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Excel实战技巧109:快速整理数据分成

本文将给你展示种“最懒的”方法,也可能是最快且最容易的方法。 第1步:设置标题 如下图3所示,在单元格E3:G3中输入标题。 图5 第4步:创建模式引用 我们需要发现原始数据中商品名称、销售额和利润所出现的模式,每次出现均间隔3行。于是,在单元格E5到G5中创建第2行引用,相对于上行中的数字相差3,如下图6所示。 图6 第5步:创建整个引用列表 现在,我们已经建立了Excel的工作模式,选择所有引用单元格(E4:G5),单击并按住填充系列手柄并向下拖动,生成个列表,该列表超过了15行,以便稍后扩展列表。 图9 第7步:进步完善转换数据列表 注意到上图9中转换后的数据列表中有很多数字0,这是为了我们在原始数据后面添加数据时,转换后的数据列表会自动更新。 图11 此时,当你在原始数据中添加新数据时,列表会自动更新,如下图12所示。 图12

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Excel实战技巧110:快速整理数据分成(使用公式)

在《Excel实战技巧109:快速整理数据分成》中,我们使用种巧妙的思路解决了将数据分成的问题。本文介绍使用公式实现的方法。 示例工作簿中的数据如下图1所示。 10,使数据全部显示。 公式中: A3:A29,是A中原数据列表。 ROWS(E4:E4),统计指定区域的行数,区域通过锁定第个引用并保留第二个引用为相对引用来扩展。 COLUMNS(E3:E3),统计指定区域的数。区域通过锁定第个引用并保留第二个引用为相对引用来扩展。当公式向右拉时,数将增加(1,然后是 2,3,等等……)。 +(2)*(0)+0) =INDEX(A3:A29,1) 得到单元格A3中的值: 商品1 你可以照此思路,分析下单元格E5或者F4中的公式,进步熟悉这个公式。

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    SQL 将数据转到

    假设我们要把 emp 表中的 ename、job 和 sal 字段的值整合到中,每个员工的数据(按照 ename -> job -> sal 的顺序展示)是紧挨在块,员工之间使用空行隔开。 KING PRESIDENT 5000 (NULL) MILLER CLERK 1300 (NULL) 解决方案 将数据整合到展示可以使用 使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以将数据放到中展示,数据过 case when 转换后最多只会出来的值,要使得同个员工的数据能依次满足 case when 的条件,就需要复制数据,有多个条件就要生成多少份数据。 使用笛卡尔积可以"复制"出数据,再对这些相同的数据编号(1-4),编号就作为 case when 的判断条件。

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    Tidyverse|数据的分分合合,

    载入数据 R包 使用TCGA下载的数据,仅使用以下几行几列, 作为示例 library(tidyverse) data <- read.csv("separate.csv",header = TRUE 第的ID,和人为添加的ID2,名称不规则,我们只需要前面的基因名。 二 合久可分- 使用separate函数, 将“指定”分隔符出现的位置分成 2.1 默认,不指定分隔符 data %>% separate(ID, into = c("Gene", 可参考:盘盘Tidyverse| 筛行选之select,玩转列操作 Tips: 1)数据分列可以先默认试下,如2.1所示 2)使用R的帮助,定! 三 分久必合- 使用unite函数, 可将按照“指定”分隔符合并为 data %>% unite(ID_new, ID:ID2, sep = "_") %>% head() ?

