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DevOps 也要懂点 Excel

选择分隔方式 上一步我们选择使用「分隔符号」的方式导入文本,这一步选择使用什么符号,我们选择使用逗号分隔,如下,会有一个预览,我们可以看到逗号已经变成了黑色的竖线,代表列线: ?...设置列的格式或者跳过列 设置完了,点击「完成」,出现下框,点击数据导入的位置(某个格子),点击「确定」: ? 选择位置 这样我们的数据就导入和清洗就完成了,??? ---- 3....使用 Excel 透视表功能做简单的计数统计 我们先手动插入「Docker 版本」作为表头 (在图中绿色选中的框左侧的 1 上点击右键插入) ?...鼠标选中表头,按住 shift + command 然后按 ↓ (非Mac键盘 command 键换掉) 然后依次点击上方 tab 的「插入」->「数据透视表」: ?...配置透视表 仔细看,字段名称部分有一行白色的 「Docker 版本」,拖动到两个位置: 一次拖动到下面的「行」中 在拖动到下面的「值」中 如下: ?

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1小时搞定卡片拖拽、自动排列交换位置、拖拽数据存取

第一篇为组件封装后的使用文档及介绍 第二篇为组件的实现思路以及细节 第三篇为将组件打包并上传至npm,如何实现按需加载和下载后使用的问题 这是vue实现的拖动卡片组件,主要实现了: 拖动卡片与其他卡片的位置更换...,并且其他卡片根据拖动的位置自动顺移,位置数据实时更新 拖动的时候可使用鼠标滚动 卡片根据数据生成,所有参数和内容都是可以自定义的,方便应用于不同场景 不同操作的事件都可获取到,拖动后的位置数据会实时更新...,及data数组里面的每一个对象数据--> 交换的位置号码 第三个参数originItem,是卡片交换完成后的数据 finishDrag 事件作用: 拖拽完成松开鼠标后,触发此事件 事件参数: swicthPosition(oldPositon...,newPositon,originItem) 第一个参数oldPositon,是卡片原来的位置号码 第二个参数newPositon,是卡片需要交换的位置号码 第三个参数originItem,是卡片交换完成后的数据

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    个人永久性免费-Excel催化剂功能第16波-N多使用场景的多维表转一维表

    类型三:一行表头,标准的二维表(一般是经过透视后的数据结构) 此类数据类型,主流的Excel二维表转一维表的功能,以下截图故意把透视保留列分开存放,可能部分Excel插件未对其有通用性考虑致使没法使用。...类型四:多行表头,多维表的结构,最底层表表头仅有一个数据列类型 此类型见于数据透视表列字段多重字段排列后出现的多重表头类型,目前主流Excel插件无能为力,仅见过一款国外BI圈流行的Tableau的Excel...保留字段表头行区域 此叫法可能不是太准确,凑合着理解吧,是指我们日常透视表中行区域的字段,不参加逆透视的列,如上图的店铺、销售员列,可能实际过程中有较多的这些非逆透视列,可酌情选择自己所要展示在结果表中的列...列组字段名称 在多级表头中,如上图的年份、季度列数据中,需要逆透视把多列数据合并到一列时,需要重新命名的列名称,对应于拉透视表时的多个列字段的列名称。...列值字段名称 对数据值区域的内容重新定义是属于什么类型的值数据,如上图的销售量、销售额、销售成本等,对应于拉透视表时的是值区域里的数据列名称。

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    技术|数据透视表,Python也可以

    对于习惯于用Excel进行数据分析的我们来说,数据透视表的使用绝对是排名仅次于公式使用的第二大利器。特别是在数据预处理的时候,来一波透视简直是初级得不能再初级的操作了。...接下来就给大家讲一下如何在Python中实现数据透视表的功能。 ? pivot ? pd.pivot_table 这就是实现数据透视表功能的核心函数。显而易见,这个函数也是基于Pandas的。...我们先回顾一下使用Excel进行数据透视表的操作过程: 首先,选中希望进行数据透视的数据,点击数据透视表,指定数据透视表的位置。 ? ?...最后给大家一个完整的pd.pivot代码: data_pivot=pd.pivot_table(data,index=['希望出现在透视表列位置的列名称'],columns=[‘希望出现在透视表列行置的列名称...'],values=['希望出现在透视表列行置的值名称'],aggfunc=sum,fill_value=0,margins=True)

