“数据验证”(在Excel 2013以前称为“数据有效性”)是Excel中的一项重要功能,它能够提供下拉列表供用户选择输入项,也能限制用户输入符合设定的数据。
原文在简书上发表,再同步到Excel催化剂微信公众号或其他平台上,文章后续有修改和更新将在简书上操作, 其他平台不作同步修改更新,因此建议阅读其他出处的文章时,尽可能跳转回简书平台上查看。
大家好,在之前的很多介绍pandas与Excel的文章中,我们说过「数据透视表」是Excel完胜pandas的一项功能。
导语:数据对比是日常工作中经常要做的事情,有时只是简单的1列,有时则是很多列,但无论要对比的数据有多少列,逆透视下来后,不就是都是一列了吗?当然,因为列多了,要处理的细节和步骤也自然会多一些。
对数据集进行分类,并在每组数据上进行聚合操作,是非常常见的数据处理,类似excel里的分组统计或数据透视表功能。pandas提供了比较灵活的groupby分组接口,同时我们也可以使用pivot_table进行透视处理。
大海:就在菜单里点两下就好,比如不要分类汇总了,直接在菜单【数据透视表工具】-【设计】里:
▊《Excel革命!超级数据透视表Power Pivot与数据分析表达式DAX快速入门》 林书明 著 电子书售价:39.5元 2020年07月出版 Power Pivot,又称超级数据透视表,是Excel 中一个全新的、强大的数据分析工具,堪称Excel 的一项革命性的更新。本书将带你快速学习并掌握Power Pivot 数据建模与DAX(数据分析表达式)的相关内容,帮助你显著提升Excel 数据分析能力。 本书在Power Pivot 与DAX 的讲解上具有一定的新颖性、独特性,读者对象为具有一定Exce
动态单元格区域是指当添加或删除源数据时,或者随着包含单元格区域的公式被向下复制时根据某条件更改,可以自动扩展或收缩的单元格区域,可以用于公式、图表、数据透视表和其他位置。
原文在简书上发表,再同步到Excel催化剂微信公众号或其他平台上,文章后续有修改和更新将在简书上操作, 其他平台不作同步修改更新,因此建议阅读其他出处的文章时,尽可能跳转回简书平台上查看。 简书原文地址:http://www.jianshu.com/p/a758ac3e77e2
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……
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/175678.html原文链接:https://javaforall.cn
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。
北京时间 2022 年 10 月 19 日,Zebra BI 发布了全新的产品套件,实现了与 Excel,PPT,Power BI 的统一集成。
作者:Chris Webb原文:https://blog.crossjoin.co.uk/2020/04/20/five-mistakes-to-avoid-when-migrating-to-power-bi-from-another-bi-platform/
在python中我们可以通过pandas.pivot_table函数来实现数据透视表的功能。本篇文章介绍了pandas.pivot_table具体的使用方法,在最后还准备了一个备忘单,希望能够帮助你记住如何使用pandas的pivot_table。
在Office三大办公套件中,Excel可能是功能最多、最难精通的那一款了。从日常的表格录入到复杂的业务数据统计分析,Excel仿佛一位外表平平无奇,实力却深不可测的武林高手。熟练使用Excel往往能在日常工作中获得事半功倍的效果,而这里所谓的“熟练”除了熟悉大量公式、图表绘制等操作外,还要掌握一项非常重要的特性——数据透视表。 所谓数据透视表,就是将原始的明细数据表中涉及的各组关联数据进行分类汇总的产物。用户可以按照不同的组合方式对原始数据进行处理。例如下面这样的销售业绩原始数据:
【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)
数据透视表(Pivot Table)是一种数据分析工具,通常用于对大量数据进行汇总、分析和展示。它可以帮助用户从原始数据中提取关键信息、发现模式和趋势,并以可视化的方式呈现。
大海:好的。假设我们要用PQ完成一项任务,比如前面的每一个独立例子:二维表转一维表、分离金额、提取字符串、批量导入文本文件、修整文本内容等等,你仔细看一下,其实从大的层面上,都是3个步骤:数据选取(新建查询)→数据处理(清洗转换)→数据上传(加载)。这是每项任务都要做的事情。具体如下图所示:
微软的傲慢,留给了WPS一些生存之地,例如在自动筛选功能中,WPS有一项功能非常深得普通用户喜爱,打开自动筛选后,可以呈现。笔者感觉很多Excel用户,难以舍弃WPS,可能就因为这么几个特色小功能。
小勤:不是啦,数据透视都是汇总的结果,我想要在Power Pivot模型里的原始明细表或这些表组合的一些明细数据。
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。
SQL全称Structured Query Language,说人话就是结构化查询语言。毫不夸张地说,它是数据分析必会技能Top1,因为没有哪个初级数据分析师的面试能跨过SQL技能考核这一项的。
