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VBA代码:拆分工作簿示例——工作簿的每个工作保存为单独的工作簿

标签:VBA 有时候,我们想将工作簿的每个工作都保存为一个单独的工作簿。 你可以使用下面的操作逐个保存工作: 1.在工作标签单击右键。 2.选取“移动或复制…”命令。 3.选择“(新工作簿)”。 4.保存该工作簿。 图1 这样,有多少工作,你就要操作上面的步骤多少次。 然而,如果存在很多个工作簿,这样的重复工作使用VBA是最合适的。 msoFileDialogFolderPicker) .InitialFileName =Application.DefaultFilePath & "\" .Title = "选择保存工作的位置 Next wks Application.ScreenUpdating = True Application.DisplayAlerts = True End Sub 只需在要拆分的工作簿运行上述代码 ,就可将该工作簿的所有工作全部保存为单独的工作簿。

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使用Python多个工作保存到一个Excel文件

标签:Python与Excel,pandas 本文讲解使用Python pandas多个工作保存到一个相同的Excel文件。按照惯例,我们使用df代表数据框架,pd代表pandas。 numpy as np df_1 = pd.DataFrame(np.random.rand(20,10)) df_2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10,1)) 我们介绍两种保存多个工作的 这两种方法的想法基本相同:创建一个ExcelWriter,然后将其传递到df.to_excel(),用于数据框架保存到Excel文件。这两种方法在语法上略有不同,但工作方式相同。 Excel文件。 区别 首先,由于方法1的with块,所有数据框架必须在同一作用域内。这意味着如果你的数据框架不在当前作用域内,则必须首先将其引入。 而对于方法2,数据框架可以在不同的作用域内,并且仍然可以工作

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    VBA: 多个工作簿的第一张工作合并到一个工作簿

    文章背景: 在工作,有时需要将多个工作簿进行合并,比如多份原始数据附在报告之后。 一般的操作方法是打开两个工作簿(目标工作簿和待转移的工作簿),然后选中需要移动的工作,右键单击以后选择“移动或复制”。接下来在新的对话框里面进行设置。 这种方法适合在移动少量工作的时候使用。 在目标工作簿内,插入一个模块,然后导入如下的代码: Option Explicit Sub MergeWorkbook() '多个工作簿的第一张工作合并到目标工作簿 End Sub (1) 目标工作簿和待转移的工作簿放在同一个文件夹内; (2)上述代码要实现的功能是,将同一个文件夹内所有工作簿(目标工作簿除外)的第一张工作拷贝到目标工作簿内,并将名设置为拷贝前所属的工作簿名称 转移前: 转移后: 参考资料: [1] 如何使用Excel VBA多个工作簿的全部工作合并到一个工作簿(https://zhuanlan.zhihu.com/p/76786888)

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    问与答118:如何使用VBA多个工作数据复制到PPT

    遍历每个工作,如果工作的单元格S1的值为“1”,则将该工作的“Print_Area”(打印区域)复制并粘贴到一张空白幻灯片中。 A:可以使用下面的VBA代码实现。 As Object Dim myShape As Object Dim ws As Worksheet Dim x As Integer x = 0 '从Excel复制的单元格区域 Application.ScreenUpdating = False '创建新演示 Set myPresentation =PowerPointApp.Presentations.Add '遍历Excel工作 For Each ws In ActiveWorkbook.Worksheets If ws.Range("S1") ="1" Then '从Excel复制单元格区域

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    计算列与度量值

    我们要试图抛弃Excel单元格思维的方式,在BI是以列式存储,没有Excel以A1单元格定位的形式,对于习惯于Excel的你可能要适应一段时间,不过这是件好事情,因为这样的方式使公式易于阅读理解 我们点击新建列,与Excel输入公式的方法类似,在公式栏里先定义列的名称[利润],再输入“=”,并赋予它计算公式 [价格]-[成本],利润列就添加到,在右边的窗口里添加的计算列有个计算的小标识。 第二,针对计算字段这张图,数据透视的值是销售量,如果老板想要的值为月销售量的环比增长率是多少,怎么办? 可能你想到的是再做一张透视求上个月的销售量,再通过两张透视写Excel公式计算 (当月销售量-上月销售量)/上月销售量。 可是老板想按切片器里的城市分别计算环比增长率呢?50多个城市啊! 针对这个例子,在PP我们只要写一个度量值公式定义环比增长率的计算逻辑。这个度量值就可以放在任何表里,参与任何筛选分类,无论老板想要的是按咖啡种类、杯型还是城市,你只需要几秒钟的移动类别字段的工作