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    VTable 一款高性能的多维数据分析表格,更是一个在行列间创作的方格艺术家家

    核心能力如下: 性能极致:支持百万级数据快速运算与渲染 多维分析:多维数据自动分析与呈现 表现力强:提供灵活强大的图形能力,无缝融合VChart VTable提供了三种主要的表格形态,包括基本表格、多维透视表格和透视组合图...透视表格是一种用于多维数据分析的表格形态,它可以将数据按照多个维度进行聚合和汇总,为用户提供多角度的数据分析和探索。...透视组合图是一种将多维透视表格与其他图表形式(如柱状图、折线图等)结合起来的图表形态,它可以将透视表格中的数据转化为更直观、易懂的图形展示。 二、开源协议 依照 MIT 协议开源。...表头: 表头是表格的重要组成部分,根据位置的不同又分为:行表头,列表头及角表头。...至于是显示在行表头还是列表头位置,需要看transpose是否设置了转置。

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    难道Power Pivot都比普通透视表强吗?那我们就要谈谈他的不足之处。

    普通的透视表能提供常用度量值的快速显示。 ? ? 3. 使用VBA上的不同 Power Pivot不能使用VBA进行创建,只能利用VBA很小的功能。 普通透视表则可以利用VBA进行灵活处理。 4....更改数据的不同 Power Pivot如果要更改数据,必须从数据源去更改 普通透视表的数据一般使用的是表,只需要在表格数据上进行更改即可。 5....透视表列名更改为其他列时的反应不同 Power Pivot把透视表列名更改为其他列后不会发生变化 ? 普通透射比把列名更改为其他列后对应数据则会相应换位 ? 6....报表筛选页的不同 在Power Pivot透视表中,无法使用报表筛选页。 ? 普通透视表则可以使用报表筛选页生成筛选值的工作表。 ? 9....分组功能使用不同 Power Pivot透视表中,只有日期格式能实现自动分组功能,数字格式无法生成。 ? 普通透视表中,数字格式则可以实现自动分组功能。 ?

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    WPS Office AI实战:Excel表格处理与分析,一句话搞定

    Excel表格 AI 可以帮你快速实现条件标记、生成公式、分析数据、筛选排序、快捷操作等操作上面,让你数据分析和处理更高效,下面咱们来深入体验下。 进入正题,希望读完后能对你有所帮助。...条件标记 描述你要达到的结果,AI即可高亮标记目标数据,先选中将来操纵的数据列,再进行AI对话。 例如:在销售订单数据中,标记大额订单,可以跟 WPS AI描述“把F列大于10000的值标黄”。...快捷操作 根据 AI 对话内容,完成插入新数据列、数据对齐、数据位置互换、表头字体大小等快捷操作,这个操作相对比较容易理解和执行。 例如:“把B列和C列交换位置”。...选中一个未来要填充数据的单元格,进行AI对话。 例如:想要了解销售数据中的万元订单总额,可以跟 WPS AI描述“计算F列中大于10000的值的总和”。...数据透视表 数据透视表是交互式的汇总和分析数据的工具,简单来说就是把明细表进行分类汇总的过程,可以使用户通过简单的拖拽操作,完成复杂的数据分类汇总,可以说是Excel中最实用、最常用的功能。

