本文为CDA作者青菜原创文章，转载请注明来源 编者按：CDA作者青菜将在近期发布「Excel简化办公」系列文章，本文是第一篇；更多精彩请持续关注~ 在日常工作中，会经常使用IF函数，例如根据标准评定用户等级，如果过标准较多，就会使用IF函数多重嵌套，但IF函数多重嵌套有几个缺点：1.IF多重嵌套较长，码函数非常痛苦，2.函数过长又不利于阅读，3.如果函数出错，函数过长不利于修改。 在讲案例之前，介绍下VLOOKUP函数的用法。 VLOOKUP函数是Excel中的一个纵向查找函数，函数语法是VLOOKUP(
MIN聚合函数返回表达式的最小值(最小值)。通常，表达式是查询返回的多行中的字段名称(或包含一个或多个字段名称的表达式)。
当我们的样本量过大，譬如以前讲过的，EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐做大数据量处理，还是用SPSS。 今天继续
表格的导入、导出可谓开发过程中经常会碰到的功能。然后这种模版化的东西并不需要每次都去编码一次，因此我就整理了一个Excel的万能处理类。能够实现兼容2003、2007的各种Excel格式的导入导出功能，使用起来也非常的方面，适用于所有业务场景，下面会有案例讲解
解题思路： 已经给定非空链表的头节点，那么就不需要判断链表是否为空了； 我们通过循环记录链表节点的个数，将记录的个数除以2得到指针需要移动的次数，返回移动完后的节点即可。
研究和分享Excel知识和技术是自已的一项业余爱好，自已平时主要花的时间还是在工作上，毕竟这是自已的饭碗。说实在的，工作确实很忙，想要上班时“偷”点时间来写Excel文章的机会很小，因此都是晚上或者周末来准备要发表的文章，这样才能实现每日的分享。
MongoDB是一个基于分布式文档存储的非关系型数据库系统，使用C++语言编写，采用一种类似json的数据结构BSON存储。它是由字段和值对组成的数据结构。可以应用于大量数据的存储。MongoDB是一种最像关系型数据库的非关系型数据，也可以支持索引等功能。
返回结果：1000。此写法类似于Max函数，只不过max返回的是标量，lastnonblank返回的是单行单列的表。
在我们日常接触到的Python中，狭义的缺失值一般指DataFrame中的NaN。广义的话，可以分为三种。
散列表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。在一般书中，散列表里的单元通常叫做表元（bucket）。在 dict 的散列表当中，每个键值对都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，一个是对值的引用。因为每个表元的大小一致，所以可以通过偏移量来读取某个表元。
有时候，我们试图使用一个值筛选数据框架，但是这个值不存在，这样我们会接收到一个空的数据框架，这不是我们想要的。我们想要的是，在数据框架中找到与这个输入值最接近的值。
今天所讲的IF函数，包括excel中含有IF的系列函数，共有8个，每个函数列举最了常用的2~3个公式，希望能对同学们有用。 一、IF函数 作用：根据条件进行判断并返回不同的值。 示例： 1、如果A1单元格值大于100，显示“完成”，否则显示“未完成” =IF(A1>100，"完成"，"未完成") 2、判断成绩 =IF(A1<60，"不及格"，IF(A1<80，"良好"，"优秀")) 3、如果A1的值大于60并且B1不为空，显示“已结束”否则显示“未结束” =IF(AND(A1>60，B1<>"")，"已结
正在备研的大三把不少东西忘的一干二净的我，花了两个小时对Python的pandas库进行复健最后实现老师那边提出的要求，这里是一些记录
leetcode刷题记录 本文记录一下leetcode刷题记录，记录一下自己的解法和心得。
基于reads比对注释的物种binning可以获得宏基因组微生物群落的物种组成信息，但无法获得组成物种的基因组。要获得这些基因组数据，还需要基于不同基因组的特征对拼接的contigs进行binning。目前基于contigs binning的方法使用非常广泛，也已经开发了多种软件，其中最高引用次数的两款为MaxBin和MetaBAT。这两款软件均支持使用多样本拼接的contigs来提高binning的成功率，也即根据contigs在多个library中丰度的相关性（co-abundance pattern）来进行聚类。
