首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

用groupBy生成包含两张工作表和两个数据集的excel

是指在Excel中使用groupBy函数来生成包含两张工作表和两个数据集的报表。groupBy函数是一种数据分析函数,用于根据指定的列对数据进行分组,并对每个组进行聚合计算。

在Excel中,可以通过以下步骤来实现:

  1. 打开Excel软件,创建一个新的工作簿。
  2. 在第一个工作表中,输入需要进行分组和聚合计算的原始数据。
  3. 在第二个工作表中,使用groupBy函数来生成报表。具体步骤如下: a. 在第二个工作表的第一个单元格中,输入列标题,例如"组别"和"计算结果"。 b. 在"组别"列中,使用groupBy函数来指定需要分组的列。例如,如果原始数据中有一个"部门"列,可以使用"=groupBy(原始数据!A:A)"来分组。 c. 在"计算结果"列中,使用其他函数来进行聚合计算。例如,可以使用"=SUM(原始数据!B:B)"来计算原始数据中"金额"列的总和。 d. 根据需要,可以在第二个工作表中添加其他列和函数来进行更复杂的计算和分析。
  4. 在第一个工作表中,可以继续输入其他数据集。
  5. 可以重复步骤3和步骤4来生成更多的工作表和数据集。

这样,就可以通过groupBy函数在Excel中生成包含两张工作表和两个数据集的报表。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云Excel:https://cloud.tencent.com/product/excel
  • 腾讯云数据分析服务:https://cloud.tencent.com/product/das
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据】开源 | TNCR:网检测分类数据包含9428个高质量标记图像,实现了SOTA基于深度学习检测方法

获取完整原文代码,公众号回复:10051408832 论文地址: http://arxiv.org/pdf/2106.15322v1.pdf 代码: 公众号回复:10051408832 来源: Satbayev...TNCR: Table Net Detection and Classification Dataset 原文作者:Abdelrahman Abdallah 内容提要 我们提出了TNCR,一个从免费网站收集不同图像质量新表格数据...TNCR数据可以用于扫描文档图像检测,并将其分类为5个不同类。TNCR包含9428个高质量标记图像。在本文中,我们实现了SOTA基于深度学习检测方法,以创建几个强基线。...基于ResNeXt- 101-64x4d骨干网Cascade Mask R-CNN在TNCR数据上获得了最高性能,精度为79.7%,召回率为89.8%,f1得分为84.4%。...我们将TNCR开源,希望鼓励更多深度学习方法用于检测、分类结构识别。 主要框架及实验结果 声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请加上文微信联系删除。

68920

实战案例 | 财务人员必学数据赋能实战案例:一秒钟对账

看看这张数据能力图,分成四个层面:需求层、数据层、分析层、输出层;第一层是需求层,是目标确定过程,对整个业务进行拆解,为数据工作指明方向;第二层是数据层,包含数据获取、数据清洗、数据整;第三层是分析层...对账,可以说是财务最常做一个工作,也是基础工作之一。就算你们公司系统已经非常完整了,你还是会遇到两个要核对差异在哪里情况。你会怎么做?...但如果数据量大了,几百上千行,甚至几万行,这个方法就有点累了,比如我们现在有的两张数据,一份公司银行存款明细账一份银行流水,我们需要将公司银行存款明细中借方与银行流水收款金额进行核对。...我们先看看Python实现逻辑,还是之前例子:我们要看数据有没有重复,就是统计每个数据两个分别出现次数,然后两个个数相减。...(df_yh['收款金额'] == 637146.52) | (df_yh['收款金额'] == 27023289.88) ] 05 实操代码 读取两张 Excel 数据 import

68320
  • 零基础5天入门Python数据分析:第五课

    生成数据说明 Excel表格包含4个字段:姓名,性别,语文成绩,数学成绩等,如下: 这就是一个普通Excel表格。 1....简单统计 在统计之前,需要先将Excel表格内容读入内存: import pandas as pd data = pd.read_excel('学生成.xlsx') # 查看前几行 # 该函数通常是用来查看数据...分组统计 分组统计有两种方式可以,一种是分组(groupby),另一种是透视。 我们在做数据分析时,分组统计是最基础操作之一。...图示如下: 这个Excel透视是非常类似的: 不同版本Excel会略有不同。 4. 成绩分布 查看某列数据分布,这也是常见分析。...Pandas 适用于处理以下类型数据: 与 SQL 或 Excel 类似的,含异构列表格数据; 有序无序(非固定频率)时间序列数据; 带行列标签矩阵数据,包括同构或异构型数据; 任意其它形式观测

