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。
数据框（Dataframe）作为一种十分标准的数据结构，是数据分析中最常用的数据结构，在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。 Python 本文涉及Python数据框，为了更好的视觉效果，使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中，下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明： 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i in rang
可根据⼀个或多个键将不同DataFrame中的⾏连接起来，它实现的就是数据库的join操作 ，就是数据库风格的合并
昨天客户的网站被cc攻击了，cpu和负载都100%，赶紧先分析一下日志，出现大量的非法访问，如下图所示，导致php运行错误，我们该如何统计这些ip出现的次数呢？随ytkah一起来看看
•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。
这一篇推文,是想要解决以下3个问题: 取消合并单元格怎么快速填充? 合并单元格如何完整筛选? 透视表如何合并单元格,如何快速填充? 假设这就是你一开始的表 下一步你想要插入透视表,居然可以插入! (好
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,12,13,13,14]})，其透视表效果如下：
TOP-N分析法通常用来分析客户、店铺或产品对于整体的贡献度问题。本节内容我们需要指定N个门店，分析这N个门店的产品销售总金额或毛利润对于整体的贡献度，如图所示。 在这个模型中，我们可以根据实际业务的需求，去个性化地选择以产品销售总金额或毛利润为观察对象，分析每个大区的前3名、前5名、前10名及所有门店的业绩对于整体业绩的贡献情况。 该模型主要的功能在于可以根据选择的指标动态地进行筛选，方便我们实时把握贡献最大的TOP-N的门店，开展有针对性的经营活动。下面介绍一下这个模型的具体的建立步骤。 第一部分：数
本节内容使用Excel的Power Query和Power Pivot组件，抓取多个网页数据，进行清洗、建模和分析。 第一部分：从网页动态抓取数据 使用Power Query不仅可以获取本地的Excel文件数据，还可以获取网页数据。 本节介绍如何使用Power Query获取新浪网新浪体育频道的新浪直播室网页中的足球排行榜数据，主要获取列表中的全部赛季的球队数据，赛事主要获取前5项数据（前5项赛事的数据结构是相同的），如图所示。 网址： http://match.sports.sina.com.cn/fo
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！
世界上最深入人心的数据分析工具，是Excel，在日本的程序员考试中，程序语言部分，是可以选择Excel表格工具作为考试选项的。可见其重要性。
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。
读取和写入文件 读取 写入 read_csv to_csv read_excel to_excel read_hdf to_hdf read_sql to_sql read_json to_json read_msgpack (experimental) to_msgpack (experimental) read_html to_html read_gbq(experimental) to_gbq (experimental) read_stata to_stata read_sas ro_sas rea
某公司是金融第三方支付公司，为商家生产硬件商机，该种机器可以帮助商家收款，例如我们在商场里见到的收款pos机、收款机等。
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。
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。
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言： 描述性统计：（针对数值型） library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
文章背景：Excel二维表中记录着多行多列的数据，有时需要按行或按列排序，使数据更加清晰、易读。下面分别对按列排序和按行排序进行介绍。
## 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,
导读：Pandas是日常数据分析师使用最多的分析和处理库之一，其中提供了大量方便实用的数据结构和方法。但在使用初期，很多人会不知道：
作为 2018年 的终结篇并同时开启 2019，Excel120 将以此篇揭示 PowerBI 可以做出的最强大图表以及固定套路。
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
1. 直方图的功能 “直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数，其功能基本上相当于函数FREQUENCY。所不同的是可以添加累积百分比、百分比排序及插入图表等。 需要注意的是，该工具只能对数值型标志进行统计，且各组频数是包含组上限的。如统计学生成绩，若组限确定为“60以下、60-70、70-80、80-90、90-100”则统计结果将60分划分为不及格组之中。因此可根据最小分值差确定上限，如“0-59.5,…”，更强大的数据整理工具可使用