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    从Windows 10 SSH-Agent中提取SSH私钥

    我在这里发布了一些PoC代码,从注册中提取并重构RSA私钥。 在Windows 10使用OpenSSH 测试要做的第一件事就是使用OpenSSH生成几个密钥对并将它们添加到ssh-agent。 然后确保新的ssh-agent服务正在运行,并使用ssh-add私钥对添加到正在运行的agent: ? 运行ssh-add.exe -L显示当前由SSH agent管理的密钥。 通过Google搜索,我找到了一个简单的单线程wrapper。 我仍然不知道这是否可行,但我试图使用DPAPI去解除字节数组的保护。Base64编码结果如下: ? 我从博客获取了Python脚本,并为它提供了我从Windows注册获得的不受保护的base64 blob: ? 可以正常工作了! 在证明可以从注册中提取私钥后,我PoC分享到了GitHub。

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    使用Python Xlsxwriter创建Excel电子表格(第2部分:公式,链接与命名区域)

    让我们首先将字典内容写入“输入”工作或ws_1。 现金流预测模型 最好在做法是在“计算”工作上再次显示输入假设。它确实是重复的,但它有助于使事情更加透明。 因此,我们将把“输入”工作上的所有内容都转到“计算”工作上,“计算”工作上的值链接到“输入”工作。 {xl_rowcol_to_cell(row,col+1)}") row += 1 行计数器重置回1后,可以使用类似的循环字典内容写入ws_2,即“计算”工作。 ws(工作)作为参数,因此很容易写入任何工作 name_range作为参数,因此可以将不同的名称传递到函数中进行计算 def annual_increase(ws, start_row,start_col

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    2019 年机器学习框架之争:PyTorch 和 TensorFlow 谁更有胜算?

    虽然有些人认为 PyTorch 仍然是一个处于萌芽期的框架,试图在 Tensorflow 主导的世界开辟出一片市场,但真实的数据却说明事实并非如此。 除了在 ICML 上,其它学术会议中使用 TensorFlow 的论文的增长率甚至还赶不上整体论文数量的增长率。 不仅 Google的研究人员更加难以在他人研究的基础上构建自己的工作,而且外部的研究人员也不太可能基于 Google 发布的代码开展工作。 PyTorch 拥有研究人员的市场,并试图这种成功延伸至工业界。而 TensorFlow 则试图在不牺牲过多的生产能力的情况下,阻止其在研究社区中所占市场份额的流失。 由于 Google 正在试图占领整个机器学习垂直市场,这刺激其它竞争公司(微软、亚马逊、英伟达)纷纷转向唯一的机器学习框架备选方案——PyTorch。 五、机器学习框架之争的下半场将如何上演?

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    深度学习框架之争:TensorFlow退守工业界,PyTorch主导学术界?

    虽然有些人认为 PyTorch 仍然是一个处于萌芽期的框架,试图在 Tensorflow 主导的世界开辟出一片市场,但真实的数据却说明事实并非如此。 除了在 ICML 上,其它学术会议中使用 TensorFlow 的论文的增长率甚至还赶不上整体论文数量的增长率。 不仅 Google的研究人员更加难以在他人研究的基础上构建自己的工作,而且外部的研究人员也不太可能基于 Google 发布的代码开展工作。 PyTorch 拥有研究人员的市场,并试图这种成功延伸至工业界。而 TensorFlow 则试图在不牺牲过多的生产能力的情况下,阻止其在研究社区中所占市场份额的流失。 由于 Google 正在试图占领整个机器学习垂直市场,这刺激其它竞争公司(微软、亚马逊、英伟达)纷纷转向唯一的机器学习框架备选方案——PyTorch。 五、机器学习框架之争的下半场将如何上演?

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    详解,关键词排名快速提升的策略!

    根据以往SEO快速排名的经验,蝙蝠侠IT,通过如下内容阐述: 1、网站审查 简单理解,通俗的讲当我们试图去快速排名一个页面的时候,我们需要清楚这样一个逻辑关系: ①每个网站都会有一个搜索引擎给予评估的整站权重 ②网站每一个页面都会得到一定权重的分配,除了被Nofollow标签屏蔽的链接。 ③新产生的页面,想要试图快速的参与排名,那么就需要获得足够的权重。 3、竞争对手 知己知彼百战不殆,我们想要在搜索结果快速排名,势必要针对竞争对手做研究,而基于搜索引擎的工作原理,我们非常清楚,影响网站排名的重要因素就是站内页面结构和站外的外部链接。 ⑤适当在内容页面增加内链以及导出链接(指向权威网站相关内容页) 6、站内布局 还记得上面我们已经整理出自身网站哪些页面是具有较高权重的网址,当我们试图关键词排名的时候,我们需要合理性的新发内容 ②而后,发布一定中等资源的外部链接,适当的提高外链日均增长率。 ③其次,发布质量一般的外链,大幅度提高外链日均增长率

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    【科技】谷歌人工智能带入数据透视 表单功能立刻升级!

