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。
•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。
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。
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。
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!
使用工作表中连续区域的所有数据,只需单击该数据区域的任一单元格,通过插入图表命令插入图表即可
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。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”(面板数据,一个计量经济学名词)两个单词拼成的。简单地说,你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
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。
数据透视表是一种可以快速汇总、分析大量数据表格的交互式分析工具。使用数据透视表可以按照数据表格的不同字段从多个角度进行透视,并建立交叉表格,用以查看数据表格不同层面的汇总信息、分析结果以及摘要数据。
日常使用Power Query的过程中,大家可能会对表(Table)、列(List)筛选部分数据比较熟悉,但是,如果是对于一行(Record),要筛选(或剔除)部分列(字段)进行计算,那该怎么办呢?
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。
工作中,由于需要出定期的report,需要用到office,主要是要用到excel表格,然后给各个team或者boss发email report。这里边就包含了不少重复性的工作,工作中常常有一个固定的模板来出report,而每次只需将相关的数据手动导入,如果将这些重复性的动作,实现自动化,无疑可以省去不少功夫。于是我就想到了用python来实现自动化生成表格。今天介绍的只是一部分,主要是excel表格自动修改生成。
所谓透视(Pivoting)就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为:
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。
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
VLOOKUP、数据透视表、条件格式…你用这几个技巧做,80%的工作需求都能解决。今天特意整理了这些操作技巧,拯救同在“表海”中挣扎的你,让你的工作效率超乎想象。
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。
原文在简书上发表,再同步到Excel催化剂微信公众号或其他平台上,文章后续有修改和更新将在简书上操作, 其他平台不作同步修改更新,因此建议阅读其他出处的文章时,尽可能跳转回简书平台上查看。
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这次的数据源长这样 📷 我们插入一个透视表 然后放入我们要的字段 📷 这是我们最常见的透视表布局格式 好多人都以为只有这种数据存放方式 不是的 透视表有3种布局方式 📷 默认的是压缩形式 📷 大纲形式是这样的 📷 多了一列 表格形式是这样的 📷 上面少了一行,下面多了一行 放个GIF 📷 我选择[重复所有项目标签]后 你甚至看不出来这到底是表还是透视表了 📷 如果你说还有倒三角可以看出来 📷 那这样呢 隐藏了第3行,在第2行加一个假标题 很多人喜欢用合并单元格 因为看起来清晰明了 其实数据
把源数据汇总后,为了满足质量要求的数据,需要做数据清洗。PQ就好像变形金刚(英文版PowerBI的转换选项卡恰好也叫“Transform”),在转换选项卡中,集成了各类变形功能。使用频率最高的一般有12个小招: 首行作标题、修改数据类型、删除(重复、错误、空项目)、拆分、提取、合并、替换、填充、移动、排序、格式、逆透视。
在上期文章中,我们讲解了:python四、五行代码搞定工作表的拆分!既然python能拆分工作表,那excel可以吗?答案是肯定的!所以我们今天讲解excel如何快速的拆分工作表!
处理数量较大的数据时,一般分为数据获取、数据筛选,以及结果展示几个步骤。在 Excel 中,我们可以利用数据透视表(Pivot Table)方便快捷的实现这些工作。
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。
Salesforce的成功无法离开其底层平台Salesforce Platform的支持。而Salesforce Platform的核心是元数据驱动的多租户数据模型。
在人力资源各个模块的数据分析中,我们对各模块的关键指标进行数据透视表的建模,再对透视表做数据透视图,最终生成数据仪表盘来进行数据的分析。在整个模型搭建完成后,很多同学会问,如果我们后期在原始数据表增加了,那在透视表和仪表盘上的数据会不会自动更新。因为如果不会自动更新的话,我们没增加一列数据,都要去手动的更改数据源,就会非常的麻烦,所以今天我们来分享下如何实现透视表中的数据自动更新。
在使用 Pandas 进行数据分析时,我们需要经常进行查询和统计分析。 但是Pandas 是如何进行查询和统计分析得嘞, let’s go :
摘要:本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务,赋能开发者。
在我们插入数据透视表之前,我们按下快捷键ctrl t,将表格转换为智能表格,如下:
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
这篇万字长文,是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习,否则,可能会找不到操作的数据源。
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……
本系列文章基于Superset 1.3.0版本。1.3.0版本目前支持分布,趋势,地理等等类型共59张图表。本次1.3版本的更新图表有了一些新的变化,而之前也一直没有做过非常细致的图表教程。
如果你在编程的时候发现自己一遍又一遍的搜索同一个问题、概念或者语法,那么你并不孤单。
pd.set_option('display.max_columns',None)
有一个朋友,提出了这样的疑问,类似长表变宽表的题,看了下大致需要用到透视和多层索引的处理。
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
今天给大家分享一篇内容,介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
数据表是由表名、表中的字段和表的记录三个部分组成的。设计数据表结构就是定义数据表文件名,确定数据表包含哪些字段,各字段的字段名、字段类型、及宽度,并将这些数据输入到计算机当中。
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。
大名鼎鼎EXCEL江湖上谁人不知,谁人不晓呀,纵使你没见过EXCEL,也见过数据在跑吧?可惜的是,经常用EXCEL表哥表妹,甚至操作六七年 的江湖老手,或多或少还是犯了些操作上的小错误,不应该呀不应该。下面,列举一些在EXCEL操作上常见的一些普遍现象,你认为哪种操作最搞笑?大家来排个名吧? 1.移动选择 打开一个表,想要查看最后一行是第几行,很多童鞋都是一直按方向箭,或者不厌其烦拖动滚动条,这是一个非常不好的习惯,得改。童鞋,还记得键盘上的 CTRL+DOWN吗?可以快速跳转到该列数据末尾处,还有CT
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。
以前学习 Python 的 pandas 包时,经常到一些 excel 的论坛寻找实战机会。接下来我会陆续把相关案例分享出来,还会把其中的技术要点做详细的讲解。
合并来自多个文件数据的传统方法是极其繁琐和容易出错的。每个文件都需要经历导入、转换、复制和粘贴的过程。根据转换数据量的大小和复杂程度、文件的数量以及解决方案运行的时长,这些问题可能形成可怕的积累效应。
通过使用Excel进行数据分析,我们已经学会了从原始数据中得到分下面的分析结果:统计出每个城市的数据分析师招聘数量。
文章背景: 透视列(Pivot)和逆透视列(Unpivot)是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法,在Power BI中也提供了同样的功能。
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