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加载数据最方便、最简单的办法是我们能一次性把表格(CSV 文件或者 EXCEL 文件)导入。然后我们能用多种方式对它们进行切片和裁剪。
如果读者们计划学习数据分析、机器学习、或者用 Python 做数据科学的研究,你会经常接触到 Pandas 库。Pandas 是一个开源、能用于数据操作和分析的 Python 库。
自从学了Python后就逼迫自己不用Excel,所有操作用Python实现。目的是巩固Python,与增强数据处理能力。
有这么一种情况,相信有很多小伙伴们都有遇到:需要比较两个工作表或两个工作簿微妙的改动之处,该如何快速且便捷地找出不同之处?
Microsoft Excel 是微软为 Windows、macOS、Android 和 iOS 开发的电子表格软件,可以用来制作电子表格、完成许多复杂的数据运算,进行数据的分析和预测,并且具有强大的制作图表的功能。由于 Excel 具有十分友好的人机界面和强大的计算功能,它已成为国内外广大用户管理公司和个人财务、统计数据、绘制各种专业化表格的得力助手。允许用户自定义界面的电子制表软件包括字体、文字属性和单元格格式,它还引进了智能重算的功能,当单元格数据变动时,只有与之相关的数据才会更新,荒岛本次带来九十九个 Excel 技巧,提高您的办公效率。
Excel上玩出这么硬核的地图应用,李强老师的确有一手,不要以为在Tableau或PowerBI上轻松做出来,在Excel上做就没价值,论传播力Excel胜过前两者无数,稍加点自动化,就可以在Excel上自动做此类报表,非常有应用价值。
Excel是一个功能强大的电子表格软件,它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员,掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中,我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
有很多时候,需要对某一类数据进行汇总,如产品分类为Technology的订单的总销售额为多少,如下:
玩转Pandas系列已经连续推送5篇,尽量贴近Pandas的本质原理,结合工作实践,按照使用Pandas的逻辑步骤,系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能,已经推送的5篇文章:
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中,从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作,主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作,另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据,为预处理做好数据准备。
相信大家总能在朋友圈刷到下图这种教育广告,python很强,但总是这么贬低Excel就没必要了吧。
本文涉及pandas最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作。
本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。
SQL难吗?说实话,要写好,很难很难。但要通过SQL笔试这关,并不难。相信大伙都使用过Excel,用SQL实现excel 常用操作去学,感觉会比较具体。我自身也刚入数据岗不久,本文也是为自己巩固一下SQL。
在计算机编程中,pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是,它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。它的名字衍生自术语“面板数据”(panel data),这是计量经济学的数据集术语,它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。它的名字是短语“Python data analysis”自身的文字游戏。
Pandas是数据处理中非常常用的一个库,是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库,对这个库是否能够熟练的应用,直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pandas是基于NumPy构建的,让以NumPy为中心的应用变得更加的简单,它专注于数据处理,这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。比如说数据类型的转换,缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。 它不仅仅包含各种数据处理的方法,也包含了从多种数据源中读取数据的方法,比如Excel、CSV等,这些我们后边会讲到,让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。 Pandas一共包含了两种数据类型,分别是Series和DataFrame,我们先来学习一下Series类型。 Series类型就类似于一维数组对象,它是由一组数据以及一组与之相关的数据索引组成的,代码示例如下:
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas,本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
说简单点,VBA 是运行在 Microsoft Office 软件之上,可以用来编写非软件自带的功能的编程语言。Office 软件提供丰富的功能接口,VBA 可以调用它们,实现自定义的需求。基本上,能用鼠标和键盘能做的事情,VBA 也能做。
SQL,数据分析岗的必备技能,你可以不懂Python,R,不懂可视化,不懂机器学习。但SQL,你必须懂。要不然领导让你跑个数据来汇......,哦不,你不懂SQL都无法入职数据分析岗,更别说领导了。
地图可视化,在Excel上也是一片广阔天地,在李强老师的手下,有精彩的表现,后期【Excel催化剂】和【Excel知识管理】给大家再作深度优化,做成模板,放到Excel催化剂插件中,一键完成高级地图图表输出,欢迎继续关注。
以前大学时候,学EXCEL看到N多大神利用excel画图,觉得很不可思议。今个学了一个来月python,膨胀了就想用excel画图。当然,其实用画图这个词不甚严谨,实际上是利用opencv遍历每一个像素的rgb值,再将其转化为16进制,最后调用openpyxl进行填充即可。
最近,孩子在万门大学上学习了Excel,拿了几道题考考我。我自认为Excel功底还不错,从Office 2000一直用到现在的Office 365,窗口冻结、区域命名、数据筛选,透视表,高级公式,还有VBA编程等等,不算精通也算高手,但一做题,发现不知道的技巧还真不少。
