Excel作为Office常用办公软件之一,其在一名数据分析师的工作日常中也占有一定地位,比如个人就常常倾向于依赖Excel完成简单的数据处理和可视化作图,其中数据处理部分则主要是运用内置函数+数据透视表两大部分。
分析师面临的普遍问题是,无论从哪里获得数据,大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此,不仅需要时间把数据加载到文件中,还得花更多的时间来清洗它,改变它的结构,以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。
Excel与Python都是数据分析中常用的工具,本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作!
•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。
这几天在做一个招标系统中审批模块,其中关于报价信息这块,用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转,下面简单介绍一下,实际案例,便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数,PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作,将表值表达式的列转换为列值。 下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用:
这几天在做一个招标系统中审批模块,其中关于报价信息这块,用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转,下面简单介绍一下,实际案例,便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数,PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作,将表值表达式的列转换为列值。
一般来说,在各系统里导出的数据,在导出数据的时候,已经对导出行为进行了权限管控,如甲员工只能导广州区数据,乙员工只对导深圳数据,他们的主管可以导华南区的数据等等。理想的场景是各人使用各自的权限导出所需的数据作分析。
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识,今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍,通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
- 问题 - 怎么将这个多行多列的数据 变成一列? 📷 - 1 - 不需保持原排序 选中所有列 逆透视,一步搞定 📷 - 2 - 保持原排序:操作法一 思路直接,为保排序,操作麻烦 2.1 添加索引列 📷 2.2 替换null值,避免逆透视时行丢失,后续无法排序 📷 2.3 逆透视其他列 📷 2.4 再添加索引列 📷 2.5 对索引列取模(取模时输入参数为源表的列数,如3) 📷 2.6 修改公式中的取模参数,使能适应增加列数的动态变化 📷 2.7 再排序并删列 📷 📷 2.8 筛选掉原替换null的行 📷
Adobe After Effects是一款功能强大的图像处理软件,它不仅可以实现视频合成、特效制作、动画制作等多种功能,还可以进行Excel数据分组汇总等数据处理工作。本文将围绕Excel数据分组汇总的基本操作、高级技巧、数据透视表功能以及数据筛选功能等方面进行详细介绍。
最近发现好多软件号写起了Excel文章,哈哈哈,这是咋啦?作为一个数据号,咱也分享一些Excel技巧吧。
数据透视表是一个很重要的数据统计操作,最有代表性的当属在Excel中实现(甚至说提及Excel,个人认为其最有用的当属三类:好用的数学函数、便捷的图表制作以及强大的数据透视表功能)。所以,今天本文就围绕数据透视表,介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用,这也是沿承这一系列的文章之一。
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说明:有点忙,这本书最近更新慢了一些,抱歉!这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接:
话说,数据透视表是Excel里超级好用的数据分析功能!君不见,前天我发文章《别傻了!PQ都没学会,VBA都学不来,你能学好Python处理Excel?》后,有朋友留言,千回百转,回到透视表……
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中,还是分布在多个文件中,问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
在进行项目交付的场景中,常常会存在项目系统在不同设备,不同屏幕尺寸下使用和展示。因此在开发过程中需要针对此场景做针对性处理。一般来说,在处理这样的问题时,我们需要开发和提供不同的布局,通过检测视口的分辨率,判断当前访问设备的种类,请求不同的页面布局从而提供尺寸较为合适的展示场景。而不同的布局,可以选择提前开发完成,或者采用判断窗口大小的方式动态地调整最终页面来实现效果,业内称之为页面的响应式布局。
本文为简书作者傲看今朝原创,CDA数据分析师已获得授权 ”智能表格“在Excel中就是叫表格,恐怕是Excel当中最不起眼最受人忽视,却极其实用的功能之一,可以1s让你的统计表变为高大上的模板。那么它都具有哪些神奇的技巧呢?今天我将带领大家扒一扒这个功能,以期能够帮助大家提高工作的效率。 首先,智能表格这个功能在哪里呢?它的位置也是非常不起眼的,就在插入选项卡下,”数据透视表“旁边,因此创建表格的方法就是选中一个数据区域,单击插入,单击”表格“,根据实际情况勾选”数据包含标题“,单击确定。我们就可以普通的数
关于excel里将一张工作表拆分成多个工作表的方法有很多,如果是偶然一次性的,而且需要拆分的表格也不多,那么手工筛选复制一下也不复杂。
这是一篇关于如何用excel做数据分析的案例。目的是帮助大家,在遇到小型数据样本时,快速利用excel做分析。所以本篇文章的重点是分析思路+数据处理+可视化的实现,因为数据来源于网络,所以不做深入解析。
查询是对存储在 SQL Server 中的数据的一种请求。可以使用下列几种形式发出查询:
太多的人觉得每个月一个表格存放数据,一年12个月,一个工作薄文件里放12个工作表,然后还有大量的插件批量生成工作表,批量重命名工作表、工作表排序等一系列的功能来辅助完成这些提速性工作。
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值,如果用AllExpect函数则可以写成
来源:www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
有人问道如何将透视表的字段分别显示在不同的列上面,也就是不要把所有的字段弄成大纲一样弄成一列。
在深入到 Power Query 数据转换的广阔世界之前,最好先确保为将来的成功做好准备。从实际来说,往往一开始的项目或案例都很小,但随着时间的推移,最终会变得越来越复杂。本章描述的方法将有助于确保随着问题的规模变大和复杂性增加,也可以应对。
假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中,你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后,整个文件夹如下图所示。
那9个字,犹如一声惊雷,在这个热情的群里炸开了锅...