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    怎么将多行数据变成?4个解法。

    - 问题 - 怎么将这个多行数据 变成? - 1 - 不需保持原排序 选中所有 逆透视,步搞定 - 2 - 保持原排序:操作法 思路直接,为保排序,操作麻烦 2.1 添加索引 2.2 替换null值,避免逆透视时行丢失,后续无法排序 2.3 逆透视其他 2.4 再添加索引 2.5 对索引取模(取模时输入参数为源表的数,如3) 2.6 修改公式中的取模参数,使能适应增加数的动态变化 2.7 再排序并删 2.8 筛选掉原替换null的行 - 3 - 保持排序:操作法二 先转置,行标丢失,新列名可排序 有时候,换个思路,问题简单很多 3.1 转置 3.2 添加索引 3.3 逆透视 3.4 删 - 4 - 公式步法 用Table.ToColumns把表分成 用List.Combine将追加成 用List.Select去除其中的null值

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    VLookup方法在大量数据匹配时的效率对比及改善思路

    、“雇员”、“订购日期”、“到货日期”、“发货日期”6数据匹配到订单明细表中。 ,如下图所示: 公式法统在第行写上公式,然后统向下扩展填充至所有行,从开始填充起计算至填充完成的时间,如下图所示: 四、4种数据匹配查找方法 1、VLookup函数,按常用全匹配公式写法如下图所示 五、4种方法数据匹配查找方法用时对比 经过分别对以上4中方法单独执行同时填充(Power Query数据合并法单独执行数据刷新)并计算时间,结果如下表所示: 从运行用时来看: VLookup函数和 于是,我首先用Match函数构建个辅助,用于获取匹配位置,如下图所示: 然后,通过Index函数,直接根据辅助的位置从订单表里读取相应的数据,如下图所示: 分不同情况执行如下: 单独填充位置 七、结论 在批量性匹配查找数据的情况下,通过对Index和Match函数的分解使用,先单独获取所需要匹配数据的位置信息,然后再根据位置信息提取所需数据,效率明显提升,所需匹配提取的数越多,

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    要把数据合并在起,其中还有空数据?没问题!

    小勤:Power Query里怎么把数据加个符号(比如下划线_)合并在起? 大海:不是有合并列功能吗? 小勤:不行啊。 合并的时候,里面有空的内容,结果合并内容里就多了些下划线了: 结果是这样的: 大海:那可以直接去修改生成的步骤公式中的合并函数。 也就是把要合并的内容作为个List参数传进去,然后进行筛选,再合并! 大海:对的。 所以,理解了这个(可参考《PQ-M及函数:结合前期案例,学习自定义函数》相关文章),就可以按需要做任何的转换、筛选,然后再合并数据。 小勤:嗯。

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    VLookup及Power Query合并查询方法在大量数据匹配时的效率对比及改善思路

    、“雇员”、“订购日期”、“到货日期”、“发货日期”6数据匹配到订单明细表中。 ,如下图所示: 公式法统在第行写上公式,然后统向下扩展填充至所有行,从开始填充起计算至填充完成的时间,如下图所示: 四、4种数据匹配查找方法 1、VLookup函数,按常用全匹配公式写法如下图所示 五、4种方法数据匹配查找方法用时对比 经过分别对以上4中方法单独执行同时填充(Power Query数据合并法单独执行数据刷新)并计算时间,结果如下表所示: 从运行用时来看: VLookup函数和 于是,我首先用Match函数构建个辅助,用于获取匹配位置,如下图所示: 然后,通过Index函数,直接根据辅助的位置从订单表里读取相应的数据,如下图所示: 分不同情况执行如下: 单独填充位置 七、结论 在批量性匹配查找数据的情况下,通过对Index和Match函数的分解使用,先单独获取所需要匹配数据的位置信息,然后再根据位置信息提取所需数据,效率明显提升,所需匹配提取的数越多,

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    获取MySql每数据类型和长度默认值信息

    如何获取MySql表中各个数据类型?

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    多项数据堆在个单元格里,怎么分拆对应成规范明细?

    小勤:像这种多项数据堆在个单元格里的情况,怎么分别拆开做成规范的明细数据啊? 比如拆成下面这个: 大海:这里面显然我们要先对单元格里的内容进行拆分,可以用函数Text.Split函数来完成,比如对“部门”进行拆分: 对“比例”进行拆分: : 最后,展开数据(按需要删除不必要的)即可: 当然,上面是将实现过程分拆成3个部分,实际上,合在起写成个公式也非常简单,如下所示: 小勤:原来将多个元素一一对应的合成个表可以用 大海:跟它类似的还有函数Table.FromRows,你可以试试,对比下效果。 小勤:看名字应该是将多行的内容以类似追加的方式合成个表? 大海:动手试试?