    用户将能够从表格的“Explore”选项卡获得建议,该选项卡的目的是通过吐出数据透视来回答有关馈送到程序的数据的问题,该数据可以吸收多个数据,并输出相关的答案。 Beri Lee是谷歌公司的产品经理,他说,公司致力于功能添加到表单上,这样所有的用户都能保持他们的关键工作流。 高级用户在数据透视部门得到了一些“关照”,他们可以手动重命名标题,这在以前不可能更改和自动生成的。他们还可以创建数据透视的自定义分组,以便进行进一步的分析。 试图导入固定宽度(fixed-width)文件的人(也就是说,带有标签、逗号或其他分隔符的文本文件)将能够让谷歌自动这些数据分割成列和行,以便进行进一步的分析。 在这种情况下,用户将会很烦躁,试图像以前一样,尝试正确的下一个动作。(这不是谷歌唯一的问题:微软Excel的自动图表和数据透视创建工具在他们的建议是不一致的。

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    Nginx日志分析工具GoAccess使用详解

    其核心思想是实时快速分析和查看Web服务器统计信息,而无需使用您的浏览器(如果您希望通过SSH快速分析访问日志,或者只是喜欢在终端工作),终端输出是默认输出,但它能够生成完整的,独立的实时 HTML报告 通过终端,或者只是更新HTML输出上的样式。 可以将其他静态文件添加到配置文件。 404 or Not Found:显示与先前请求面板相同的指标,但是,其数据包含在服务器上找不到的所有页面,或通常称为404状态代码。 Operating Systems:此面板报告主机在到达服务器时使用的操作系统。它试图提供每个操作系统的最具体版本。 Browsers:此面板报告主机在访问服务器时使用的浏览器。 它试图提供每个浏览器的最具体版本。 Visit Times:此面板显示每小时报告。此选项显示24个数据点,每天一小时一个。

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    图像识别的工作原理是什么?商业上如何使用它?

    图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元,在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5%。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。 收集和整理数据 人眼图像感知为一组信号,这些信号由大脑中的视觉皮层处理。这样可以带来生动的场景体验,并与一个人的记忆记录的概念和对象相关联。图像识别试图模仿这个过程。 建立预测模型 在上一步,我们学习了如何图像转换为特征向量。在本节,我们学习分类算法如何将此特征向量作为输入并输出类标签(例如,猫或背景/无猫)。 该数据被输入到模型以识别图像。我们必须在已知图像数据库中找到猫的图像,该图像的测量值与测试图像最接近。 我们设计了一种使用Google Vision技术的解决方案,以淘汰不相关的(非汽车)图像。Vision使用Google图像搜索功能的强大功能来检测露骨内容,面部特征,图像标记为类别,提取文本等。

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    顶级投行高盛VRAR报告全文中文翻译 Part III(最后部分)

    因此,该情况下HMD大多局限于固定的环境(例如客厅)。 快速发展情况:智能手机的天下。为了预估2025年HMD硬件市场的长期潜力,我们智能手机的增长率作为快速发展情况的基础。 然后,我们参考历史上桌面PC大规模普及时的增长率7-10%,将其类比到HMD的长期增长率上。因此,我们估计VR / AR的HMD只能在特定的终端市场(如游戏等细分市场)占有一席之地。 考虑到现今市场上屈指可数的商业化HMDs,我们构建了主要供应商(Sony、Oculus、HTC、Google Cardboard、Gear VR和HoloLens)2016年发布的BoM(bill of Alphabet因强大的创新能力而备受瞩目,管理层公司10%资源投入到非核心业务,产生了包括Google Fiber(无线服务商)、Google Nest(物联网)和生命科学等在内的一系列创新产品, Google眼镜正在研发)。

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    CB Insights | 2017年人工智能十大趋势