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    人力资源数据分析的基础 - 数据分析标准表

    在数据分析中,我们常用的方法是通过数据透视表来构建数据之间的关系,然后再通过数据透视图来做数据的可视化,所以就要求我们的数据分析标准表是一张标准的可以做数据透视的表。...在底层的数据标准表上,在表的设计上你需要做到以下几点 1、表头不能出现两行,因为我们在做数据透视的时候,基本都是以一行表头为标准进行数据的交互筛选 2、表头不能出现合并 3、表头不能出现空格 4、数据表内的字段要以标准格式出现...6、原始表表头字段的选择,数据表中表头字段的选择来源于这个模块中的关键指标的数据计算,比如人员流动模块,里面的关键指标有人员流动率,人员离职率,人员新进率等,这些指标都是需要进行计算的。...人员离职率的计算公式是 = 月度离职人数 / (月初+入职),所以在数据记录表中你的表头字段就需要有 月初人数,入职人数,离职人数等表头字段。...当你有了这样的标准的数据记录表后,你才可以对这些数据进行数据透视和数据分析,建立数据模型,所以你现在最重要的事情是看看拟手上的各个模块的表是不是标准的表。

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    看了我做的年度报表,老板大呼NB!

    5)最终出现一个空的数据透视表 ? 6)接着,在屏幕最右方调出一个小窗口“数据透视表字段”,如下图 ?...7)“数据透视表字段”窗口上面有这批销售数据的表头(日期、销售城市、产品类别、销售员、金额等),请勾选产品类别和金额,如下图 ?...15)搭建好了动态看板的骨架(透视表)之后,我们来注入动态看板的灵魂——切片器。使用切片器,可以做出如下效果 ? 16)点透视表任意位置都可以!这样才能看到分析选项,然后完成如下操作 ? ?...(如果切片器挡到透视表,请将长按切片器拖拽,调整到合适的位置) ? 19)然后根据下图,单击切片器,待切片器四周出现白色圆点,将鼠标移动到切片器边缘,就会出现一个“四向箭头”,如下图 ?...20)有了“四向箭头”,此时长按并拖动鼠标,就可以将切片器挪到合适的位置,如下图 ? 21)用鼠标拖动圆点,将切片器调整到合适大小,如下图 ?

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    Power BI 重大更新:字段参数详解 - 基础篇

    这里用字段一词,并非巧合,因为其内涵包括了: 表列,包括:来自基表(从外部数据源加载)的列,计算表的列。 度量值。 小结: 抽象的维度模型等价于表格模型。 字段等价于:表列和度量值。...理解什么是字段参数 启动了 Power BI Desktop 的预览功能以后,就可以在这个位置找到字段参数,如下: 先通过一个实验来感受下。...字段参数规律感悟 通过上述例子,以及预备知识,可以得到这样的体会: 字段放入透视表是实际的。 字段参数,允许用户选择不同的字段。 也就是说: 透视表实际使用的字段来自字段参数被选择以后的结果。...,很快就可以发现这样的规律,如下: 如果用户没有选择参数中的字段,则所有字段都将在透视表内展开。...报表中透视表使用的字段参数,将随着用户的选择,动态决定实际参与的表列或度量值。 多个字段会默认平铺展开。 以上,我们没有做任何一件与业务有关的事,完全在一个抽象层面来实验和认知这个特性。

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    Pandas学习笔记05-分组与透视

    对数据集进行分类,并在每组数据上进行聚合操作,是非常常见的数据处理,类似excel里的分组统计或数据透视表功能。...不同的聚合方法 3.数据透视 数据透视采用pivot_table方法,和excel数据透视表功能类似,其实可以和groupby分组统计进行相互转化 它带有许多参数: data:一个DataFrame对象...index:与数据或它们的列表具有相同长度的列,Grouper,数组。在数据透视表索引上进行分组的键。如果传递了数组,则其使用方式与列值相同。...columns:与数据或它们的列表具有相同长度的列,Grouper,数组。在数据透视表列上进行分组的键。如果传递了数组,则其使用方式与列值相同。...演示数据 数据透视操作 ? 简单的数据透视对不同列使用不同的方法 ? 对不同列使用不同方法 margins增加合计项 ? 合计项 嗨,你还在看吗?

