展开

关键词

excel

今天要跟享的是excel的功能!是excel中处理表格数据使用频率非常高的基础功能,可以胜任基础的统计任务! 今天以一个案例作为主要介绍内容:? 我们想要出三个维度下(地区、性别、部门)的平均成绩指标。 将鼠标放在数据区域内任意一个单元格,然后选择数据——级显示——。? 调出菜单,在菜单中设置要的字段以及方式。(注意在执行前要记得先对要的目标字段进行排序哦(升序)) ? 第一个字段:地区,方式选择均值,选定项勾选语文、数学、英语,然后确定。 结果会呈现出三个维度的输出,计平均值、组平均值和带组平均值的明细表。(左上角有三级目录标号,可以展开)。? 当然,如果我们想要了解性别与部门的平均值情况,可以继续使用执行。 将字段别设置为性别、部门,型设置为均值,选定项字段勾选语文、数学、英语。????

63560

用 Python 对成绩

这学期我们每个人需要填写三张学年鉴定表,每一张表中都有学业平均和考试课平均两项内容,如果想用手工的方式算出这两项内容不知道要花多久,所以我建议编写一个算法(Excel 的函数啥的本质上也是算法)计算这两项内容 可以发现它默认是页显示,每页显示 10 条数据,然而我们需要一页显示所有数据。我这边共 59 条数据,每页显示 10 条数据,那么我们直接把每页显示的数据条数改成大于等于 59 不就可以了吗? 我们用 PyCharm 新建一个 Scientific 项目,项目名称和目录随便(因为是对成绩进行,所以我就把项目叫做 GradeSummary),如图所示。 ? 算法的实现过程比较简单,为以下几步:载入成绩,载入考核方式,合并,处理,计算平均,计算考试科平均。(过程的顺序不唯一,比如载入成绩和载入考核方式可以互换)。 另外我们还需要一个学年的序列,因为要算每一学年的学业平均和考试课平均

44610
  • 广告
    关闭

    云加社区有奖调研

    参与社区用户调研,赢腾讯定制礼

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    LeetCode 二叉树 题目

    下面按照别,列出了29道关于二叉树的题目。认真看会发现,其实题目核心思想都是DFS(如果使用的话),并且题目的型并不多。 说明二叉树的题目,主要有一下几种:前中后序遍历、根据前序遍历和中序遍历构造二叉树、根据中序遍历和后序遍历构造二叉树;BST:查找第k大的数LCA:最近公共祖先层序遍历扩展树序列化、反序列化二叉树大部题目使用 这篇文章并没有区节点和结点,因为我也不知道用哪个……题目并不在于多,我把LeetCode上部相似的题目列出来,大家通过对比观察相似题目,就能够触旁通。 root.right = robot(nums, mid + 1, end); return root; } public TreeNode sortedArrayToBST(int[] nums) { 二, It can have between 1 and 2h nodes inclusive at the last level h.思路:相当于二查找,并不需要挨个遍历每个节点。

    60750

    LeetCode 动态规划 题目

    i < nums.length; i++) { sum = Math.max(nums, sum + nums); max = Math.max(sum, max); } return max; }}结对于动态规划的题目

    72970

    ABAP ALV多层显示及

    like bseg-buzei, 会计凭证中的行项目数 dmbtr like bseg-dmbtr, shkzg like bseg-shkzg, 借贷 koart like bseg-koart,科目排序时算 w_fcat-outputlen = 10. when S_MONEY. w_fcat-seltext_s = 借方金额. w_fcat-seltext_l = 借方金额. w_fcat-seltext_m

    33730

    机器学习常见算法

    本文为您结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。 监督式学习的常见应用场景如问题和回归问题。 而对于有些来说,同一的算法可以针对不同型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行。回归算法:?回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一算法。 贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一算法,主要用来解决和回归问题。 人工神经网络算法模拟生物神经网络,是一模式匹配算法。通常用于解决和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的支,有几百种不同的算法。

    29640

    机器学习常见算法

    本文为您结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。 监督式学习的常见应用场景如问题和回归问题。 而对于有些来说,同一的算法可以针对不同型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行。回归算法:?回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一算法。 贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一算法,主要用来解决和回归问题。 人工神经网络算法模拟生物神经网络,是一模式匹配算法。通常用于解决和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的支,有几百种不同的算法。