    1.6K30

    《Python for Excel》读书笔记连载12:使用pandas进行数据分析之理解数据

    本节首先介绍pandas工作原理,然后介绍将数据聚合到子集两种方法:groupby方法pivot_table函数。...处理空单元格方式一致,因此在包含空单元格区域内使用ExcelAVERAGE公式将获得与应用于具有相同数字NaN值(而不是空单元格)系列mean方法相同结果。...为此,首先按洲对行进行分组,然后应用mean方法,该方法将计算每组均值,自动排除所有非数字列: 如果包含多个列,则生成数据框架将具有层次索引,即我们前面遇到多重索引: 可以使用pandas提供大多数描述性统计信息...例如,下面是如何获得每组最大值最小值之间差值: df.groupby(["continent"]).agg(lambdax: x.max() - x.min()) 在Excel中获取每个组统计信息常用方法是使用透视...透视熔解 如果在Excel中使用透视,应用pandaspivot_table函数不会有问题,因为它工作方式基本相同。

    4.2K30

    用户画像准确性评测初探 ——拨开python大数据分析神秘面纱

    导读 本文主要包括两部分内容,第一部分会对零零散散进行了两个多月用户画像评测做个简要回顾总结,第二部分会对测试中用到python大数据处理神器pandas做个整体介绍。...(5)  脚本处理:因为涉及数据量比较大,涉及到比较多文件处理,强烈建议装两个库,jupyter notebook(交互式笔记本,可及时编写调试代码,很好用),还有一个大数据处理pandas,对于...活跃用户主要下发问卷前,这里为什么还需要做分析呢?这里分析工作是可以省掉,方案最后会说,先来看这里目标是什么。...(1)快速读写csv、excel、sql,以原数据结构存储,便捷操作处理行、列数据; (2)数据文档行列索引快速一键重定义; (3)强大函数支持大数据文件快速统计分析; (4)可以对整个数据结构进行操作...(6)数据批量处理。 (a)applyapplymap  df[‘’].apply(函数)对某列数据应用函数,df.applymap(函数)对整个应用函数。

    4.5K40

    在Pandas中实现ExcelSUMIFCOUNTIF函数功能

    标签:Python与Excel协同,pandas 本文介绍如何使用Python pandas库实现ExcelSUMIF函数COUNTIF函数功能。 SUMIF可能是Excel中最常用函数之一。...顾名思义,该函数对满足特定条件数字相加。 示例数据 本文使用从Kaggle找到一个有趣数据。...它包含纽约警方2016年收到与“喧闹音乐/派对”相关噪音投诉电话,让我们来看看在纽约哪里玩得开心。 为了方便起见,已经将数据上传到Github上,你可以直接pandas读取文件。.../main/modified_bar_locations.csv') 图1:读取数据到pandas 数据标签非常简单,这里不再解释。...这一次,将通过组合BoroughLocation列来精确定位搜索。注:位置类型列中数据是为演示目的随机生成

    9.1K30

    手把手教你做一个“渣”数据师,Python代替老情人Excel

    尽管read_excel方法包含数百万个参数,但我们只讨论那些在日常操作中最常见那些。 我们使用Iris样本数据,出于教育目的,该数据可在线免费使用。...三、分割:即Excel过滤器 描述性报告是关于数据子集聚合,当需要初步了解数据时,通常使用过滤器来查看较小数据或特定列,以便更好理解数据。...11、在Excel中复制自定义筛选器 ? 12、合并两个过滤器计算结果 ? 13、包含Excel功能 ? 14、从DataFrame获取特定值 ?...13、Groupby:即Excel小计函数 ? 六、DataFrame中数据透视表功能 谁会不喜欢Excel数据透视呢?...现在没有了工作界面,必须用编写代码方式来输出结果,且没有生成图表功能,但需要我们充分理解数据透视精华。 ?