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    1.9 PowerBI数据准备-逆透视,将二维表或多维表转换为一维表

    一维表每一行都是描述一个事物的一次性产生的完整属性信息,便于存储数据和后期计算、汇总;二维表直观易读,便于展示数据,不利于后期计算、汇总。...一维表通过透视可以生成二维表;二维表通过逆透视可以还原成一维表。PowerBI中获取数据后生成的表,一般使用一维表,方便建立表与表之间的关系、书写度量值、生成透视表或图表。...转换为一维表,如下:操作步骤STEP 1 PowerQuery获取数据后,按住Ctrl键选中年月以外的其他列,点击菜单栏转换下的逆透视列-逆透视其他列。...图片举例2多维表转一维表,多层表头+多列维度。...STEP 3 点击菜单栏转换下的转置,切换行和列的位置。图片STEP 4 转置后,点击表的左上角,将第一行作为列标题。STEP 5 按住Ctrl键选中维度列,然后点击菜单栏转换下的逆透视其他列。

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    数据分析必备技能:数据透视表使用教程

    2 创建数据透视表 此处将工作表重命名为sheet1 首先确保表格第一行是表头 点击表中任意位置 选中 Ribbon 中的“插入” 点击第一个图标“数据透视表”,出现“创建数据透视表”对话框 ?...3 数据透视表中的字段 在“数据透视表生成器”菜单中,选择“球队、平、进球、失球、积分、更新日期”几个字段 ?...暂时关闭“数据透视表生成器” 该窗口随后可以用“字段列表”按钮重新打开 ? 此时一个基本的数据透视表已经成型 ?...下面用不同的方法加入两个自定义字段: 1.简单运算的公式 首先简单计算一下各队的场均进球数: 点击数据透视表中的任意位置,以激活“数据透视表分析” Ribbon 标签 点击“字段、项目和集”按钮,在弹出的下拉菜单中选择...在 Ribbon 的“开发工具”中点击按钮 在界面任意位置框选一个按钮的尺寸 释放鼠标后弹出“指定宏”对话框 此处我们将“宏名称”框填入 ThisWorkbook.onCreatePovit “宏的位置

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    复杂表源的清洗方法

    比如从国家统计局下载数据的表单,就是一个初级版的复杂报表。我们可以看到,表头分了两个层级,且子层级含有合计数。列方向上也有合计(全国)。本文将来一步一步介绍,如何清洗复杂报表数据源。...01 基础:从一维表、二维表谈起 下面两张表,哪张更适合作为数据源?同样的内容,第一张表(除去表头,下同)只有6行,而第二张表则多达15行。...二维表则方便数据可视化展示,除了节省空间外,呈现数据间的关系是数据分析追求的目标之一。 将一维表转化为二维表,叫做透视(Pivot)。...这就是Excel上透视表的生成过程。那么如果想把透视表转为方便存储和复用的数据源,就需要反过来将二维表转为一维表,即为“逆透视”(Unpivot)。...解决方式的核心仍然是围绕透视(Pivot)和逆透视(Unpivot)。初始数据加载后我们会发现,第一行和第一列有很多空值。而直接逆透视会把空值开头的行或列给删除过滤掉。

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    四种分组求和方法,操作简单效率又高的竟然是这个!| Power Query实战

    这个问题很常见,解决起来也不难,即按“型号+序号”进行分组,对后面各“日期”列求和: 这个问题的方法很多,当数据量不大的时候,各种方法在效率上不会有多大的差异,但是,如果数据量很大,可能就会体现出来较大的差别...具体操作方法如下: Step-01 选定“型号”和“序号”,分组,操作中选择“所有行”,即分组取得各组项下的明细内容: Step-02 展开分组得到的表列,并选择“聚合”,勾选除分组用的“型号”、“序号...因为每个日期作为一列的数据,从数据建模的角度来说,一般建议转换为每一行(逆透视),后续也没有必要进行汇总后横着放。...)后单击确定即可: 因为可以直接在透视中进行聚合,所以,这个方法效率也很高,经测试,这个方法跟方法1——直接分组法接近,但这个方法最大的好处是,操作简单,而且能适应数据列不断增加的情况。...在数据量不大时,不一定要过多关注效率问题,毕竟刷新一次差个几秒十几秒的,其实并不影响大局。