这篇文章是本系列的第一篇,选择性汇总了EXCEL的常用且重点的模块和公式,用作内部员工EXCEL基础操作培训,以帮助表格基础薄弱的同事快速熟悉常用操作,提升工作效率。现将内容分享,作为数据分析基础的第一篇。
有一堆定长文件和长度字段定义,我们需要用Excel进行按长度分列。 如何存储长度字段定义和分割? 1.把复制出来的列定义存到一个表中,前面再加一列文件名。 这样子文件清单怎么列?VBA程序可以扫描但是要提供动态触发更新,或者数据透视加VBA刷新。 2.文件名信息存到另一个表? 手动步骤多了。 早上突然想到可以先在一个表转换:把长度类型定义分别拼接成特定形式存到文件名列表的列中。 未完待续。
上篇推文《从【中国式复杂报表】谈设计逻辑》中我们提到,中国式复杂报表作为高度复杂化的产物,不适合进一步用作数据源。但实际工作中,难免遇到以类似复杂表格作为数据源的情况。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。
像下面左图这种仅需通过单行就能确定数值的,被称为一维表。为了方便浏览打印美观,很多人会把重复姓名合并单元格,如下面右图(合并单元格只是格式美观,对数据清洗反而是一大障碍,会耗费额外时间精力)
今天我们来学习一个简单的功能,就是一行转多行,本文将介绍如何通过Excel实现,下一篇将介绍Hive中的实现方法。
导语:数据对比是日常工作中经常要做的事情,有时只是简单的1列,有时则是很多列,但无论要对比的数据有多少列,逆透视下来后,不就是都是一列了吗?当然,因为列多了,要处理的细节和步骤也自然会多一些。
在本章的每一节中,我们将使用第一章中的婴儿名称数据集。我们将提出一个问题,将问题分解为大体步骤,然后使用pandas DataFrame将每个步骤转换为 Python 代码。 我们从导入pandas开始:
spark从1.6开始引入,到现在2.4版本,pivot算子有了进一步增强,这使得后续无论是交给pandas继续做处理,还是交给R继续分析,都简化了不少。大家无论在使用pandas、numpy或是R的时候,首先会做的就是处理数据,尤其是将列表,转成成合适的形状。
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人脑以这样的方式工作,即视觉信息比文本信息更好地被识别和感知。这就是为什么所有营销人员和分析师使用不同的数据可视化技术和工具来使枯燥的表格数据更加生动。他们的目标是将原始的非结构化数据转换为结构化数据,并将其意义传达给参与决策过程的人员。
在上一篇讲了几个常用的“Pandas”函数之后,今天小编就为大家介绍一下在数据统计分析当中经常用到的“Pandas”函数方法,希望能对大家有所收获。
这篇文章是『读者分享系列』第二篇,这一篇来自袁佳林同学,这是他在读完我的书以后做的第一个Python报表自动化项目,现在他把整体的思路以及实现代码分享出来,希望对你有帮助。
本文并非空穴来风,无中生有的普通堆砌的教学案例,乃是出自一个非常刚需的场景,如何能够让外勤人员轻松地查询到自己想要的信息。
你真的会玩SQL吗?系列目录 你真的会玩SQL吗?之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗?和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗?三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗?查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗?让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗?EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗?无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗?Case也疯狂 你真的会玩SQL吗?表表达式,排名函数 你真的会玩SQL吗?简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗?你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
pandas是用python进行数据分析最好用的工具包,没有之一!从数据读写到预处理、从数据分析到可视化,pandas提供了一站式服务。而其中的几个聚合统计函数,不仅常用更富有辩证思想,细品之下不禁让人拍手称快、直呼叫好!
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