Excel不仅仅只是存放数据的工具,其功能特别强大,甚至可以做出美观的仪表盘,如下:
有时候,工作表列中有许多空单元格,而不是在每行都重复相同的内容,这样可以使报表更容易阅读,然而也会导致一些问题,例如不方便排序或筛选数据。
【面试题】下面左表是项目对应的销量,需要把同一项目的销量在合并单元格里计算出销量总额及平均值(实现右表这样的效果)
案例来源于一位同学的一种设备,去敏后格式如下:指标涉及100多个,每次测量的指标不一样,也就是说,设备除了“数据编号”外,其他标题名称错位存放于同一工作表中。另外,每个编号的条目数量(行数)不一样,大部分1条,但有的是2条或3条。
本文将讲解如何从零开始使用PowerBI Desktop制作一份动态销售报告。帮助大家快速入门PowerBI Desktop的操作。我们先来看一下一份动态销售报告的构成。 1、左上角放置了小黎子数据分析的二维码图片,紧接着是切片器,由城市,店长,店铺数据默认情况下是所有的数据,点击下拉框可以进行筛选数据 2、右上角是放置的卡片图,主要用于显示报告分析中重要的指标。 3、中间部分的图表显示的业绩排名,业绩贡献,业绩增长情况 4、左下角的散点图,使用了十字线将所有员工分为四个象限,右上角就是指标最佳的员工,左下角就是指标比较差的人员。圆圈大小代表着业绩金额大小。 5、右下角用表展现店铺的销售数据情况。
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
精心整理了生物信息学中常用的 Linux 命令,很不容易。所有命令的用法都经本人亲自测试。掌握这些命令,是每一个生信人基本的自我修养。
作者精心整理了生物信息学中常用的 Linux 命令,很不容易。所有命令的用法都经本人亲自测试。掌握这些命令,是每一个生信人基本的自我修养。
上次我们通过阅读源码,解析了:官方推荐:6种Pandas读取Excel的方法,太方便了~
上次我们通过阅读源码,分享了:官方推荐:6种Pandas读取Excel的方法,太方便了~
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。
简单来说awk就是把文件逐行的读入,以空格为默认分隔符将每行切片,切开的部分再进行各种分析处理。
Python之数据规整化:清理、转换、合并、重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象
修改工作目录,cd 和 ls 应该是使用最多的两个命令,尤其是对于 Linux 目录结构不熟的用户。
对于许多数据科学家来说,数据操作起始于Pandas或Tidyverse。从理论上看,这个概念没有错。毕竟,这是为什么这些工具首先存在的原因。然而,对于分隔符转换等简单任务来说,这些选项通常可能是过于重量级了。 有意掌握命令行应该在每个开发人员的技能链上,特别是数据科学家。学习shell中的来龙去脉无可否认地会让你更高效。除此之外,命令行还在计算方面有一次伟大的历史记录。例如,awk - 一种数据驱动的脚本语言。Awk首次出现于1977年,它是在传奇的K&R一书中的K,Brian Kernighan的帮助下出现的。在今天,大约50年之后,awk仍然与每年出现的新书保持相关联! 因此,可以肯定的是,对命令行技术的投入不会很快贬值的。
vim有三种操作模式,分别是命令模式(Command mode)、输入模式(Insert mode)和底线命令模式(Last line mode)。
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文章涉及到vim\grep\cat\more\less\echo\sed\awk的入门用法。
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。
•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。
AWK是一个优良的文本处理工具,Linux及Unix环境中现有的功能最强大的数据处理引擎之一。数据可以来自标准输入(stdin)、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。awk有很多内建的功能,比如数组、函数等,这是它和C语言的相同之处,灵活性是awk最大的优势。简单来说awk就是把文件逐行的读入,以空格为默认分隔符将每行切片,切开的部分再进行各种分析处理。
参考链接: Python | pandas 合并merge,联接join和级联concat
MBeautifier的原始下载地址:https://github.com/davidvarga/MBeautifier
作者:Kade Killary 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、思源 对很多数据科学家而言,他们的数据操作经常需要使用 Pandas 或者 Tidyverse。理论上,这个说法没有任何错误,毕竟这就是这些工具存在的原因。然而,对于分隔符转换这样的简单任务而言,这些工具往往是大材小用,我们可以直接使用命令行快速处理。 命令行应该是每个开发者都希望掌握的,尤其是数据科学家。熟悉终端的来龙去脉可以毫无疑问地可以让我们变得更加有效率,因此命令行还是计算机技术中的一个很棒的历史课。例如,awk 这个