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    数据都乘上个系数,Power Query里怎么操作比较简单?

    这个问题来自位网友,原因是需要对个表里很多个数据全部乘以个系数: 在Power Query里,对于数据乘以个系数,操作比较简单,直接在转换里有“乘”的功能 : 但是,当需要同时转换很多的时候,这个功能是不可用的: 那么,如果要转换的数很多,怎么操作最方便呢? 正如前面提到的,我们可以先对需要转换的数据进行逆透视: 这样,需要转换的数据即为1,可以用前面提到的“乘”转换功能: 转换好后,再进行透视即可: 很多问题 ,虽然没有太直接的方法,但是,适当改变下思路,也许操作就会很简单。

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    SQL Server之索引解析(

    如果数据页已经填满了,但对它某行的某长列更新时,此列的更新长度大于当前长度导致该数据页的字节数大于8192字节时,系统会拿出最长的,存到Row overflow Data数据页中。 当前页的某行某存放转发存根24字节,另外数据页存放数据。转发行指针24字节。 由此产生几个问题 对查询危害是,查询该行时的数据至少要查询2个数据页。 每个变长列最好是填充满,更新时页更新满。 如果有变长列,在做更新时长度不致。当数据页满时,如果更新的数据长度大于现有数据,则会出现行溢出(row overflow data)。 造成查询时查找次。 3. 最好不要出现null,null也会造成 row overflow data。当数据页满时,更新数据时也会产生。 操作注意事项 1. 查询时尽量指定,如果查询所有时会发生查找到的行的某长列,有可能另外row overflow data 页查找。查询次。 为什么不建议使用Select *????

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    MySQL(六)常用语法和数据类型

    [where ...]; 二、数据类型 数据类型:定义中可以存储什么数据以及该数据实际怎样存储的基本规则,其用于以下几个目的:                ①允许限制可存储在中的数据                 ②允许在内部更有效的存储数据                ③允许变换排序顺序(作为数值数据类型,数值才能正确排序) 1、串数据类型 该类型为最常用的数据类型,用来存储串(比如名字、地址);有两种串类型 ,分别是定长串和变长串 定长串:接受长度固定的字符串,其长度实在创建表时指定的;定长列不允许多余指定的字符数目,它们分配的存储空间与指定的(比如char) 变长串:存储可变长度的文本,有些变长数据类型具有最大定长 ,有些是完全变长的,不论哪种,指定的数据得到保存即可(灵活) PS:MySQL处理定长列比变长列快速的很多,且MySQL不许云对变长列(或的可变部分)进行索引 串数据类型表: ? 4、二进制数据类型 二进制数据类型可存储任何数据(甚至包括二进制信息),如图像、多媒体、字处理文档 二进制数据类型表: ?

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    MySQL 系列教程之(四)MySQL 中的数据类型

    、MySQL的数据类型 数据类型是定义中可以存储什么类型的数据以及该数据实际怎样存储的基本规则 数据类型限制存储在数据中的数据。 更改包含数据不是件小事(而且这样做可能会导致数据丢失)。 定长列不允许存储多于指定长度字符的数据。 回答:因为性能,MySQL处理定长列远比处理变长列快得多。 [在这里插入图片描述] --- 2、数值类型 数值数据类型存储数值。MySQL支持多种数值数据类型,每种存储 的数值具有不同的取值范围。 使用列作为主键时,所有值的组合必须是唯