    44340

    【干货】机器学习常见算法

    本文为您结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。 监督式学习的常见应用场景如问题和回归问题。 而对于有些来说,同一的算法可以针对不同型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行。回归算法?回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一算法。 贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一算法,主要用来解决和回归问题。 人工神经网络算法模拟生物神经网络,是一模式匹配算法。通常用于解决和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的支,有几百种不同的算法。

    35060

    14种机器学习常见算法

    机器学习无疑是当前数据析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。 监督式学习的常见应用场景如问题和回归问题。 而对于有些来说,同一的算法可以针对不同型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行。回归算法:?回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一算法。 ,主要用来解决和回归问题。 人工神经网络算法模拟生物神经网络,是一模式匹配算法。通常用于解决和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的支,有几百种不同的算法。

    1.2K60

    【干货】机器学习常见算法

    本文为您结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。 监督式学习的常见应用场景如问题和回归问题。 而对于有些来说,同一的算法可以针对不同型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行。回归算法回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一算法。 ,主要用来解决和回归问题。 人工神经网络人工神经网络算法模拟生物神经网络,是一模式匹配算法。通常用于解决和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的支,有几百种不同的算法。

    371130

    【机器学习】机器学习常见算法

    机器学习无疑是当前数据析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。 监督式学习的常见应用场景如问题和回归问题。 而对于有些来说,同一的算法可以针对不同型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行。回归算法:?回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一算法。 贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一算法,主要用来解决和回归问题。 人工神经网络算法模拟生物神经网络,是一模式匹配算法。通常用于解决和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的支,有几百种不同的算法。

    469100

    大数据之机器学习常见算法

    机器学习无疑是当前数据析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。 监督式学习的常见应用场景如问题和回归问题。 而对于有些来说,同一的算法可以针对不同型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行。回归算法回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一算法。 ,主要用来解决和回归问题。 人工神经网络人工神经网络算法模拟生物神经网络,是一模式匹配算法。通常用于解决和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的支,有几百种不同的算法。

    63560

    R语言入门之数据排序、合并、

    在R中对数据框中的数据排序,我们通常使用order()函数,该函数默认是升序,但是在要排序的变量前加上减号(-)就相当于降序排列了。

    50830

    【每日一课】第9课:Excel与合并计算

    PPV课大数据课程名称Excel 20072010表格基础入门和常用函数视频教程(共40课)第9课:Excel与合并计算课程目的能基本掌握excel常用的表格设置和常用的技巧,同时掌握日常工作中常用的函数 专业从事物流与供应链数据析培训,担任中国最大的物流论坛—物流沙龙论坛版主。曾供职于广州某大型国企、宏碁电脑、联想集团等,历任3PL仓储专员、国际物流主管、渠道主管、项目主管。 2013年加入顺丰速运,负责综合物流项目方案规划和运营支持监。9年的从业经历,陆续做过仓储、运输、承运商管理、TMS运输计划、港台出口物流操作与管理,区域物流管理、物流规划。 著有《物流数据析三部曲》系列之《物流excel宏编程视频教程V2.0》、《物流数据析实战宝典V2.0》、《尚西excel专业商务图表视频教程V1.0》。 视频内容

    42960

    CVPR2021目标检测和语义割论文 | 源码 |

    论文提出的深度布网络(Categorical Depth Distribution Network,CaDDN)利用每个像素的预测深度布,将丰富的上下文特征信息投射到三维空间中适当的深度区间 本文推理使用提取特征的简单线性器,具有与归纳推理相当的计算量,可用于任何基础训练。在基上使用标准的交叉熵训练,作者的推论在众所周知的几次割基准上产生了极具竞争力的表现1。 本文提出了4D全景激光雷达割来配一个语义和一个时间上一致的实例ID到一个3D点序列。?论文链接 https:arxiv.orgpdf2102.12472.pdf? ~视频实例割(VIS)是一项需要同时对视频中感兴趣的对象实例进行割和跟踪的任务。 核心是一种新的,有效的实例序列匹配和段策略,该策略在整个序列级别上对实例进行监督和段。VisTR从相似性学习的同一角度构建实例割和跟踪,从而大大简化了体流程,并且与现有方法大不相同。