第一课：客户端 1. Sql Plus(客户端），命令行直接输入：sqlplus，然后按提示输入用户名，密码。 2. 从开始程序运行:sqlplus，是图形版的sqlplus. 3. http://localhost:5560/isqlplus Toad：管理， PlSql Developer: 第二课：更改用户 1. sqlplus sys/bjsxt as sysdba 2. alter
文章背景： 工作中，有时需要计算某一单元区域内不重复数字的个数。可以借助COUNTA和UNIQUE函数完成这一需求。下面介绍两种场景。
OFFSET($N$2,1,（1）,（2）):返回所选省份下的所有城市。如果C2选择的是山西省，则返回O3到O6的城市的范围。
本文并非空穴来风，无中生有的普通堆砌的教学案例，乃是出自一个非常刚需的场景，如何能够让外勤人员轻松地查询到自己想要的信息。
执行SELECT Customer ,SUM(Quantity) FROM BILL GROUP BY Customer 我们会得到如下表
上周（7.7-7.13）为猴市（弱），C-。本周（7.14-7.20）和上一期相同，5个核心指标均未达到牛二标准，且持续萎缩，依然为猴市，C-。
从小到大，我们每一个人都深陷各种各样的排名，考试成绩排名、KPI绩效排名、业绩排名、市场份额排名、满意度排名……各种“被排名”关系着家长、老师、领导、同事对我们的态度。
今天是Xcelsius系列的第一篇——初识动态仪表盘。 该案例将会讲解一个简单的电信公司月度业务分析数据模型，通过本案例你可以简单的了解水晶易表中的图表部件（柱形图、折线图）、单值部件（量表、仪表盘）
水晶易表是全球领先的商务智能软件商SAP Business Objects的最新产品，通常我们只需要简单的进行点击和拖拽操作，Crystal Xcelsius就可以令您静态的Excel电子表格充满生动的数据展示、动态表格、图像和可交互的可视化分析。
以Excel文件举例： 数据库：可以看作是整个excel文件。 数据表：可以看作是一个excel文件中的工作表。
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上，我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
pandas的两大数据结构：Series和DataFrame. Series用于储存一个序列一样的一维数据；DataFrame用于多维数据。
原文地址：https://hackernoon.com/how-will-blockchain-make-you-save-big-money-on-shopping-a199d47d8db2
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
算法交易的主要类型有:(1)被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差）。被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）等都属于被动型算法交易。(2)主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。(3)综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。
在度量值公式栏里，无论你输入'还是[，智能提示的都不会是列，而是其他已创建好的度量值，所以度量值是不可以直接引用列的。比如'咖啡数据表'中的[数量]列, 该表有近3万行，把这3万行的数据放入度量值中是没有任何意义的。度量值输出的是一个计算结果，所以我们只有用聚合函数求计算列的聚合值才有效。
区块链市场热度评级，就是建立一套观察市场热度的指标体系，明确每个指标的牛熊等级标准，然后每天记录数据，根据数据和牛熊标准对市场的冷热程度定级。
常见的数据清洗，预处理，数据分类，数据筛选，分类汇总，以及数据透视等操作，用SQL一样可以实现（除了可视化，需要放到Excel里呈现）。SQL不仅可以从数据库中读取数据，还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果，从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。
TASKCTL设计了一套完整的消息通知机制，并为用户提供了不同类型的消息。不同用户，可以通过订阅实现接收哪些消息，同时，通过一定设置，可以实现相应消息在什么条件下发送以及发送频度等等需求功能。
故事背景： 在一家超市中，通过大数据分析发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品的销售数据曲线竟然初期的相似，于是就将尿布与啤酒摆在一起。没想到这一举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增
