导语：本次的练习整理自myspreadsheetlab.com，可以很好的帮助我们练练手！
有两种方法可以用来创造随机句：使用Excel365中的动态数组，或者老版本Excel中的常规函数。
引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何将数据组合，即concat、join和merge函数的使用。
Excel用户经常发现在公式中使用整列的引用很方便，这样可避免每次添加新数据时都必须调整公式。因此，当编写用户自定义函数时，可能会使用：
Microsoft Excel 2019 for Mac 是 Microsoft 开发的电子表格软件程序。它是 Microsoft Office 生产力应用程序套件的一部分，是 2021 年最新版本的 Excel for Mac。
Pandas对于日常数据分析和处理来说是最常用的工具（没有之一），笔者之前也总结分享了很多相关用法和技巧。与之不同，今天本文来介绍几个已经在函数文档中列入"deprecated"的函数/属性，可能在不久的未来版本中这些用法将正式与我们告别，以此权当留念。
在渗透中遇到导出功能时，会如何进行测试？任意文件下载？或者越权查看？很多人很容易忽略的是DDE注入：导出格式为csv，xls时，或许你可以尝试构造这个漏洞，它不会对网站本身产生危害，但会对终端用户造成任意OS命令执行等危害。
select * from user order by classid,age DESC
返回结果为连接参数产生的字符串，如果有任何一个参数为null，则返回值为null。
本文是鉴于有些粉丝的工作需求，有时候需要遇到这些文件的处理。因此，我写了一个文章集合，供大家参考，整篇文章已经整理成册(如下图所示)。由于文档获取人数太多，大家如有需求，请关注公众号：【数据分析与统计学之美】，回复关键词：【自动化文档】！
Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX，但是除了最简单的基础聚合运算以外，其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且，你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验，典型的情况会是：你精心制作的一个 Power BI 报告初稿，会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南（第二版）》的学习笔记，有问题可以留言或联系BI佐罗修改，感谢你的支持。
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Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库，基于 ECMA-376，ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLSX / XLSM / XLTM 等多种文档格式，高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档，并提供流式读写 API，用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。入选 2020 Gopher China - Go 领域明星开源项目 (GSP)、 2018 开源中国码云 Gitee 最有价值开源项目 GVP，目前已成为 Go 语言最受欢迎的 Excel 文档基础库。
还有一个“秘密”就是，也可以在定义的单元格区域名称中使用EVALUATE，因此有一些方法可以在不使用VBA的情况下访问单元格公式中EVALUATE的功能。
来源 | http://www.fly63.com/article/detial/9098?type=2 在JavaScript中，创建数组可以使用Array构造函数，或者使用数组直接量[],后者是首
FIND 和 SEARCH 两个函数几乎相同，区别在于FIND 精确查找，区分大小写； SEARCH 模糊查找，不区分大小写。
图神经网络(GNNs)已经成为学习图数据的标准工具箱。gnn能够推动不同领域的高影响问题的改进，如内容推荐或药物发现。与图像等其他类型的数据不同，从图形数据中学习需要特定的方法。正如Michael Bronstein所定义的:
正如作者论文中的这一句，如今许多人都专注如何设计一个更好的backbone或者更好地提取特征来提高检测模型的性能，但是他们却忽略了可以直接用IoU/GIoU来代替L范数损失函数，而作者也是以此为出发点提出了GIOU——generalized IoU
在 MySQL下，在进行中文模糊检索时，经常会返回一些与之不相关的记录，如查找 "%a%" 时，返回的可能有中文字符，却没有a字符存在。本人以前也曾遇到过类似问题，经详细阅读MySQL的Manual，发现可以有一种方法很方便的解决并得到满意的结果。
pandas是数据科学家必备的数据处理库，我们今天总结了10个在实际应用中肯定会用到的技巧
中文词表：[机、器、学、习] 英文词表[deep、machine、learning、chinese]
