例如，在excel中输入单位的人员信息后，如果需要在原出生年份的数字前再加两位数字，即在每个人的出生年份前再加两位数字19，如果逐个修改太麻烦，那么我们可以使用以下方法来节省时间和精力:
>>>使用PythonXlsxwriter创建Excel电子表格（第2部分：公式，链接与命名区域）
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。
第一部分：常用函数和公式 查找重复内容公式：=IF(COUNTIF(A:A,A2)>1,"重复","")。 用出生年月来计算年龄公式：=TRUNC((DAYS360(H6,"2009/8/30",FALSE))/360,0)。 从输入的18位身份证号的出生年月计算公式：=CONCATENATE(MID(E2,7,4),"/",MID(E2,11,2),"/",MID(E2,13,2))。 从输入的身份证号码内让系统自动提取性别，可以输入以下公式： =IF(LEN(C2)=15,IF(MOD(MID(C2,
第一部分：常用函数和公式 查找重复内容公式：=IF(COUNTIF(A:A,A2)>1,"重复","")。 用出生年月来计算年龄公式：=TRUNC((DAYS360(H6,"2009/8/30",FALSE))/360,0)。 从输入的18位身份证号的出生年月计算公式：=CONCATENATE(MID(E2,7,4),"/",MID(E2,11,2),"/",MID(E2,13,2))。 从输入的身份证号码内让系统自动提取性别，可以输入以下公式： =IF(LEN(C2)=15,IF(MOD(MID(C2,1
1、查找重复内容公式：=IF(COUNTIF(A:A,A2)>1,”重复”,””)。 2、用出生年月来计算年龄公式：=TRUNC((DAYS360(H6,”2009/8/30″,FALSE))/360,0)。 3、从输入的18位身份证号的出生年月计算公式：=CONCATENATE(MID(E2,7,4),”/”,MID(E2,11,2),”/”,MID(E2,13,2))。 4、从输入的身份证号码内让系统自动提取性别，可以输入以下公式： =IF(LEN(C2)=15,IF(MOD(MID(C2,15
加载数据最方便、最简单的办法是我们能一次性把表格(CSV 文件或者 EXCEL 文件)导入。然后我们能用多种方式对它们进行切片和裁剪。
如果读者们计划学习数据分析、机器学习、或者用 Python 做数据科学的研究，你会经常接触到 Pandas 库。Pandas 是一个开源、能用于数据操作和分析的 Python 库。
每个切片的颜色显示在图表左侧的工作表单元格区域内。根据单元格包含的字母“R”、“Y”或“G”将它们填充为红色、黄色和绿色。这在工作表中很容易做到，但在图表中没有像这样更改颜色的机制。
一、让数据按需排序 如果你要将员工按其所在的部门进行排序，这些部门名称既的有关信息不是按拼音顺序，也不是按笔画顺序，怎么办?可采用自定义序列来排序。 1.执行“格式→选项”命令，打开“选项”
在C#开发中，处理Excel文件是一项常见的任务。在处理Excel文件时，经常需要对单元格进行样式设置，在此博客中，小编将重点介绍如何使用葡萄城公司的服务端表格组件——GrapeCity Documents for Excel（以下简称GcExcel）修改Excel单元格中的各种格式和外观。修改的样式包括下列内容：
在企业的日常运营中，物品采购是一个常见且重要的活动。有效的采购管理不仅可以确保企业及时获得所需物资，还可以控制成本、提高效率。Microsoft Excel是一个功能强大的工具，它可以帮助我们创建和管理物品采购表。本文将详细介绍如何使用Excel创建一个物品采购表。
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。
本篇数据处理来自一个实际处理数据的简化。下图中，假设左边是一个直观的 BOM 结构展示，数据在 Excel 中存储格式如中间部分所示：第一列为物料编码的级别，第二列为物料编码。数据处理任务：需要在 Excel 中增加一列输出物料编码上一级的物料编码(目标为黄色部分)。
本教程将介绍如何使用 Python 操作 Excel 文件，包括 Excel 文件的读取与写入、Excel 表格的操作、图像的输出和字体的设置等内容。
首先建立一个新列，给这个新列的列名起名字叫“辅助列1”，在C2单元格里写上公式【=B2】