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    Python数据库操作 中的数据类型#学习猿地

    ### ,MySQL的数据类型 数据类型是定义中可以存储什么类型的数据以及该数据实际怎样存储的基本规则 数据类型限制存储在数据中的数据。 更改包含数据不是件小事(而且这样做可能会导致数据丢失)。 定长列不允许存储多于指定长度字符的数据。 2. 二进制数据类型可存储任何数据(甚至包括二进制信息),如图像、多媒体、字处理文档 ! 使用列作为主键时,所有值的组合必须是唯

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    5.文搞懂MySQL的数据类型

    .MySQL的数据类型 数据类型是定义中可以存储什么类型的数据以及该数据实际怎样存储的基本规则数据类型限制存储在数据中的数据。 更改包含数据不是件小事(而且这样做可能会导致数据丢失)。 数据类型: 整型、浮点型、字符串、日期 1、字符串数据类型 最常用的数据类型是串数据类型。 定长列不允许存储多于指定长度字符的数据。 2. 注意 既然变长数据类型这样灵活,为什么还要使用定长数据类型? 回答:因为性能,MySQL处理定长列远比处理变长列快得多。 Text 变长文本类型存储 2、数值类型 数值数据类型存储数值。 使用列作为主键时,所有值的组合必须是唯

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    Python数据库操作 中的数据类型#学习猿地

    ### ,MySQL的数据类型 数据类型是定义中可以存储什么类型的数据以及该数据实际怎样存储的基本规则 数据类型限制存储在数据中的数据。 更改包含数据不是件小事(而且这样做可能会导致数据丢失)。 定长列不允许存储多于指定长度字符的数据。 2. 二进制数据类型可存储任何数据(甚至包括二进制信息),如图像、多媒体、字处理文档 ! 使用列作为主键时,所有值的组合必须是唯

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    学习猿地 python教程 django教程1 初识Django

    ### ,MySQL的数据类型 数据类型是定义中可以存储什么类型的数据以及该数据实际怎样存储的基本规则 数据类型限制存储在数据中的数据。 更改包含数据不是件小事(而且这样做可能会导致数据丢失)。 定长列不允许存储多于指定长度字符的数据。 2. 二进制数据类型可存储任何数据(甚至包括二进制信息),如图像、多媒体、字处理文档 ! 使用列作为主键时,所有值的组合必须是唯

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    数据库MySQL-属性

    在MySQL中只要是自动增长列必须是主键 1.3.4 主键(primary key) 主键概念:唯标识表中的记录的个或称为主键。 null值让其递增 5、自动增长列数据被删除,默认不再重复使用。 truncate table删除数据后,再次插入从1开始 练习 在主键输入的数值,允许为空吗? 不可以 个表可以有多个主键吗? 不可以 在个学校数据库中,如果个学校内允许重名的学员,但是个班级内不允许学员重名,可以组合班级和姓名两个字段起来作为主键吗? 对 标识(自动增长列)允许为字符数据类型吗? primary key, -> name varchar(20), -> unique(name) -> ); Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

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    BIT类型在SQL Server中的存储大小

    对于般的INT、CHAR、tinyint数据类型,他们占用的存储空间都是以Byte字节为单位的,但是BIT类型由于只有0和1或者说false和true,这种情况只需要个Bit位就可以表示了,那么在 单独的BIT类型的将占用个字节。所谓单独就是指个BIT类型的的左边定长列和右边定长列都不是BIT类型的。 2.多个BIT类型的之间使用变长数据类型分开,则去掉变长列,然后看连续的BIT类型的个数,每占用个位,如果多余了8那就再占用更多的字节。 后面的就是数、NULL位图、变长列,这里是讨论BIT位占用空间的,所以就不讲解后面这些了。 3.个表中有多个BIT类型的,其顺序是否连续决定了BIT位是否可以共享个字节。 SQL Server中按照顺序存储,第和最后都是BIT数据类型,不可以共用个字节。 也就是说下面的表t1和表t2占用的空间是不同的,t1数据占用了7字节,t2数据占用了8字节。

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