类CXML解析xml文本获取XML结构体之后，需要进一步转换为一个二维数组输出到Excel单元格。 同时还需要一个相反的函数，Excel单元格数据转换为XML结构体。 01 XML结构体转换为二维数组 Public Function XML2Array(tXML As XML) As String() Dim arr() As String Dim pcol As Long '记录属性所在的列 Dim h As CHash '注意：这里应该先遍历一次，获取所有不重复属
上一讲我们讲到了Python 针对Excel 里面的特殊数据处理以及各种数据统计，本讲我们将引入Pandas 这个第三方库来实现数据的统计，只要一个方法就可以统计到上一讲的数据统计内容，本讲也会扩展讲讲Pandas所涉及到的相关使用方法。
对于时间序列的数据我们通常用Spaghetti Plots进行展示，但是由于大量的纵向数据的重叠性，我们引入了Lasagna Plots来展示数据的层次性。今天就为大家介绍下LasagnaPlots的实现，我们需要用到包lasagnar，接下来我们看下包的安装：
dropna()方法，能够找到DataFrame类型数据的空值（缺失值），将空值所在的行/列删除后，将新的DataFrame作为返回值返回。
2、指定单元格求和：输入=sum()，在括号中间按住ctrl连续点击即可选择需要求和的数据
开源摘星计划（WeOpen Star） 是由腾源会 2022 年推出的全新项目，旨在为开源人提供成长激励，为开源项目提供成长支持，助力开发者更好地了解开源，更快地跨越鸿沟，参与到开源的具体贡献与实践中。
当然我们关注的不是说主要用哪几个东西，而是Ribbon xml的编写格式，这个格式的文本如何转换为一个二维数组，然后输出到Excel表格：
江湖上流传着这么一句话——分析不识潘大师（PANDAS），纵是老手也枉然。 Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具，可以灵活高效的处理各种数据集，也是我们后期分析案例的神器。它提供了两种类型的数据结构，分别是DataFrame和Series，我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表，而Series就是表中的某一列，后面学习和用到的所有Pandas骚操作，都是基于这些表和列进行的操作（关于Pandas和Excel的形象关系，这里推荐我的好朋友张俊红写的《对比EXCEL，轻松学习Python数据分析》)。 这里有一点需要强调，Pandas和Excel、SQL相比，只是调用和处理数据的方式变了，核心都是对源数据进行一系列的处理，在正式处理之前，更重要的是谋定而后动，明确分析的意义，理清分析思路之后再处理和分析数据，往往事半功倍。
每个人的体能测试有单杠、仰卧起坐、30米x2蛇形跑、3000米跑四个项目，外加体型是否合格（BMI身体质量指数或者PBF体脂百分比），每项原始测试数据，通过不同项目各自规定的标准转换成100分制的分数，最终汇总得出个人的评定成绩，而且能够批量计算。
一、前言 大家好，今天我来介绍一下我接的zhenguo老师的第一个Python单子。我完成这个单子前后不到2小时。 首先我接到这个单子的想法是处理Excel表，在两个表之间建立联系，并通过项目需求，修改excel表中的数据。我是运用面向过程写的，将每一步都放在了不同的函数中，下面让我来介绍一下我是怎么通过自己的思路一步一步完成的。 做完单子后，zhenguo老师很快就给我转账了，并且没有二次修改，感觉很省心： 投稿这篇文章后，zhenguo老师又给我50元稿费： 先上客户的需求 二、代码实现及讲解
唯一索引要求作为索引的字段列值唯一；主键索引是特殊的唯一索引，要求作为索引的字段唯一且不为空。
交叉表查询可以将同一个表中的一个或多个字段作为行标签，另一个字段作为列标签，然后对表中的某个字段进行某种统计计算（例如计数，求和、平均值等）。
有人说用贪心，我觉得这是一个单调栈的板子题，构建一个单调递减栈（栈底到栈顶是递减的），要想能够收集雨水，栈中至少要两个数字，才能形成一个坑，先pop一个数字，这个数字就是最低值，再peek一个数字，peek的数字和遍历的到的值进行比较，较小的值减去最低值的高度，得出的这个高度就是能蓄水的高度，底就是做右边界的值相减
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