- 问题 - 怎么将这个多行多列的数据 变成一列？ 📷 - 1 - 不需保持原排序 选中所有列 逆透视，一步搞定 📷 - 2 - 保持原排序：操作法一 思路直接，为保排序，操作麻烦 2.1 添加索引列 📷 2.2 替换null值，避免逆透视时行丢失，后续无法排序 📷 2.3 逆透视其他列 📷 2.4 再添加索引列 📷 2.5 对索引列取模（取模时输入参数为源表的列数，如3） 📷 2.6 修改公式中的取模参数，使能适应增加列数的动态变化 📷 2.7 再排序并删列 📷 📷 2.8 筛选掉原替换null的行 📷
今天跟大家分享有关数据透视表入门的技巧！ 数据透视表是excel附带功能中为数不多的学习成本低、投资回报率高、门槛低上手快的良心技能！ 对于日程的排序、汇总、转换、提取等，他都可用统统拿下，替代了很
在Excel的数据透视表里，我们如果要对某一列的内容进行次数统计和对比，可以同时将该列添加到透视表的“列”和“值”里，如下图所示对金额类别列进行统计对比：
不管是业务数据分析 ，还是数据建模。数据处理都是及其重要的一个步骤，它对于最终的结果来说，至关重要。
摘要 三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
在诸如基于条件查找最小值或最大值、计算标准偏差等情形时，Excel没有提供相应的内置函数，必须编写数组公式，其中往往涉及到在数组中使用比较运算符。
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。
透视表pivot_table是各种电子表格和其他数据分析软件中一种常见的数据分析汇总工具。 根据一个或者多个键对数据进行聚合 根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中 一文看懂pandas的透视表 Pivot_table 特点 灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据 操作性强，报表神器 参数 data: a DataFrame object，要应用透视表的数据框 values: a column or a list of columns to aggregate，要聚合的列
3.在“数据透视表字段”视图中，把“单位”拉到行区域，把“总分”拉到列区域，把“姓名”拉到值区域
首先，我们来解释什么是不同值和唯一值。不同值意味着值是不同的，例如列表{A, B, B, C}中的不同值是{A, B, C}，不同值个数是3。而唯一值意味着值仅出现一次，例如列表{A, B, B, C}中的唯一值是{A, C}，唯一值个数是2。
摘要：三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
这个问题很常见，解决起来也不难，即按“型号+序号”进行分组，对后面各“日期”列求和：
翻译：黄念 校对：王方思 小编和大伙一样正在学习Python，在实际数据操作中，列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用，如果你对这些感兴趣，请看下文： ◆ ◆ ◆ 引言 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言——这合情合理。它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中，我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas，加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法
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。
本文涉及一些简单的 Excel 的操作，效果拔群 ---- 步骤： 获取 Docker 版本，并生成一个 csv 文件 导入 CSV 到 Excel 并简单清洗数据 使用 Excel 透视表功能做简单
随着行业的发展和技术的成熟，文字识别（OCR）目前已经应用到了多个行业中，比如物流行业快递包裹的分拣，金融行业的支票单据识别输入，交通领域中的车牌识别，以及日常生活中的卡证、票据识别等等。OCR（文字识别）技术是目前常用的一种AI能力。但一般OCR的识别结果是一种按行输出的半结构化输出。
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……
查询是对存储在 SQL Server 中的数据的一种请求。可以使用下列几种形式发出查询：
在Excel中，我们可以使用Power Pivot和数据透视表相结合的方法来动态计算近N天的数据变化的情况。比如，我们按选择一个日期，计算当前日期的前7天、前15天，前30天等近期的数据变化情况。如图所示： 这种方法不仅可以提高数据透视表的效率，还可以打造更多的分析的维度。 初始的数据源和数据模型如下图所示： 在这个模型中，我们新建一个日期表，用来筛选订单表中的下单日期。这个例子是简化过来的。 为了当我们选择一个日期的时候，在我们透视表中和数据透视图中能显示选择的近N天的数据，我们还需要做两件事： （1
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
列表推导是一种用于处理列表的简单单行语法，可让您访问列表的各个元素并对其执行操作。
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
在《pandas基础：数据显示格式转换》中，我们使用melt()方法将数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式。然而，如果要将数据框架从长格式转换为宽格式呢？如下图1所示。
OFFICE软件是现代办公中最为常用的办公软件之一，它包含了各种涉及到办公的软件，其中的电子表格是最常用的功能之一。
连接运算符是：&，可以将两个或多个项目连接成一个项目，这些项目可以是数字、文本（使用引号括起来）、公式结果，等等。
Pandas 库是用于数据分析的流行 Python 包。Pandas 中处理数据集时，结构将是二维的，由行和列组成，也称为dataframe。然而，数据分析的一个重要部分是对这些数据进行分组、汇总、聚合和计算统计的过程。
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