引言：本文的练习整理自chandoo.org。多练习，这是我们从小就在使用的学习方法。在练习的过程中，认真思考，不断尝试，以此来磨练自己的公式与函数应用技能，也让研究Excel的大脑时刻保持着良好的状态。同时，想想自己怎么解决这个问题，看看别人又是怎样解决的，从而快速提高Excel公式应用水平。
导语：这个案例来自于excelxor.com，真是太佩服了！这样复杂的要求都能够用公式解决，这样的解决方法都能够想到！
导语：继续研究来自于excelxor.com的案例。建议结合本文阅读原文，会了解更多的细节，会有更大的收获。
## 0、Rstudio界面介绍及快捷键 # 运行当前/选中行 ctrl+enter # 中止运行 esc # 插入 <- Alt+- # 插入 %>% Ctrl+Shift+M # 快捷注释（支持多行选中）ctrl+shift+c 快捷注释后，如取消注释ctrl+shift+c # Rstudio自动补全 tab x <- 5 ## 1、生成数据 set.seed(0) set.seed(1) c() seq() #生成等差数据 rep() #重复生成数据 rep(1:10,
如下图1所示，列A中是原来的数据，列B中是从列A中提取后的数据，其规则是：提取不重复的数据，并将出现次数最多的放在前面；如果出现的次数相同，则保留原顺序。示例中，“XXX”和“DDD”出现的次数最多，均为3次，但“XXX”在原数据中排在“DDD”之前，因此提取的顺序为“XXX、DDD”。
这种就代表绝对引用，我们把相对引用的公式下拉后，他会自动根据移动的情况来进行转换；而绝对引用给的公式在下拉后就不会进行变化。
我们可能熟悉使用INDEX、SMALL等在给定单列或单行数组的情况下，返回满足一个或多个条件的值的列表。这是一项标准的公式技术。
看过前面一系列文章的朋友，一定会熟悉“重新定义数组维度”的概念。这是一项非常有用且非常重要的技术，使我们可以接受二维数组并将其转换为一维数组，同时将元素保留在该数组中。
用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够，Pandas是必须要掌握的一个重点，numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够，很多时候，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等，比如：我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。
在《Excel公式技巧106：将表数据转换成列数据》中，详细解析了一位网友问我的问题的解答过程。然而，事情并没有完。上次提供的示例数据太完美了，所以实现起来相对简单。在上次的解答之后，该名网友又提出了一个比较棘手的问题。
EasyExcel是一款阿里开源的Excel导入导出工具，具有处理快速、占用内存小、使用方便的特点，在Github上已有22k+Star，可见其非常流行。
导语：这个案例仍来自于excelxor.com，没有办法，太有才了，不得不佩服这些人，竟然能把Excel公式与函数玩成这个样子！认真研究这些案例，一定能够有效地提升我们的Excel公式应用技能。
2. 字符串中除开头外其他地方也有数字，要么在末尾，要么在中间，例如123ABC456或123ABC456DEF。
如果工作表的A列怎么都无法取消隐藏，肯定是窗格冻结了。视图 - 冻结窗格 - 取消冻结窗格。
下文为电子表格大会主席李奇在论坛上的分享。 一般我都先讲Power BI，今天被前面老师讲了，我想了半天，该讲什么好呢，最后决定给大家先讲一个我自身的故事，跟大家分享一下我是如何接触到Power BI以及Excel商业智能的吧。 很多人都问我专业不对口能否做数据分析，其实我想跟大家说，我是学考古的，所以大家只要想干一切皆有可能。 2011年以前我都在日本，在日本待了11年，在日本做过程序员，也做过开发工程师，也给日本那边失业的人进行Excel培训。2011年回国之后，我到了IBM，做销售运营管理数据分析。做
不同计算机、不同程序对字符编码的识别都不一，容易因为不同国家、电脑系统、语言等因素，引起文件交换过程中出现编码不对的乱码现象。
因为程序是为了实现对纯数值型Excel文档进行导入并生成矩阵，因此有必要对第五列文本值进行删除处理。
5.矩阵转置 给定:L=[[1,2,3],[4,5,6]] 用zip函数和列表推导式实现行列转def transpose(L): T = [list(tpl) for tpl in zip(*L)] return T
本次的练习是：下图1显示了一周中每天在不同时间段售卖的咖啡数量，现在要求周二和周四12点之后一共卖出的咖啡数量（这段时间卖出的咖啡数量如图中阴影所示）。
笔者寄语：apply族功能强大，实用，可以代替很多循环语句，R语言中不要轻易使用循环语句。