技巧1、单元格内强制换行 技巧2、锁定标题行 技巧3、打印标题行 技巧4、查找重复值 技巧5、删除重复值 技巧6、快速输入对号√ 技巧7、万元显示 技巧8、隐藏0值 技巧9、隐藏单元格所有值。 技巧10、单元格中输入00001 技巧11、按月填充日期 技巧12、合并多个单元格内容 技巧13、防止重复录入 技巧14、公式转数值 技巧15、小数变整数 技巧16、快速插入多行 技巧17、两列互换 技巧18、批量设置求和公式 技巧19、同时查看一个excel文件的两个工作表。 技巧20:同时修改多个工作表 技巧21:恢复未保存文件 技巧22、给excel文件添加打开密码 技巧23、快速关闭所有excel文件 技巧24、制作下拉菜单 技巧25、二级联动下拉 技巧27、删除空白行 技巧28、表格只能填写不能修改 技巧29、文字跨列居中显示 技巧30、批注添加图片 技巧31、批量隐藏和显示批注 技巧32、解决数字不能求和 技巧33、隔行插入空行 技巧34、快速调整最适合列宽 技巧35、快速复制公式 技巧36、合并单元格筛选
引言:本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5:Data Analysis with pandas的部分内容,主要讲解了pandas如何将数据组合,即concat、join和merge函数的使用。
本文是【统计师的Python日记】第5天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型; 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4天初步了解了Pandas这个库 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python? 第2天:再接着介绍一下Python呗 【第3天:Numpy你好】 【第4天:欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 今天将带来第5天的学习日记。 目录如下: 前言 一、描述性统计 1. 加总 2
Pandas 库基于 NumPy 构建,为 Python 编程语言提供易于使用的数据结构和数据分析工具。
Pandas作为大数据分析最流行的框架之一。用好Pandas就像大数据工程师用好SQL用好Excel一样重要。如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具,大概率绕不开Pandas库。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。
如下图1和图2所示,如果使用公式引用一列中的项目,当按F9评估其值时,会看到:在花括号内放置了一组项目,文本被添加上了引号,分号意味着跨行,且项目列使用分号。
现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。
导读:Pandas是Python数据分析的利器,也是各种数据建模的标准工具。本文带大家入门Pandas,将介绍Python语言、Python数据生态和Pandas的一些基本功能。
在金融行业工作的人每天都在处理现金流预测,但大多是用Excel。事实上,Excel确实易于使用且透明。可以在几分钟内构建一个现金流预测模型——编写几个公式,然后向下拖动复制。在本文中,我们将学习如何用Python构建一个简单的现金流预测模型,最终形成一个更复杂的模型。在这个模型中,我们用Python构建了一个抵押计算器。
pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳,然后对这些数据进行统计分析,以便于更好地了解数据的特点和规律。
对各种系统中导出的数据,很多时候存在数据缺失的情况,需要进行补全处理,方可进行下一步的数据分析操作。数据的向下、向上、向左、向右填充的场景因此产生,特别是向下填充。
凭借其广泛的功能,Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。
在企业的日常运营中,物品采购是一个常见且重要的活动。有效的采购管理不仅可以确保企业及时获得所需物资,还可以控制成本、提高效率。Microsoft Excel是一个功能强大的工具,它可以帮助我们创建和管理物品采购表。本文将详细介绍如何使用Excel创建一个物品采购表。
如果你平常做数据分析用 Excel,想要用 Python 做还不太会?那这篇系统的文章一定能帮到你!建议先收藏后食用
Q:最近,我的一项任务是需要比较包含多行数据的两列中,每行对应列的文本是否完全相同。例如,列A中有一系列文本,列B中也有一系列文本,比较A1中的文本是B1中的文本是否完全相同,A2与B2中的文本是否完全相同,……,等等。
•此时,B2单元格为被引用单元格,E2单元格为引用单元格,被引用单元格修改,引用单元格同样变化。
本文讲解如何使用RAND函数和RANDBETWEEN函数在Excel中创建随机数字或随机文本。
Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。在 NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的,那么在 Pandas 中的核心数据结构是什么呢?
在数据分析工作中,Pandas 的使用频率是很高的,一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高,转换起来就很方便。 另一方面,如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话,你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整。
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南(第二版)》的学习笔记,有问题可以留言或联系BI佐罗修改,感谢你的支持。
公式使电子表格“活”了起来。有时,我们会在一个单元格或者多个单元格中应用公式,但在很多情况下,我们需要将公式应用于整列(或者一列中的许多单元格)。为此,Excel提供了多种不同的方法,你只需使用鼠标单击几次或者使用快捷键,就可以完成这样的操作。
前几天给大家分享了一些可视化图表的应用场景——《想做出让老板瞬间傻眼的数据可视化,先学会这几个高大上图表!》,很多同学都私信我想让我分享一下这些图表的制作方法,其中呼声最高的无疑就是可视化地图的制作了。
今天要跟大家分享的图标是带实际执行进度的甘特图! ▽▼▽ 由于本图所用到的技巧和思路特别复杂,过程相对繁琐,所以本案例的介绍会省略掉很多细节性的步骤,否则图文会很冗长,如果感兴趣,可以后台留言交流。
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今天接着分享Evolution图表类型中的Area图表。 其实就是我们常见的区域图(或者叫面积图),它与折线图(昨天讲到的)都是用来呈现时间序列中的趋势走向和波动范围,进而对事物发展状态做出评价。 昨
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