    8.4K30

    python数据分析——数据分类汇总与统计

    通过掌握pandas、numpymatplotlib等库使用方法,我们可以更好地理解应用数据,为实际工作和研究提供有力支持。...groupby对象; 第三种: df.groupby(col1)[col2]或者 df[col2].groupby(col1),两者含义相同,返回按列col1进行分组后col2值; 首先生成一个表格型数据...关键技术: groupby函数agg函数联用。在我们pandas对数据进 行分组聚合实际操作中,很多时候会同时使用groupby函数agg函数。...【例16】特定于分组值填充缺失值 对于缺失数据清理工作,有时你会用dropna将其替换掉,而有时则可能会希望一个固定值或由数据本身所衍生出来值去填充NA值。...数据透视 pivot()用途就是,将一个dataframe记录数据整合成表格(类似Excel数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视结果,相当直观。

    56810

    Vue + SpreadJS 实现高性能数据展示与分析

    关于透视概念,如果不理解可做参考: 创建数据透视以分析工作数据; 手把手教你玩转 Excel 数据透视 SpreadJS对透视提供了UI操作与API,我们可以根据实际需求选择使用UI还是API...UI操作上与Excel操作透视一致,如下所示,我们可以导入一张包含透视数据excel文件,之后基于该数据源,选择行列分析维度,生成目标透视: 怎么样,是不是操作十分简单,秩序简单几步,就可以将...(2) 是SpreadJS V15.0之后提出一个新功能点,该功能可根据请求接口返回数据,快速生成结构化视图展示。...UI操作如下: -自动同步 视频中所有接口由Postman模拟生成,实际项目中,可根据自己业务情况填写接口。...数据到达前端之后,也可对有关联关系两张做连接展示分析,具体操作如下所示: 动图中,演示两张对应数据请求接口分别是: 主表: https://demodata.grapecity.com/

    1.2K40

    Python数据分析实战基础 | 清洗常用4板斧

    首先,导入案例数据。因为案例数据存放在同一个Excel不同Sheet下,我们需要指定sheetname分别读取: 下面开始清洗正餐。...1.2 横向合并 横向合并涉及到连接问题,为方便理解,我们构造一些更有代表性数据练手: 两个DataFrame是两张成绩,h1是5位同学数学、英语、语文成绩,h2是4位同学篮球舞蹈成绩,现在想找到并合并两张同时出现同学及其成绩...,可以merge方法: 我们来详解一下merge参数,leftrgiht分别对应着需要连接,这里语数外成绩是左,篮球、舞蹈成绩是右。...left_index与right_index是当我们索引(这两个名字在索引中)连接时指定参数,设置为on表示索引作为连接条件(或者说桥梁)。...how是指定连接方式,这里inner,表示我们基于姓名索引来匹配,只返回两个中共同(同时出现)姓名数据。下面详解一下inner还涉及到其他参数——left,right,outer。

    2.1K21

    四、五行代码就能搞定几百份表格拆分!

    我们经常会在工作中遇见,类似下图中表格(原始表格共计5136条数据),上级要求你将品名列商品筛选出来,并按照“品名+.xlsx”格式单独保存为一个exce工作簿,或者以品名为名保存为多个工作,这样数据少了还好说...代码实现 导入模块和文件: import pandas as pd df = pd.read_csv('价格.csv') 本文关键步骤是通过两个方法实现两个方法会分别实现如何取值、保存为工作以及工作簿...保存为工作: with pd.ExcelWriter('价格总表.xlsx') as writer: for i in df['品名'].unique(): # unique()取出唯一值创建工作...groupby()函数主要作用是进行数据分组以及分组后进行运算,本文只要用到groupby()函数分组功能。...我们可以看到,只需要四、五行代码即可拆分416个工作工作簿,而关键代码也就两三行;如果是手动进行拆分,那还不知道拆到何年何月,所以python是真的能为你省下很多时间!