本次分享的pandas骚操作非常简单，但很实用。尤其在面临数据处理的过程中，是我们一定会面临的问题，下面一起来看一下。
这里举个例子，有一个学生structure，包含姓名、邮箱、学号、成绩，应该如何创建这个structure
数组是编程中的基本数据结构，使我们能够有效地存储和操作值的集合。Python作为一种通用编程语言，提供了许多用于处理数组和矩阵的工具和库。特别是，在处理表格数据或执行需要二维结构的操作时，将 1−D 数组转换为 2−D 数组的能力是一项基本技能。
这篇文章将详细讲解COUNTIFS/SUMIFS函数的运行原理，特别是将包含多个作为条件的元素的数组传递给一个或多个Criteria_Range参数时。
如果你在使用 Pandas（Python Data Analysis Library） 的话，下面介绍的对你一定会有帮助的。 首先我们先介绍一些简单的概念 DataFrame：行列数据，类似 Excel 的 sheet，或关系型数据库的表 series：单列数据 axis：0：行，1：列 shape：DataFrame的行列数，（行数，列数） 1. 加载 CSV Read_csv 方法有很多参数，有效的利用这些参数可以减轻数据预处理的工作。谁都不愿意做数据清洗，那么我们就在加载数据的时候做一些简
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。
本篇是pandas100个骚操作系列的第 12 篇：Squeeze 类型压缩小技巧！
还是先来介绍一下我的背景：昨天突然接到了这样的活，需要用python解析Excel中多个sheet文件的内容，并最终展示成格式化的json。一想，这个我拿手啊，记得shigen之前有一篇这样的文章：如何在终端查看excel内容，岂不是可以直接派上场了。然而事实是我大意了，我没有考虑到excel中存在的部分单元格是函数计算出来的情况。为了更好的说明问题，我先来模拟一个表格看看：
陈列、销售、商品岗位不可避免需要在各种报告、工作流中用到产品图片。之前介绍过如何在Excel加载产品图片：Excel显示指定产品图片
数据操作中排序和去重是比较常见的数据操作，本专题对排序和去重做专门介绍，并且给出一种不常用却比较有启发意义的示例：多列无序去重
Excel 基本操作会吧？上网搜索公式会吧？基本的数学理解能力有吧？OK，如果以上你都能做到，你也能上手计算机视觉项目了。
Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
本文实例讲述了Python Excel表格创建乘法表。分享给大家供大家参考，具体如下：
以下是列表和字典的一些进阶功能片段，整理为清晰的图片版，希望大家能更方便的阅读，并从中获得一些帮助。
导语：继续研究来自于excelxor.com的案例。坚持到现在的，应该都有感觉了！
https://www.cnblogs.com/liulinghua90/p/9935642.html
根据输入文章，撰写摘要总结。
本文记录使用 MATLAB 读取图片并转换为二进制数据格式的方法，避免后面再做无用功。
导语：继续研究来自于excelxor.com的案例。在《Excel公式练习36：找到和的加数》中，讲解了一个公式，可以标出指定和的加数，然而，如果有几种组合都可以得到这个和数，该公式只能标出其中一种组合，本文讲解的公式就来解决这个问题，将所有的组合都标出来。
导语：继续研究来自于excelxor.com的案例。这个案例似乎又有点复杂，但其中许多公式技术仍值得我们反复琢磨。
当遇到指标众多的场景时，以前通常的处理方法基本采用逐步回归的思想。即判断各指标之间的相关程度，保留几个重要的指标， 剔除其它不重要的指标。相关方法有：三大相关系数计算法、多元线性回归法、随机森林法、灰色相关系数法等。
导读：现有的Excel分为两种格式：xls（Excel 97-2003）和xlsx（Excel 2007及以上）。
本文主要是根据《matlab手写神经网络实现识别手写数字》博客中的代码进行试验。由于没有数据集，所以采用了MNIST数据集进行代码的运行。数据集不同所以需要对代码进行微小改动。
普通图像反卷积，跟深度学习中的反卷积是一回事吗？别傻傻分不清！其实它们根本不是一个概念
平常写程序，很多代码一直重用，尤其是各种转换，文字到图片，图片到视频，视频到图片，读取文件，保存图片，json 到 word，json 到 excel ,json到 db...总之你想的基本上都有。
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。
本文采用的分析方式是通过归纳、抽象的方法，得到SaaS系统的常见的列表设计方式，并基于抽象得到的模型进行适当的扩展，提供关于SaaS平台的列表设计创新解决方案。
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