    在其2017年十大战略技术趋势列表,Gartner智能应用排在了第二位。 在五年期间,它预测医疗健康人工智能投资的年复合增长率为69.3%。同样,CBInsights医疗健康列为人工智能中最热的领域,并作为今年的创业项目。 ? 图片来源:Intel 有趣的事实! 图片来源:Google ◆ ◆ ◆ 6.人工智能硬件 虽然软件在人工智能工业获得了很大的关注,但硬件也是方程式中非常重要的一部分。 英特尔最近详细描述了其人工智能功能构建到其芯片中的努力,试图使人工智能“人人都能使用”(available for all)。其他开发商正在研究人工智能自动驾驶车辆、机器人和无人机。 人工智能是好还是坏取决于你的工作是什么类型的:可以看到办公室人员的可用职位大幅减少,而数据科学家、自动化专家和机器人监控专业人士可以看到更多的工作机会。 ?

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    实战案例-动态分类洞察数据

    财务分析的小伙伴们在日常工作汇报时常会遇到领导对于不同维度的业务数据在同比或者环比上面的分析需求,今天我便给大家介绍一种实用且灵活的DAX数组分类的套路,可以提高在数据分析过程的灵活度以及商业价值洞察力 我案例总结为三个套路(单独使用发挥想象,组合使用效果更佳): 套路一 建立辅助来区分变动类型: 在此我们利用Power BI 的直接录入数据的功能创建,而不是从其他数据源导入。 而内层的Filter则筛选辅助“变动情况分类”,通过在Legend(图例)里加入分类的类别列来引入Filter Context,同时理所当然的引入了对国家的增长率分类。 度量值以及辅助都建立好后,本案例借助散点图来说明此法的用途: X轴放入套路一的销量增长率度量值,Y轴放本年销量绝对值;Legend(图例)里面放入辅助的维度列;在数据颜色里修改类别的颜色;加入0值线 通过以上演示,各位是不是眼前一亮,实用的数据分类“三套路”: 套路一:创建筛选; 套路二:建立DAX模型; 套路三:散点图+柱形图交互筛选 让你快速的数据进行划分,找到其突破口,还在等什么,快开启你的

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    年终盘点:2017年JavaScript框架发展现状

    软件包一旦融入到软件,那么生命周期就会特别长,因为一旦安装,何绍有人会把软件包从软件剥离出来。 Vue Backbone Backbone是JavaScript Web应用程序最早的框架之一,5年前,它就在注册占据了主导地位,当时它的下载量逼近所有注册下载的1%。 Angular是由谷歌构建和维护的,从整个注册来看,Angular比较受欢迎的,但是单看它自己的增长率基本没有什么变化。 Vue Vue是由曾经与Angular合作的前Google工程师创建的,在绝对流行度方面与Ember和Angular大致相当。 但是Vue的增长速度远远超过Ember和Angular, npm预计2018年Vue超过Ember和Angular。

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    DeepMind声称通过AI为Google全球机房节能15%的新闻有多少可信度?

    杨军 从事大规模机器学习系统研发及应用相关工作 42 人赞同 在DeepMind的官网blog里[3],提到了Google使用DeepMind提供的AI技术,在机房的能耗上获得了大幅的削减,对应于PUE 5%(累积增长率27%); 2010年到2014年,服务器年复合新增率是3%(累积增长率12%)。 考虑到每年服务器的折旧淘汰率,不能简单地把服务器数量增长率与机房电力消耗增长率进行对比。不过,还是能够看到机房电力消耗的增幅持续下降的趋势要比服务器数量增幅的下降趋势更为明显。 在[8][12]里也提到了一些Google在机房能耗上的细节工作。 [3]里所发布的工作Google Data Center团队的Jim Gao与DeepMind合作的项目,目前还没有正式的文献可供了解其细节。

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    VBA专题06-3:利用Excel的数据自动化构建Word文档—从Excel访问Word文档

    打开Word文档并粘贴Excel工作数据 下面的程序复制Excel工作的数据并添加到指定Word文档的末尾。 Sub GetDataFromExcelToWord() Dim wrdApp As Word.Application '复制Excel工作数据 Worksheets("Sheet1 Excel数据 下面的代码复制工作数据并粘贴到当前Word文档的末尾: Sub CopyDataToOpenWord() Dim wrdApp As Word.Application ' 创建新的Word文档并粘贴Excel数据 下面的代码创建一个新的Word文档添加从Excel复制的数据: Sub CopyDataToWord() Dim wrdApp As Word.Application '复制Excel工作数据 Worksheets("Sheet1").Range("A1:B3").Copy On Error Resume Next '试图创建与已打开的

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