    78130

    小白也能看懂Pandas实操演示教程(下)

    改:修改原始记录值 如果发现数据错了,如何更改原来值呢?尝试结合布尔索引赋值方法 student3 ?...把学生成绩做一个关联,默认情况下实现两个之间内连接,即返回两张中共同部分数据 stu_score1=pd.merge(student3,score,on='Name') stu_score1...inplace:修改调用这对象而不产生副本 limit:(对于前向后项填充)可以连续填充最大数量 使用一个常量来填补缺失值,可以使用fillna函数实现简单填补工作 1.0填补所有缺失值 df.fillna...Excel中预期那样,该如何变成列联形式呢?...在数据框中使用多层索引,可以将整个数据控制在二维结构中,这对于数据重塑基于分组操作(如数据透视生成)比较有帮助。以test_data二维数据框为例,构造一个多层索引数据

    2.5K20

    数据整合与数据清洗

    数据清洗则是将整合好数据去除其中错误异常。 本期利用之前获取网易云音乐用户数据,来操作一番。 / 01 / 数据整合 首先读取数据。...生成bool索引。 # 生成bool索引 print(df.age > 17) # 返回符合条件数据 print(df[df.age > 17]) 输出结果,这里以年龄大于18岁为例。 ? ?...04 纵向连接 数据纵向合并指的是将两张或多张纵向拼接起来,使得原先两张或多张数据整合到一张上。...# 对性别分组,汇总点赞数,获取点赞数最大值 print(df.groupby('gender')[['praise']].max()) # 对性别年龄分组,获取点赞数平均值 print(df.groupby.../ 02 / 数据清洗 01 重复值处理 Pandas提供了查看删除重复数据方法,具体如下。

    4.6K30

    pandas用法-全网最详细教程

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 一、生成数据 各位读者朋友们,由于更新blog不易,如果觉得这篇blog对你有用的话,麻烦关注,点赞,收藏一下哈,十分感谢。...查看列名称: df.columns 10、查看前5行数据、后5行数据: df.head() #默认前5行数据 df.tail() #默认后5行数据 三、数据清洗 1、数字0填充空值: df.fillna...shanghai,然后将符合条件数据提取出来 df_inner.loc[df_inner['city'].isin(['beijing','shanghai'])] 11、提取前三个字符,并生成数据...3、对两个字段进行汇总计数 df_inner.groupby(['city','size'])['id'].count() 4、对city字段进行汇总,并分别计算prince合计均值 df_inner.groupby...分析后数据可以输出为xlsx格式csv格式 1、写入Excel df_inner.to_excel('excel_to_python.xlsx', sheet_name='bluewhale_cc'

    6.1K31

    如何用 Python 执行常见 Excel SQL 任务

    然而,通过更深入地了解所有基础运算符,你可以各种条件轻松地处理数据。 让我们继续工作,并在过滤选择以「S」开头且有大于 50,000 人均 GDP 国家。 ? ?...分组连接数据Excel SQL 中,诸如 JOIN 方法和数据透视之类强大工具可以快速汇总数据。...Pandas Python 共享了许多从 SQL Excel 被移植相同方法。可以在数据集中对数据进行分组,并将不同数据连接在一起。你可以看看这里文档。...为此,我们必须使用 Excel 用户旧喜爱:数据透视。幸运是,Pandas 拥有强大数据透视方法。 ? ? 你会看到我们收集了一些不需要列。...幸运是,使用 Pandas 中 drop 方法,你可以轻松地删除几列。 ? ? 现在我们可以看到,人均 GDP 根据世界不同地区而不同。我们有一个干净包含我们想要数据

    10.8K60

    Python执行SQL、Excel常见任务?10个方法全搞定!

    然而,通过更深入地了解所有基础运算符,你可以各种条件轻松地处理数据。 让我们继续工作,并在过滤选择以「S」开头且有大于 50,000 人均 GDP 国家。 ? ?...10 分组连接数据Excel SQL 中,诸如 JOIN 方法和数据透视之类强大工具可以快速汇总数据。...Pandas Python 共享了许多从 SQL Excel 被移植相同方法。可以在数据集中对数据进行分组,并将不同数据连接在一起。你可以看看这里文档。...Groupby 操作创建一个可以被操纵临时对象,但是它们不会创建一个永久接口来为构建聚合结果。为此,我们必须使用 Excel 用户旧喜爱:数据透视。...我们有一个干净包含我们想要数据。 这是一个非常肤浅分析:你想实际做一个加权平均数,因为每个国家的人均 GDP 不代表一个群体中每个国家的人均 GDP,因为在群体中的人口不同。