本文是我平时工作中收集的技巧点滴，已经整理好发布到 [url]http://www.microsoft.com/china/office/ready[/url]，这里面不光有文字的，还有录制的视频，目前大家看到的是第一辑，第二辑近期也会发布到上面这个地址。
Word中选择文本的时候可以通过快捷键组合实现不同的选择模式： 按住【Ctrl】键可以在一篇Word文档中选择不连续的选区； 按住【Shift】键可以从光标闪动位置到鼠标单击位置进行扩展选择； 按住【Alt】键能够选择一个矩形选区，而不必限制于一行选完再选下一行； 对于选择文中多处具有类似格式的文本，可以选中其中的一部分文本，然后点击右键，选择【样式】－【选择格式相似的文本】来实现。
在做数据分析时，如果数据量比较大，可以考虑使用颜色对重点关注的数据进行高亮操作，显眼的颜色可以帮助我们快速了解数据和发现问题。比如一个数据表可能会有十几到几十列之多，为了更好的看清某些重要的列，我们可以对表进行如下操作——
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一说到Excel查找函数，你一定会想到VLOOKUP函数，虽然它是最基础实用的函数，但每次一看就会，一用就忘。接下来给大家分享一个VLOOKUP函数动态图解 ，记得收藏它哦，在每次使用VLOOKUP函数时，把它拿出来一看就会用，不用再去花精力搜其它资料了。
在数据分析中，有时候因为一些原因会有重复的记录，因此需要去重。如果重复的那些行是每一列懂相同的，删除多余的行只保留相同行中的一行就可以了，这个在Excel或pandas中都有很容易使用的工具了，例如Excel中就是在菜单栏选择数据->删除重复值，然后选择根据哪些列进行去重就好，pandas中是有drop_duplicates()函数可以用。 但面对一些复杂一些的需求可能就不是那么容易直接操作了。例如根据特定条件去重、去重时对多行数据进行整合等。特定条件例如不是保留第一条也不是最后一条，而是根据两列存在的某种关系、或者保留其中最大的值、或保留评价列文字最多的行等。下面记录一种我遇到的需求：因为设计原因，用户在购物车下的单每个商品都会占一条记录，但价格只记录当次购物车总价，需要每个这样的单子只保留一条记录，但把商品名称整合起来。
今天要跟大家分享的是数据地图系列的第九篇——excel（VBA）数据地图！ 关于VBA在excel中的应用非常广泛，本篇仅仅是给出示例代码，不会对基础操作做太过详细的讲解。 要说为什么手动操作都可以完成的地图填充，为啥要弄得这么复杂。其实理由很简单，就是效率，可以以一种一劳永逸的方式节省时间、提高效率。 否则你只能每一次都手动操作，重复劳动，想想一下，靠简单几句的代码，就可以瞬间完成批量的图形填充效果，那么花一点儿心思做一套模板（可以循环使用），真的是太值得了。 下面是VBA数据地图的详细制作步骤： 1
Pandas是数据分析中一个至关重要的库，它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业，那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。
有很多时候，需要对某一类数据进行汇总，如产品分类为Technology的订单的总销售额为多少，如下：
Excel是一个功能强大的电子表格软件，它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员，掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中，我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式，不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用，我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
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。
接下来，让我们通过招聘网站上获取的一份职位数据集，像剥洋葱一样去认识一下这位既熟悉又陌生的朋友。
对各种系统中导出的数据，很多时候存在数据缺失的情况，需要进行补全处理，方可进行下一步的数据分析操作。数据的向下、向上、向左、向右填充的场景因此产生，特别是向下填充。
今天要分享的是瀑布图的两个案例应用。 因为瀑布图的用法比较特殊，在数据组织方面需要很强的技巧，所以这里再用两个案例来讲解瀑布图的用法。 首先来看第一个案例图，根据我们上一篇讲述瀑布图的经验，需要先分析
