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将一个工作表拆分为多个工作表

最近已经不止一次被人问到:怎么将一个工作表拆分为多个工作表?...一般这样的需求,是因为将1-12月的数据写在了一个工作表上,而现在又想将它拆分为12个单独的工作表,每个工作表单独一个月份.总结了一下,文艺青年的方法有三,普通青年请直接跳到最后一个办法 数据透视表 将你需要显示的字段放在数据透视表中...,排列成你想要显示出来的样式 将需要拆分的字段放在数据透视表字段管理器中的'筛选器'中 选择数据透视表→数据透视表工具→分析→选项→显示报表筛选页 注:数据透视表→设计中的'不显示分类汇总,对行和列禁用总计...选中第一个工作表,然后按住SHIFT,选中最后一个工作表,这样你可以选中许多连续的工作表(这时候工作簿名称后面会显示'工作组') 然后对你现在的表全选,粘贴为值( 如果不需要月份,还可以删除前几行数据)...在其中点击 这个下拉箭头,选择插入模块 然后复制下面的代码到模块当中,调整部分参数,点击 运行代码 插入并运行代码的GIF如下 万金油公式 新建一个工作表,输入标题,并在相同的位置放入相同的字段,其他地方留空

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使用VBA将图片从一个工作表移动到另一个工作表

下面的Excel VBA示例将使用少量的Excel VBA代码将图片从一个工作表移动到另一个工作表。为了实现这个目的，要考虑以下事情： 1.要移动的图片的名称。...这里，使用数据验证列表来选择一个国家（的国旗），而Excel VBA将完成其余的工作。以下是示例文件的图片，以方便讲解。...图1 所有图片（旗帜）都有一个名称（如中国、加拿大、巴哈马等），并将其添加到验证列表中。只需从蓝色下拉列表中选择要移动的图片名称，然后单击移动按钮，就可将相应的图片（旗帜）移动到另一个工作表。...当然，这里可以调整让工作表事件来处理。...然后将单元格E13中名称对应的图片复制到工作表1的单元格D8。演示如下图2所示。 图2 有兴趣的朋友可以到原网站下载原始示例工作簿。也可以到知识星球App完美Excel社群下载汉化后的示例工作簿。

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    Python+pandas把多个DataFrame对象写入Excel文件中同一个工作表

    问题描述： 在使用Python+pandas进行数据分析和处理时，把若干结构相同的DataFrame对象中的数据按顺序先后写入同一个Excel文件中的同一个工作表中，纵向追加。...方法一：数据量小时，可以把所有DataFrame对象的数据纵向合并到一起，然后再写入Excel文件，参考代码： ?...方法二：当DataFrame对象较多并且每个DataFrame中的数据量都很大时，不适合使用上面的方法，可以使用DataFrame对象方法to_excel()的参数startrow来控制每次写入的起始行位置...如果需要把多个DataFrame对象的数据以横向扩展的方式写入同一个Excel文件的同一个工作表中，除了参考上面的方法一对DataFrame对象进行横向拼接之后再写入Excel文件，可以使用下面的方式，

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    使用Python将多个工作表保存到一个Excel文件中

    标签：Python与Excel,pandas 本文讲解使用Python pandas将多个工作表保存到一个相同的Excel文件中。按照惯例，我们使用df代表数据框架，pd代表pandas。...import pandas as pd import numpy as np df_1 = pd.DataFrame(np.random.rand(20,10)) df_2 = pd.DataFrame...(np.random.rand(10,1)) 我们将介绍两种保存多个工作表的Excel文件的方法。...这两种方法的想法基本相同：创建一个ExcelWriter，然后将其传递到df.to_excel()中，用于将数据框架保存到Excel文件中。这两种方法在语法上略有不同，但工作方式相同。...index = False) df_2.to_excel(writer2, sheet_name =‘df_2’, index = False) writer2.save() 这两种方法的作用完全相同——将两个数据框架保存到一个

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    VBA: 将多个工作簿的第一张工作表合并到一个工作簿中

    文章背景： 在工作中，有时需要将多个工作簿进行合并，比如将多份原始数据附在报告之后。...一般的操作方法是打开两个工作簿（目标工作簿和待转移的工作簿），然后选中需要移动的工作表，右键单击以后选择“移动或复制”。接下来在新的对话框里面进行设置。 这种方法适合在移动少量工作表的时候使用。...在目标工作簿内，插入一个模块，然后导入如下的代码： Option Explicit Sub MergeWorkbook() '将多个工作簿的第一张工作表合并到目标工作簿中...End Sub (1) 将目标工作簿和待转移的工作簿放在同一个文件夹内； （2）上述代码要实现的功能是，将同一个文件夹内所有工作簿（目标工作簿除外）的第一张工作表拷贝到目标工作簿内，并将表名设置为拷贝前所属的工作簿名称...转移前： 转移后： 参考资料： [1] 如何使用Excel VBA将多个工作簿的全部工作表合并到一个工作簿中（https://zhuanlan.zhihu.com/p/76786888）