人力资源的数据化转型需要HR在日常的工作中对人力资源各模块做落地的数据建模,数据分析是在数据可视化模型的基础上进行数据的交互,通过数据的交互和数据的交叉来进行数据分析,最终发现问题,解决问题。
导读:数据透视表是Excel中最实用最常用的功能,没有之一。今天对数据透视表进行一次全面的整理,共五大类,23个技巧。
官方文档:https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/overview/language-reference 代码完成后:工具-vbaproject属性-保护-查看时锁定-密码
在年度的薪酬数据分析中,我们会从年度的薪酬数据记录表中计算各个层级的中位值和最大值,最小值,通过最大最小值来进行薪酬带宽的计算,年度的薪酬数据记录表是由月度的薪酬数据构成的,所以我们就需要从月度的薪酬表里来完成各层级薪酬中位值数据的计算,并完成该数据能根据原始数据表的数据更新而更新。
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中,还是分布在多个文件中,问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
广角镜头,甚至超广角镜头已经成为了现在手机的标配,这样的手机能够拍摄出宽广的视角,还能够在合拍时拍下更多的人物。
今天这篇是R语言 with Python系列的第三篇,主要跟大家分享数据处理过程中的数据塑型与长宽转换。 其实这个系列算是我对于之前学习的R语言系列的一个总结,再加上刚好最近入门Python,这样在总结R语言的同时,对比R语言与Pyhton在数据处理中常用解决方案的差异,每一个小节只讲一个小知识点,但是这些知识点都是日常数据处理与清洗过程中非常高频的需求。 不会跟大家啰嗦太多每一个函数的详细参数,只列出那些参数中的必要设定,总体以简单实用为原则。如若需要详细了解每一个函数的内部参数,还是需要自己查阅官方文档
合并单元格、拆分单元格,对于人力分析师来说是一门硬功夫——我们需要在不同的场合使用合并或者拆分。
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
近日一篇名为 Excel界地震 微软宣布 跨4代人34岁的 VLOOKUP 退休 刷爆朋友圈,几小时就像病毒一样传播起来并很快得到了10W+的阅读,太香了。几乎所有和 Excel 有关的公众号都在发与 VLOOKUP 及 XLOOKUP 有关的文章,这还不够说明地震的嘛。一个小小的 VLOOKUP 其实可以洞悉到人们对 Excel 的依赖度之广之深。
李林 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Office系列软件越来越聪明了,Bing搜索更加贴心了,Cortana的能力也有大幅提升。 今天在旧金山举办的一场活动上,微软宣布了这样一
财务报表也称对外会计报表,是会计主体对外提供的反映企业或预算单位一定时期资金、利润状况的会计报表,由资产负债表、损益表、现金流量表或财务状况变动表、附表和附注构成。财务报表是财务报告的主要部分,不包括董事报告、管理分析及财务情况说明书等列入财务报告或年度报告的资料。
不要被名字所迷惑,其实它也是二维的表结构,与pivot_table很相似,且是一个特殊的数据透视函数,它默认统计分组项的频次。
•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。
写了这么多文章,终于写到了自己的老本行,财务分析。如果你恰好从事财务工作,这将是一篇巨大的福利。如果你与财务无关,也将从此文汲取营养,因为不仅仅是财务,各行各业都需要做预测值与实际值的差异分析。
前几天,我发了文章《PowerBI数据模型优化,从导入数据开始》,没想到引起不少朋友的兴趣和认可。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。
在我们插入数据透视表之前,我们按下快捷键ctrl t,将表格转换为智能表格,如下:
小勤:通过Power Pivot生成的数据透视表,里面的“前10项”筛选功能好像有点儿问题啊,你看这个数据:
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。
有朋友在微信公众号的后台发消息提问:怎么同时对两列合并的文本进行逆透视?
昨晚在CPDA微课堂做了场直播,聊了一个终极问题,也是很多人在关注的话题。我把内容整理下来供读者们阅读、质疑和思考。(全文长6000多字)
微软用几年的弯路摸索出自助商务智能的最终产品路线,PowerBI 自然而然地来了。另外,如果您正从零(或者具备一定Excel基础)开始希望学习自助BI,也可以对照看目前所处的位置以更清晰学习上升的路线。
最近,有朋友在用Power Pivot构建表间关系的时候,出现了一个问题:明明我已经删除了重复项,但构建表间关系的时候,还是说我两个表都有重复的数据!结果表间关系建立不起来!
在Excel里,表间数据对比的解法其实有很多,在Power Query里也是一样,在前面的文章《Excel频繁重复的表间数据对比,用Power Query一键刷新》给出了完全外部合并加公式的方法后,就有朋友给出了多个解法或思路:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云