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    表格头部固定和表格列固定

    如果表格只需要单独的用来展现数据,那就很简单了,那如果需要实现复杂的样式呢?比如说表头固定,当网页滚动的时候,表头自动固定到网页顶部,这样很客观的展现了每列的内容。...表头固定和列固定,需要用到jQuery DataTables(我不是前端大神,就懒一点,用下框架,偶尔用下框架,开发时间也节省了嘛,嘿嘿 ^_^),没错,又是我前面介绍的DataTables,我对这框架是情有独钟啊...,我觉得是万能是表格插件,从简单到复杂,从客户端到服务器,从数据到Excel导入,平时我们基本上会用到的,它都能实现,并且不需要你些繁琐的javascript和后端代码,它都轻松搞定。...表头固定和列固定是jQuery DataTables里的两个独立的扩展插件,下面我们就分别说说: 表头固定 1.下载并引入js和css样式扩展 dataTables.fixedHeader.min.js...document).ready(function() { $('#example').DataTable( { fixedHeader: true } ); } ); 表列固定

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    Excel催化剂功能第9波-数据透视表自动设置

    对于数据分析工作者和深度Excel用户来说,数据透视表的使用频率之高是毋庸置疑的。透视表可谓投入少产出大,给它数据源,最终就可以轻松地得到想要的数据汇总、报表。...结合数据透视图、条件格式等可视化方式,快速带来数据洞察。同时切片器的方便操作,瞬间让数据的交互能力极大的提升。 优点多得真是罗列不尽,非常奉劝广大Excel表哥表姐们,多多使用数据透视表。...视频演示 功能介绍 此系列的功能,是使用数据透视表的刷新事件,在透视表刷新过程中进行检验设置,若打开的状态下,可能会覆盖手动的操作,例如,手动把数据透视表公式勾选了,但插件里勾选了取消数据透视表公式,...自动换行默认 自动换行设置后 取消自动调整列宽 同样为了排版需要,不用留白太多 取消列调整操作 -合并居中行列标题字段 对有多重表头时,可以更方便地看清不同表头之间的关系,有层级关系...使用数据透视表公式操作 使用数据透视表公式默认 取消数据透视表公式设置后 清除求和项字样 & 清除计数项字样 默认把字段拉到值区域,如果是数值类型的字段,就会以求和的方式统计,文本类型以计数的方式,

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    可视化图表无法生成?罪魁祸首:表结构不规范

    合乎数据可视化规范的表结构设计包含以下要素: 1. 第一行为表头,即表格列标题。很多人喜欢在第一行合并单元格,填写***表,这是不利于后期数据分析的; 2....单一表头,没有多层级的表头和合并单元格; 3. 数值列建议不要有空值; 4. 没有小计行、小计列; 5. 不支持有宏算法或函数算法数据表格; ? 如上图所示,就是在Excel中常见的是二维表。...二维表转化为一维表,当然可以自己手动复制粘贴调整表结构,聪明人直接借助Excel中的Power Query,主要使用逆透视功能,就可以将上图的二维表,转换成下图的一维表。 ? 1....选中第一列和第二列,点击转换——逆透视列——逆透视其他列; ? 9....转换好的一维表,就自动上传至原数据表中,生成一个新的工作表,手动对第一行表头字段进行调整,就可以啦! ?

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    PQPP结合:领导就要这种格式的数据汇总之续篇

    我们拿原来那个数据继续做吧,其实已经很简单了。...Step-01:显示查询,修改查询属性并将数据加载到数据模型 Step-02:进入Power Pivot数据模型管理界面,创建数据透视表 Step-03:调整数据透视表布局…… 小勤:我知道了...,其实跟传统数据透视表的布局设置都是一样的了,就是取消分类汇总、取消行列总计、设置表格形式、合并居中……你关于数据透视布局的文章《随心所欲的分类汇总》和《行列表头,想合就合,想套就套》里说得很清楚了哦。...看来前面数据透视的内容练得不错。 小勤:原来后续的处理这么简单,那你在用Power Query实现的时候还卖什么关子呀? 大海:那毕竟是Power Query范畴的知识嘛。呵呵。...小勤:又卖关子……好吧,我知道这些急不来,我现在还是先用PQ直接拼接好然后数据透视吧。

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