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    【实战】将多个不规则多级表头的工作表合并为一个规范的一维表数据结果表

    最近在项目里，有个临时的小需求，需要将一些行列交叉结构的表格进行汇总合并，转换成规范的一维表数据结构进行后续的分析使用。...从一开始想到的使用VBA拼接字符串方式，完成PowerQuery的M语言查询字符串，然后转换成使用插件方式来实现相同功能更顺手，最后发现，在当前工作薄里使用PowerQuery来获取当前工作薄的其他工作表内容...，也是可行的，并且不需要转换智能表就可以把数据抽取至PowerQuery内。...再最后，发现PowerQuery直接就支持了这种多工作表合并，只要自定义函数时，定义的参数合适，直接使用自定义函数返回一个表结果，就可以展开后得到多行记录的纵向合并（类似原生PowerQuery在处理同一文件夹的多个文件纵向合并的效果

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    使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询加载数据

    在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。...如果您用上面的示例替换上面示例中的目录，table.show（）将显示仅包含这两列的PySpark Dataframe。...使用hbase.columns.mapping 同样，我们可以使用hbase.columns.mapping将HBase表加载到PySpark数据帧中。...使用PySpark SQL，可以创建一个临时表，该表将直接在HBase表上运行SQL查询。但是，要执行此操作，我们需要在从HBase加载的PySpark数据框上创建视图。...下面是一个演示此示例。首先，将2行添加到HBase表中，并将该表加载到PySpark DataFrame中并显示在工作台中。然后，我们再写2行并再次运行查询，工作台将显示所有4行。

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    使用Python将多个Excel文件合并到一个主电子表格中

    我们使用这个库将Excel数据加载到Python中，操作数据，并重新创建主电子表格。 我们将从导入这两个库开始，然后查找指定目录中的所有文件名。...注意，默认情况下，此方法仅读取Excel文件的第一个工作表。 append()将数据从一个文件追加/合并到另一个文件。考虑从一个Excel文件复制一块数据并粘贴到另一个Excel文件中。...我们有2个文件，每个文件包含若干个工作表。我们不知道每个文件中有多少个工作表，但知道所有工作表的格式都是相同的。目标是将所有工作表聚合到一个电子表格（和一个文件）中。...工作流程如下： 1.获取所有Excel文件。 2.循环遍历Excel文件。 3.对于每个文件，循环遍历所有工作表。 4.将每个工作表读入一个数据框架，然后将所有数据框架组合在一起。...简洁的几行代码将帮助你将所有Excel文件或工作表合并到一个主电子表格中。 图4 注：本文学习整理自pythoninoffice.com。

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    我说Java基础重要，你不信？来试试这几个问题

    它不仅能像 javac 工具那样将一组源文件编译成字节码文件，还可以对一些 Java 表达式，代码块，类中的文本(class body)或者内存中源文件进行编译，并把编译后的字节码直接加载到同一个 JVM...那我问问Spark SQL将RDD转换为DataFrame如何实现的不过分吧？...Spark SQL支持将现有RDDS转换为DataFrame的两种不同方法，其实也就是隐式推断或者显式指定DataFrame对象的Schema。...DataFrame的方法往往仅需更简洁的代码即可完成转化，并且运行效果良好。...在样例类的声明中 已预先定义了表的结构信息，内部通过反射机制即可读取样例类的参数的名称、类型，转化为DataFrame对象的Schema.样例类不仅可以包含Int、Double、String这样的简单数据类型

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    SQL和Python中的特征工程：一种混合方法

    当我聚合一个大DataFrame时，Jupyter内核就会死掉。 我的内核中有多个数据框，名称混乱（且太长）。 我的特征工程代码看起来很丑陋，散布在许多单元中。...然后在MySQL控制台中创建一个名为“ Shutterfly”的数据库（您可以随意命名）。这两个表将被加载到该数据库中。...将创建两个表： Online 和 Order。将在每个表上创建一个自然索引。 在MySQL控制台中，您可以验证是否已创建表。 分割数据集 由于我们尚未构建任何特征，因此这似乎违反直觉。...每个代码段的结构如下： 要生成特征表，请打开一个新的终端，导航到包含sql文件的文件夹，然后输入以下命令和密码。第一个代码段创建了一些必要的索引，以加快联接操作。接下来的四个代码片段将创建四个特征表。...在熊猫中，您需要一些名为Dask DataFrame的扩展 。 如果您有能力实时提取数据，则可以创建SQL 视图 而不是表。这样，每次在Python中提取数据时，您的数据将始终是最新的。