Pandas作为大数据分析最流行的框架之一。用好Pandas就像大数据工程师用好SQL用好Excel一样重要。如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具，大概率绕不开Pandas库。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。
上一篇，预告了下面这张图，请大家可以思考，这张图是怎么做出来的？**（不用怀疑，这的确是用Excel做的。）
大家对Excel的“查找替换”功能谈不上陌生，那么，可以说很熟悉吗？看完下面的内容，希望你可以很有底气地说出“熟悉”二字。
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
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件，将数据写入这些电子表格，并找到最好的软件包来做这些事。
引言：本文整理自exceluser.com，讲解在Excel中如何创建华尔街日报的专业图表。
•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。
今天跟大家分享think-cell chart系列第11篇——散点图。 散点图也属于日常应用的高频图表，那么在think-cell chart中该如何制作呢…… 下面开始给大家演示，首先看一下下面这一
本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件数据，以其中某一列数据的值为标准，对于这一列数据处于指定范围的所有行，再用其他几列数据的数值，加以数据筛选与剔除；同时，对筛选前、后的数据分别绘制若干直方图，并将结果数据导出保存为一个新的Excel表格文件的方法。
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
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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。
方法： 直接调用invokeCode，入参为已定义好的DataTable，出参为去重后的DataTable，代码如下
当表格里数据比较多时，很多时候我们为了便于观察数据，会特意把符合某些特征的数据行高亮显示出来。这不，公司的HR小姐姐就有这个需求，说她手头上有一份招聘数据，她想把“薪水”超过20000的行突出显示出来，应该怎么操作呢？
本篇文章开始教大家如何使用矢量素材在Excel、PPT中自定义精美的数据分析图表。 使用矢量素材制作数据分析报告其实并不难，最常见的就是形式就是使用矢量地图制作数据地图报告了。这个需要其实涉及到的技能并不多，仅仅是一些基础的矢量素材处理与转换工作。 一、矢量素材转换： 假如说你已经获取了一份矢量地图素材（可能是SVG、AI、EPS、EMF格式的），首先需要使用AI等工具将其解散组合（通常矢量图都是编组过的），步骤如下： （如何获取请参见上一篇图文：你想要的地图素材资源，我都帮你整理好了~ ） 使用AI解组并
stringr包是Hadley Wickham大神贡献的R包之一，主要用于字符串的处理。对于经常需要对数据进行预处理的分析人员来说，简直是一把“利器”，可谓是上能屠龙，下能剔牙。其用法相比于R自带的函数，更加简单明了。stringr包在我工作中，是属于频繁使用的R包之一。简单的用法也是深入我心，强烈推荐使用该包进行字符串的预处理。 接下来，根据我在工作中使用到的stringr包的场景，介绍一下这些函数的用法。 字符拼接 场景：在读入csv或者xlsx格式文件时，根路径一般不一致，然后我一般使用全名路径。
然后本指南回过头来解释Flutter的布局方法，并说明如何在屏幕上放置一个小部件。 在讨论如何水平和垂直放置小部件之后，会介绍一些最常见的布局小部件。
在日常工作中，我们经常遇到这样的情况：需要根据特定条件对一系列数据进行求和。幸运的是，Excel提供了一个强大的工具来简化这一任务——SUMIF函数。本博客将带你深入了解如何使用SUMIF函数，包括一些实用的示例和高级技巧。
在日常的数据处理工作中，我们经常会面临需要从 Excel 中读取数据并进行进一步操作的任务。Python中有许多强大的工具，其中之一是Pandas库。在本文中，我们将探讨如何使用Pandas库轻松读取和操作Excel文件。
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