    8.3K20

    Pandas之实用手册

    一、一分钟入门Pandas1.1 加载数据最简单方法之一是,加载csv文件(格式类似Excel文件),然后以多种方式对它们进行切片切块:Pandas加载电子表格并在 Python 中以编程方式操作它...pandas 核心是名叫DataFrame对象类型- 本质上是一个值,每行每列都有一个标签。...read_csv加载这个包含来自音乐流服务数据基本 CSV 文件:df = pandas.read_csv('music.csv')现在变量df是 pandas DataFrame:1.2 选择我们可以使用其标签选择任何列...例如,按流派对数据进行分组,看看每种流派有多少听众剧目:Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行,由于使用了sum()聚合,因此它将两位爵士乐艺术家听众演奏加在一起,并在合并爵士乐列中显示总和...groupby()折叠数据并从中发现见解。聚合是也是统计基本工具之一。除了 sum(),pandas 还提供了多种聚合函数,包括mean()计算平均值、min()、max()多个其他函数。

    17110

    利用 Python 实现 Excel 办公常用操作!

    本文主要是pandas,绘图库是plotly,实现Excel常用功能有: PythonExcel交互 vlookup函数 数据透视 绘图 以后如果发掘了更多Excel功能,会回来继续更新和补充...如图所示为某单位所有员工基本信息数据,在“2010年3月员工请假统计工作中,当在A列输入员工工号时,如何实现对应员工姓名、身份证号、部门、职务、入职日期等信息自动录入?...这里案例来自知乎,Excel数据透视有什么用途?...但是我个人还是更喜欢groupby,因为它运算速度非常快。我在打kaggle比赛时候,有一张是贷款人行为信息,大概有2700万行,groupby算了几个聚合函数,几秒钟就完成了。...我打比赛时候,为了生成一个新变量,用了groupbyapply,写了这么一句:ins['weight'] = ins[['SK_ID_PREV', 'DAYS_ENTRY_PAYMENT']].groupby

    2.6K20

    PythonExcel完美结合:常用操作汇总(案例详析)

    python做数据分析,离不开著名pandas包,经过了很多版本迭代优化,pandas现在生态圈已经相当完整了,官网还给出了它其他分析工具对比: 本文主要也是pandas,绘图库是...plotly,实现Excel常用功能有: PythonExcel交互 vlookup函数 数据透视 绘图 以后如果发掘了更多Excel功能,会回来继续更新和补充。...如图所示为某单位所有员工基本信息数据,在“2010年3月员工请假统计工作中,当在A列输入员工工号时,如何实现对应员工姓名、身份证号、部门、职务、入职日期等信息自动录入?...,并同时算出利润 通过Excel数据透视操作最终实现了下面这样效果: python实现:对于这样分组任务,首先想到就是pandasgroupby,代码写起来也简单,思路就是把刚才Excel...但是我个人还是更喜欢groupby,因为它运算速度非常快。我在打kaggle比赛时候,有一张是贷款人行为信息,大概有2700万行,groupby算了几个聚合函数,几秒钟就完成了。

    1.1K20

    最全面的Pandas教程!没有之一!

    Pandas 是基于 NumPy 一个开源 Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗准备等工作。...同时你可以 .loc[] 来指定具体行列范围,并生成一个子数据,就像在 NumPy里做一样。比如,提取 'c' 行中 'Name’ 列内容,可以如下操作: ?...分组统计 Pandas 分组统计功能可以按某一列内容对数据行进行分组,并对其应用统计函数,比如求和,平均数,中位数,标准差等等… 举例来说, .groupby() 方法,我们可以对下面这数据按...查找空值 假如你有一个很大数据,你可以 Pandas .isnull() 方法,方便快捷地发现空值: ?...请注意,每个 Excel 表格文件都含有一个或多个工作,传入 sheet_name='Sheet1' 这样参数,就表示只读取 'excel_output.xlsx' 中 Sheet1 工作内容

    25.9K64
    领券