Excel作为操作平台上的电子制表软件的霸主,其丰富的函数:sum、average、vlookup等;丰富的快捷键:ctrl+A、ctrl+T、ctrl +E、ctrl+\等,大大提升了我们的办公效率。
1).右键点击行时选中行,并弹出操作菜单 1). 添加一个快捷菜单contextMenuStrip1; 2). 给dataGridView1的CellMouseDown事件添加处理程序: private void dataGridView1_CellMouseDown(object sender, DataGridViewCellMouseEventArgs e) { if (e.Button == MouseButtons.Right) {
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。
数据分析中需要的数据往往来自不同的途径,这些数据的格式、特点、质量千差万别,给数据分析或挖掘增加了难度。为提高数据分析的效率,多个数据源的数据需要合并到一个数据源,形成一致的数据存储,这一过程就是数据集成。
转自:http://www.cnblogs.com/anding/p/5281558.html
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Pandas 是一款强大的数据处理库,提供了丰富的功能来处理和分析数据。在实际数据分析中,我们常常需要将不同数据源的信息整合在一起。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据合并与连接技术,帮助你更好地处理多个数据集的情况。
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。
本文内容涉及到基本SQL语法,数据的基本存储原理,数据库一些概念、数据优化等。抱砖引玉,权当一个综合复习!
emacs是一款功能强大的编辑器,与其说是一款编辑器,它更像一个操作系统。emacs带有内置的网络浏览器、IRC客户端、计算器,甚至是俄罗斯方块。当然,emacs需要在图形化界面的Linux中使用。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用的函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
对于数据分析而言,数据大部分来源于外部数据,如常用的CSV文件、Excel文件和数据库文件等。Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式,处理完成后再存储到相应的外部文件中。 Pandas 常用的导入格式:import pandas as pd
文件管理不外乎文件或目录的创建、删除、查询、移动,有mkdir/rm/mv 文件查询是重点,用find来进行查询;find的参数丰富,也非常强大; 有时候,需要给文件创建一个别名,我们需要用到ln,使用这个别名和使用原文件是相同的效果; 2.1. 创建和删除 创建:mkdir 删除:rm 删除非空目录:rm -rf file目录 删除日志 rm *log (等价: $find ./ -name “*log” -exec rm {} ;) 移动:mv 复制:cp (复制目录:cp -r ) 查看当前目录下文件个数: $find ./ | wc -l 复制目录: $cp -r source_dir dest_dir 2.2. 目录切换 找到文件/目录位置:cd 切换到上一个工作目录: cd - 切换到home目录: cd or cd ~ 显示当前路径: pwd 更改当前工作路径为path: $cd path 2.3. 列出目录项 显示当前目录下的文件 ls 按时间排序,以列表的方式显示目录项 ls -lrt 以上这个命令用到的频率如此之高,以至于我们需要为它建立一个快捷命令方式: 在.bashrc 中设置命令别名: alias lsl='ls -lrt' alias lm='ls -al|more' 这样,使用lsl,就可以显示目录中的文件按照修改时间排序;以列表方式显示; 给每项文件前面增加一个id编号(看上去更加整洁): >ls | cat -n 1 a 2 a.out 3 app 4 b 5 bin 6 config 注:.bashrc 在/home/你的用户名/ 文件夹下,以隐藏文件的方式存储;可使用 ls -a 查看; 2.4. 查找目录及文件 find/locate 搜寻文件或目录: $find ./ -name "core*" | xargs file 查找目标文件夹中是否有obj文件: $find ./ -name '*.o' 递归当前目录及子目录删除所有.o文件: $find ./ -name "*.o" -exec rm {} \; find是实时查找,如果需要更快的查询,可试试locate;locate会为文件系统建立索引数据库,如果有文件更新,需要定期执行更新命令来更新索引库: $locate string 寻找包含有string的路径: $updatedb 与find不同,locate并不是实时查找。你需要更新数据库,以获得最新的文件索引信息。 2.5. 