一提起数据分析，很多人都会自然而然联想到Excel，SQL，Python等工具。搞得很多小伙伴深陷书海无法自拔，经常问：到底要学到什么程度，才算能懂呀？
如果有一个依赖于一些计算慢的资源的用户定义函数，可能希望该用户定义函数在大多数情况下只返回其占用的单元格中最后一次计算得到的值，并且只偶尔使用计算慢的资源。
日常工作中经常需要对一系列的表进行合并，或者对一份数据按照某个分类进行拆分，今天我们介绍Python和VBA两种实现方案供大家参考~
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。
然而，这会带来一些潜在的问题。例如，在单元格B2中输入数值，在单元格B3中有一个公式，当B2中的值大于3时，输入B2中的值，否则输入空，如下图1所示。
官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/index.html
如果要进行大规模数据处理，很多人都会告诉你可以使用 Python，它是当今最流行的编程语言之一。但在专用于处理数据的 Excel 上我们却一直只能用 VBA。这么多年，为什么官方还不出来改进一下？
今天给大家分享一篇内容，介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。
厌倦了定义用不了几次的函数？ Lambda表达式是你的救星！ Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象。 它能替你创建一个函数。
引言：本文学习整理自microsoft.com，LAMBDA的真正的解决了Excel公式存在的先天不足，让Excel公式真正的强大起来了。
Pandas是一个强大的数据分析库，它的Series和DataFrame数据结构，使得处理起二维表格数据变得非常简单。
写在开头的话：本系列从第133篇开始的22篇文章，都是翻译改编自fastexcel.wordpress.com的Making your VBA UDFs Efficient系列，可能有点高深晦涩，但确实都是好的VBA用户自定义函数编程细节技巧和经验。对于大多数人来说，你可以略过这些内容，因为我们只需懂得基础的VBA用户自定义函数知识就足够了。对于想深入研究VBA的人来说，还是值得研究和试验的。我刚开始看到这些文章的时候，一是水平有限，看不大懂，也觉得没有什么必要，所以一直收藏着。然而，随着自已研究VBA的深入，不由得佩服老外对VBA研究的深入，此时刚好Excel VBA解读系列又写到自定义函数这里，正好拿出来，边研究并翻译分享给大家。如果对这些内容没有兴趣的朋友，可以略过，免得浪费时间。
对于数据分析而言，数据大部分来源于外部数据，如常用的CSV文件、Excel文件和数据库文件等。Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式，处理完成后再存储到相应的外部文件中。 Pandas 常用的导入格式：import pandas as pd
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 元元、康璐 网络上的信息是任何人穷极一生也无法全部了解的。你需要的或许不是简单的获得信息，而是一个可以收集，整理，分析信息，并且具有拓展性的方法。 你需要网页抓取（Web scraping）技术。 网页抓取可以自动提取网站上的数据信息，并把这些信息用一种容易理解的格式呈现出来。网页抓取应用广泛， 在本教程中我们将重点讲解它在金融市场领域的运用。 如果你是个投资达人，每天查找收盘价一定是个烦心事，更不用提数据来源于多个网站的时候。我们可以用代码写一个网络爬虫 (web
其中，参数数组，是想要筛选的数据，可以是单元格区域或者数组。参数包括，指定筛选的条件，应返回TRUE，以便将其包含在查询中。参数是否为空，如果没有满足筛选条件的结果，则可以给该参数指定要返回的内容，可选。
在数据库中存储公司信息，一般用两个表列分别表示公司名和公司地址。 如果想要在一个字段中既显示公司名，又要显示公司地址，那么就需要对已有字段进行处理了，这个处理过程在检索时进行。在已有表列基础上通过一些处理得到的字段称为计算字段，计算字段是在 SELECT 语句内创建的。
实际工作场景中，会遇到需要处理时序表。对于少量的时点时序数据，明细数据+数据透视表，也是很快能处理完成。大量的话，可能会出现有一点慢，同时一些计算字段的每次都要设置，不太方便处理。整理一个思路：将系统的时点时序数据进行汇总整合，并形成时序表。
在《Excel图表学习60：给多个数据系列添加趋势线》中，我们手工给多个散点图系列添加了一条趋势线，如下图1所示。
可以说，DeepFM是目前最受欢迎的CTR预估模型之一，不仅是在交流群中被大家提及最多的，同时也是在面试中最多被提及的：
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不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，第一步总是数据分析，这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。
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