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    使用Python进行ETL数据处理

    本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例。 一、数据来源 本次实战案例的数据来源是一个包含销售数据的CSV文件，其中包括订单ID、产品名称、销售额、销售日期等信息。...() 通过上述代码，我们成功将DataFrame对象中的销售数据转换为MySQL数据库中的表，并将其插入到sales_data表中。...其中，我们使用pandas提供的to_sql()方法，将DataFrame对象转换为MySQL数据库中的表。 四、数据加载 数据加载是ETL过程的最后一步，它将转换后的数据加载到目标系统中。...上述代码中，我们使用pymysql库连接MySQL数据库，然后将DataFrame对象中的数据使用to_sql()方法插入到MySQL数据库中的sales_data表中。...这个实战案例展示了ETL数据处理的基本流程和方法，对于从各种数据源中提取、处理和导入数据的数据仓库建设和数据分析工作具有重要的参考价值。

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    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...Stack 堆叠采用任意大小的DataFrame，并将列“堆叠”为现有索引的子索引。因此，所得的DataFrame仅具有一列和两级索引。 ? 堆叠名为df的表就像df.stack（）一样简单 。...要记住：从外观上看，堆栈采用表的二维性并将列堆栈为多级索引。 Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。...在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。 ? 堆叠中的参数是其级别。在列表索引中，索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。...Concat 合并和连接是水平工作，串联或简称为concat，而DataFrame是按行（垂直）连接的。

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    Spark SQL

    Shark即Hive on Spark，为了实现与Hive兼容，Shark在HiveQL方面重用了Hive中HiveQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MapReduce...Spark SQL作为Spark生态的一员继续发展，而不再受限于Hive，只是兼容Hive Hive on Spark是一个Hive的发展计划，该计划将Spark作为Hive的底层引擎之一，也就是说，Hive...SparkSession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表，然后使用SQL语句来操作数据。...”目录下，有个Spark安装时自带的样例数据people.txt，其内容如下： Michael, 29 Andy, 30 Justin, 19 现在要把people.txt加载到内存中生成一个...（一）准备工作 在Linux系统中安装MySQL数据库的方法，可以参照我上一篇博客。

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    Python面试十问2

    一、如何使用列表创建⼀个DataFrame # 导入pandas库 import pandas as pd # 创建一个列表，其中包含数据 data = [['A', 1], ['B', 2], ['...C', 3]] # 使用pandas的DataFrame()函数将列表转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data, columns=['Letter', 'Number']...3 二、如何使用Series 字典对象生成 DataFrame # 导入pandas库 import pandas as pd # 创建一个字典对象 data = {'Name': ['Tom', '...此外，你可以通过传递参数来调整df.describe()的行为，例如include参数可以设置为'all'来包含所有列的统计信息，或者设置为'O'来仅包含对象列的统计信息。...十、数据透视表应用 透视表是⼀种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式，在pandas中它被称作pivot_table。

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    pandas库的简单介绍（2）

    3、 DataFrame数据结构 DataFrame表示的是矩阵数据表，每一列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...DataFrame既包含行索引，也包含列索引，可以视为多个Series集合而成，是一个非常常用的数据结构。...另外一个构建的方式是字典嵌套字典构造DataFrame数据；嵌套字典赋给DataFrame，pandas会把字典的键作为列，内部字典的键作为索引。...由于类似数组和集合，索引对象的一些方法和属性如下： 一些索引对象的方法和属性 方法 描述 append 将额外的索引对象粘贴到原对象后，产生一个新的索引 difference 计算两个索引的差集 intersection...在DataFrame中，reindex可以改变行索引、列索引，当仅传入一个序列，会默认重建行索引。

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    Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

    一个 DataFrame 是一个 Dataset 组成的指定列.它的概念与一个在关系型数据库或者在 R/Python 中的表是相等的, 但是有很多优化....Run SQL on files directly （直接在文件上运行 SQL） 不使用读取 API 将文件加载到 DataFrame 并进行查询, 也可以直接用 SQL 查询该文件....但是，在某些情况下，例如当新数据具有不同的模式时，它将无法工作。 它默认为 false。 此选项仅适用于写操作。 createTableOptions 这是一个与JDBC相关的选项。...一个方便的方法是修改所有工作节点上的compute_classpath.sh 以包含您的 driver 程序 JAR。 一些数据库，例如 H2，将所有名称转换为大写。...因此，初始模式推断仅发生在表的第一次访问。

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