查看文件内容 查看文件:cat vi head tail more 显示时同时显示行号: $cat -n 按页显示列表内容: $ls -al | more 只看前10行: $head - 10 ** 显示文件第一行: $head -1 filename 显示文件倒数第五行: $tail -5 filename 查看两个文件间的差别: $diff file1 file2 动态显示文本最新信息: $tail -f crawler.log 2.6. 查找文件内容 使用egrep查询文件内容: egrep '03.1\/CO\/AE' TSF_STAT_111130.log.012 egrep 'A_LMCA777:C' TSF_STAT_111130.log.035 > co.out2 2.7. 文件与目录权限修改 改变文件的拥有者 chown 改变文件读、写、执行等属性 chmod 递归子目录修改: chown -R tuxapp source/ 增加脚本可执行权限: chmod a+x myscript 2.8. 给文件增加别名 创建符号链接/硬链接: ln cc ccAgain :硬连接;删除一个,将仍能找到; ln -s cc ccTo :符号链接(软链接);删除源,另一个无法使用;(后面一个ccTo 为新建的文件) 2.9. 管道和重定向 批处理命令连接执行,使用 | 串联: 使用分号 ; 前面成功,则执行后面一条,否则,不执行:&& 前面失败,则后一条执行: || ls /proc && echo suss! || echo failed. 能够提示命名是否执行成功or失败; 与上述相同效果的是: if ls /proc; then echo suss; else echo fail; fi 重定向: ls proc/*.c > list 2> &l 将标准输出和标准错误重定向
阿里妹导读:用户只需在前端简单配置下指标,系统即可自动生成大宽表,让用户查询到他所需要的实时数据,数据源支持跨库并支持多种目标介质。这样的数据全局实时可视化如何实现?本文从需求分析开始,分享自动生成SQL功能开发中运用到的设计模式和数据结构算法设计。
{ #!/bin/sh # 在脚本第一行脚本头 # sh为当前系统默认shell,可指定为bash等shell shopt # 显示和设置shell中的行为选项 sh -x # 执行过程 sh -n # 检查语法 set -
----------文本操作命令---------- sed命令:文本编辑工具 sed是一个很好的文件处理工具,本身是一个管道命令,主要是以行为单位进行处理,可以将数据行进行替换、删除、新增、选取等特定工作,下面先了解一下sed的用法 sed命令行格式为: sed [-nefri] ‘command’ 输入文本 常用选项: -n∶使用安静(silent)模式。在一般 sed 的用法中,所有来自 STDIN的资料一般都会被列出到萤幕上。但如果加上 -n 参数
环境变量的补充 PATH只是众多环境变量中的一个变量,用于存储可执行文件所在的目录,以便在用户输入命令时可以查询的到。尤其是自己写的脚本或安装的程序,系统不会知道它们在哪个路径下,需要我们去提供给系统这些新的路径,学名叫设置环境变量。 此外常用到的环境变量还有LD_LIBARY_PATH: 指定动态链接库 (so文件)的位置,一般在安装软件出错时会用到;PYTHONPATH: 指定Python的安装包的路径;PERL5LIB: 指定perl的安装包的路径。 设置环境变量要注意2点:1. 设置新的环境变量时一
5.右键点击行时选中行,并弹出操作菜单 ①. 添加一个快捷菜单contextMenuStrip1; ②. 给dataGridView1的CellMouseDown事件添加处理程序:
继续总结一下linux 的文本处理。包括但不限于awk, sed, paste,split,grep....
awk的工作过程是这样的:按行读取输入(标准输入或文件),对于符合模式pattern的行,执行action。当pattern省略时表示匹配任何字符串;当action省略时表示执行'{print}';它们不可以同时省略。 每一行输入,对awk来说都是一条记录(record),awk使用$0来引用当前记录:
在日常工作中,我们可能会从多个数据集中获取数据,并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。在本文中,我们将介绍用于合并数据的三个函数merge、merge_ordered、merge_asof
当我们鼠标单击“显示值”列的任一单元格,在编辑栏里,我们可以看到其“内核”其实是和输入值一致的。
本文将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具:find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk;
为什么要在单元格绘制瀑布图?一是Excel版本可能比较低,图表中没有瀑布图这个选项;二是Excel内置的瀑布图很难用;三是为了图表与数据源融为一体。
本文将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具:find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk;提供的例子和参数都是最常用和最为实用的;对shell脚本使用的原则是命令单行书写,尽量不要超过2行;如果有更为复杂的任务需求,还是考虑python吧.
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