    34750

    数据整理中经典的问题的Python实现

    下面的问题是数据整理中经典的问题,各个软件,SAS、R语言甚至Excel都可以比较好地解决此问题,但Python解决此问题时,也可以做到“一剑封喉”,并体现出其独特的优势,我们先看问题:题目:下列数据来自某市房地产公司的资料 问题比较清楚,这是一个按照“房屋型”和“卧室个数的多少”的双条件问题,即考虑在A和B两个条件下的数据问题。 我们先来试算一下,比如,先看第5行,在“RANCH”这个房屋型下,“BEDROOMS”个数为3的数据记录共有2条,即第“5”条和第“11”条,其房价别是“$86,650”和“$89,100”,不难算出其平均价格为 于是一个双条件的问题变成了字符处理的问题。当然不可能手动去读入数据,最简洁的方式是将数据选择鼠标右键复制下来,然后这样导入:?导入让把所有的数据赋给“a”,“a”的数据结构看一下是:? 这样我们就按要求用Python完成了该数据的整理。数据的整理是进行数据析和数据挖掘工作的前期准备,比较重要,往往占用很大一部时间。数据清洗的能力有时候直接决定数据挖掘建模预测的成败。

    591100

    【机器学习】14种机器学习常见算法

    机器学习无疑是当前数据析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。 监督式学习的常见应用场景如问题和回归问题。 而对于有些来说,同一的算法可以针对不同型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行。回归算法:?回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一算法。 ,主要用来解决和回归问题。 人工神经网络算法模拟生物神经网络,是一模式匹配算法。通常用于解决和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的支,有几百种不同的算法。

    1.3K100

    【机器学习】14种机器学习常见算法

    机器学习无疑是当前数据析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。 监督式学习的常见应用场景如问题和回归问题。 而对于有些来说,同一的算法可以针对不同型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行。回归算法:?回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一算法。 ,主要用来解决和回归问题。 人工神经网络算法模拟生物神经网络,是一模式匹配算法。通常用于解决和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的支,有几百种不同的算法。

    3.8K80

    Power Pivot入门前奏-数据透视:随心所欲的

    大海:就在菜单里点两下就好,比如不要了,直接在菜单【数据透视表工具】-【设计】里:小勤:啊。这倒是也算方便。咦,还能再组的“顶部”显示?我们领导最喜欢这种了,原来做报表搞这个可麻烦了。 大海:对的,Excel里的功能都是默认在底部生成求和公式的,所以如果不是用数据透视表的话,在顶部做很害人的。小勤:嗯。那我如果只想显示部呢?比如这里面我不要显示城市的。 大海:这也很简单,你可以直接在数据透视表需要取消的的某一项内容上【右键】-【**】,这样就取消了。小勤:嗯。真方便。如果我想只显示,不显示明细呢? 比如只显示到城市的数:折叠后是这样的:小勤:为什么不是点击【折叠到“城市”】? 大海:另外,针对最终的计行也是可以设置的,可以参考【】旁边那个【计】菜单:小勤:嗯,一看菜单就基本明白了,禁用就是不显示,启用就是显示出来,对吗?

    11560

    PQ-数据转换12:组依据,但不拖泥带水

    说实话,我真的不喜欢Excel里的功能,一是要求首先对数据进行排序,然后才能做,这都没有关系,最大的问题是,后,数据和明细数据混在一起,拖泥带水,严重破坏数据源表的结构,为后续做数据析造成很大的障碍 所以,要对数据进行析时,我通常是建议使用数据透视的。 那么在Power Query里是什么情况呢?今天就通过一个简单的例子来体现一下PQ里似功能的情况。 数据源如下:具体操作如下:Step-1:数据获取Step-2:开始组Step-3:组选项选择(默认为已选择列的计数)结果如下:Step-4:删除现有组步骤Step-5:重新选择组选项并进行结果对比结果如下 :Step-6:数据上载显然,Power Query里的组依据,实现的是SQL里的Group by功能。 对于Excel来说,似于功能但不需要先经过排序等操作,得到的结果是后的结果数,不再包括明细项目。或者说,这更像是Excel中只有【行】项目的数据透视功能。

    7120

    相关产品

    • 腾讯云释义

      腾讯云释义

      腾讯云释义(Tencent Explanation)是一款针对图片/文档中的文本进行内容解析的便捷工具,支持标注后训练业务专属模型,提供文件上传到解析结果输出的端到端服务;集成了OCR/文本分类/实体抽取/情感识别等多项NLP能力,并具备简单的模型自训练功能,是你在日常处理文档工作中可靠的AI辅助工具。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券