在Microsoft Excel中,可以使用函数和筛选功能来根据其他匹配的列条件将一列数据拆分为两列。以下是一种常见的方法:
这样,根据条件列B的不同值,数据列A中的数据就会被拆分到C列和D列中。
注意:上述方法适用于只有两个条件的情况。如果有更多的条件,可以使用嵌套的IF函数或者使用筛选功能来实现。
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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
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!
今天会和大家分享日常使用频率最高匹配函数用法,谈到匹配函数,首先想到的就是Vlookup,嗯,今天就是要分享Vlookup和他的小伙伴们的应用。 本次长图文信息主要从Vlookup使用常见错误
作为数据分析师,有时候我们拿到的数据可能有成百上千行或者成百上千列,如果我们想要选中这成百上千数据中的一部分进行处理,常规的方法是拖动鼠标进行框选,但对于数据量大的情况这种方法不一定好,这时候就该Excel快捷键出马了。
当有多张表时,如何将一个excel表格的数据匹配到另一个表中?这时候就需要使用vlookup函数。它可以按条件查找出数据。
得神人指点我才认识到这个函数,之前突然就记起来,前一段时间(可能是去年)是有Excel神级函数口号漫天宣扬,我以为是大家又认识到了vlookup的好,在吹vlookup,谁知?是我太垃圾了。
最近发现自己特愿意扯和分享内容本身无关的事情,下述内容纯闲扯: pandas应该怎么分享困扰了我好久,但是看我公众号的朋友更困惑的是这个人为啥要分享pandas,分享这个东西有什么用呢?所以我决定先分享pandas能做什么,然后再从基础概念开始分享全面的知识点。我希望我的文章能成为某些朋友的中文API,将来应用遇到困难直接查询我的文章即可! 首先介绍什么是pandas panda我们很熟悉!蠢萌蠢萌,让人想抱起来捏两下的国宝! pandas是什么啦!遥记英文老师曾讲S是复数的意思! 那pandas就是!
对金融产品进行台账管理,基础数据表如黄色框所示(上图左边表格)。为了快速查找出不同产品的费用,需要达到上图右边表格里的效果:机构,利率档和期限可以从下拉列表中选择,选好以上三个条件后,相应的费用就会自动显示出来。
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。
如果你平常做数据分析用 Excel,想要用 Python 做还不太会?那这篇系统的文章一定能帮到你!建议先收藏后食用
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
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。
谈到匹配函数,杠把子肯定是Vlookup函数,由于Vlookup前期的文章已经分享过了,今天分享Vlookup的大表哥,谁是他的大表哥呢?有人会说Hlookup,No!No!No!他俩是孪生兄弟的关系
>移动到当前数据区域的边缘:CTRL+ 箭头键 移动到行首:HOME 移动到工作表的开头:CTRL+HOME 移动到工作表的最后一个单元格。:CTRL+END 向下移动一屏:PAGE DOWN 向上移动一屏:PAGE UP 向右移动一屏:ALT+PAGE DOWN 向左移动一屏:ALT+PAGE UP 移动到工作簿中下一个工作表:CTRL+PAGE DOWN 移动到工作簿中前一个工作表:CTRL+PAGE UP 移动到下一工作簿或窗口:CTRL+F6 或 CTRL+TAB 移动到前一工作簿或窗口:CTRL+
我们都知道Pandas里支持正则替换比较舒服,但是Excel却没有一个可以支持正则的函数!!!
加入腾讯文档 Excel 开发团队已经有好几个月了,刚开始代码下载下来 100+W 行,代码量很大但模块设计和代码质量比我想象中好好多了,今天跟大家分享下一个 Excel 项目到底可以有多好玩。 实时协同编辑的挑战 说到实时协同编辑的难点,大家的第一反应基本上是协同冲突处理。 冲突处理 冲突处理的解决方案其实已经相对成熟,包括: 编辑锁:当有人在编辑某个文档时,系统会将这个文档锁定,避免其他人同时编辑。 diff-patch:基于 Git 等版本管理类似的思想,对内容进行差异对比、合并等操作,包括 G
工作之中,一些简单的数据处理工作都会选择用Excel完成,其实微软给我们开了个玩笑,它将一些好用的功能给隐藏起来了,比如“数据分析”,“规划求解”工具栏。我也是在使用mac之后才发现,原来微软是提供这两个工具栏的,想想以前,真是被骗了好久……
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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