.
