Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
在Excel自带的自动筛选操作中，有一个非常不友好的情况是：当数据量大时，打开自动筛选非常慢，特别是对于高频筛选中的相等或多个值的筛选场景，不必用到【自定义自动筛选方式】面板，就算用到因数据量大，打开自动筛选下拉箭头仍然非常慢。
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值，如果用AllExpect函数则可以写成
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。
凭借其广泛的功能，Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。
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series 和 dataframe 这是pandas 中最为基本的两个概念，series 类似于一维数组，可以近似当成普通的数组进行操作，对于series 默认会有行索引为它索引，但特殊的同时与普通的一维数组不同 列表只能有从0开始的整数索引，而series则可以自定义标签索引，这一点来看，跟字典又比较相似，因此series又可以拥有类似字典的操作方式，series 的标签索引可以随时更新修改替换。series 提供有很多方便的方法，用于判断值为空的 isnull, notnull，sort_index(), sort_values() 用于排序的方法等。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
小勤：在Power Pivot或Power BI里，如果两个表之间有关系，从一端匹配数据到多端，可以直接用RELATED函数，详见文章《因为“有关系”，问题就简单了……》，但是，如果两个表之间没有关系呢？怎么办？
如果待排序的书数据中存在缺失值，通过设置参数na_position对缺失值的显示位置进行设置
今天跟大家分享多条件排序的技巧！ 之前分享过关于excel中的排序菜单及所有的排序函数，但是这些菜单和函数的排序功能仅限于单列排序，无法完成多列的多条件排序功能，今天跟大家分享excel中的多条件排
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。
加载数据最方便、最简单的办法是我们能一次性把表格(CSV 文件或者 EXCEL 文件)导入。然后我们能用多种方式对它们进行切片和裁剪。
创建数据提取数组公式的技巧是在公式内部创建一个“匹配记录”相对位置的数组。如下图8所示，可以看到与条件相匹配的记录的相对位置是7和10，它们将作为INDEX的row_num参数的值。
如果读者们计划学习数据分析、机器学习、或者用 Python 做数据科学的研究，你会经常接触到 Pandas 库。Pandas 是一个开源、能用于数据操作和分析的 Python 库。
在Excel中，基于AND或OR条件从数据集中提取数据是经常要做的事。可以使用下列方法来实现：
表排序是Excel中的一项常见任务。我们对表格进行排序，以帮助更容易地查看或使用数据。然而，当你的数据很大或包含大量计算时，Excel中的排序可能会非常慢。因此，这里将向你展示如何使用Python对Excel数据表进行排序，并保证速度和效率！
通过导入pandas库，并使用约定的别名pd，我们可以使用pandas库提供的丰富功能。
布尔（Boolean）是一种数据类型，仅有两个值，即TRUE或FALSE，或者1或0：
大家好，在之前的十几篇办公自动化系列文章中，我们大多是以真实的案例需求来讲解Python如何进行自动化办公操作，并且多次使用到openpyxl来处理表格，今天我们就来详细的盘点Python操作Excel神器openpyxl的各种操作！
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如果工作表的A列怎么都无法取消隐藏，肯定是窗格冻结了。视图 - 冻结窗格 - 取消冻结窗格。
简单说就是两个表的两两组合，产生不重复的记录集，如A表有10行，B表有20行，两两组合出来的结果为200行，A表的第1行与B表关联，产生20条记录，A表总共10行数据，所以总共产生了20*10=200行数据。
至此，我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出（即读取和保存文件）数据，现在，我们转向更深入的部分。
一般我们渲染表格, 大多数是预先将表格结构写好, 比先定义好columns再向后端请求数据填充表格, 如下:
Excel催化剂已正式在千聊上发布视频，如查阅文章有理解障碍，不妨查看下视频，视频不定期更新，内容丰富，干货满满，有术亦有道！
在数据分析、数据可视化领域，Pandas的应用极其广泛；在大规模数据、多种类数据处理上效率非常高。
新建一个excel表格（table1.csv）用于案例讲解： 导库 import pandas as pd import numpy as np 读取数据 df = pd.read_excel('
为了能够让Excel催化剂现有功能使用更加人性化、和体验性提升。针对过往群友们反馈到的一些bug和一些功能缺失进行了修复，可能原有的使用教程的操作稍有些许变化，具体在日后的视频直播过程再作演示。
在计算机编程中，pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是，它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。它的名字衍生自术语“面板数据”（panel data），这是计量经济学的数据集术语，它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。它的名字是短语“Python data analysis”自身的文字游戏。
本篇节选自书籍《对比Excel，轻松学习SQL数据分析》一书，主要讲解数据分析面试中常见的30道SQL面试题。 1 查询每个班学生数 现在有一张全校学生信息表stu_table，这张表存储了每位学生的id、name(姓名)、class(班级)、sex(性别)以及一些其他信息，现在我们想知道每个班有多少学生，该怎么实现呢？ stu_table表如下所示： id name class sex 4 张文华 二班 男 3 李思雨 一班 女 1 王小凤 一班 女 7 李智瑞 三班 男 6 徐文杰 二班 男 8 徐雨
pandas的操作上千种，但对于数据分析的使用掌握常用的操作就可以应付了，更多的操作可以参考pandas官网。
引言：本文的练习整理自chandoo.org。多练习，这是我们从小就在使用的学习方法。在练习的过程中，认真思考，不断尝试，以此来磨练自己的公式与函数应用技能，也让研究Excel的大脑时刻保持着良好的状态。同时，想想自己怎么解决这个问题，看看别人又是怎样解决的，从而快速提高Excel公式应用水平。
F2是查找值，B列是查找范围，D列是结果范围，公式的意思也就是在B列查找F2，找到后返回D列对应的结果。
本文搜集了大量 jQuery 表格插件，帮助 Web 设计者更好地驾御 HTML 表格，你可以对表格进行横向和竖向排序，设置固定表头，对表格进行搜索，对大表格进行分页，对表格进行滚动，拖放操作等等。这些插件很多都包含详细的教程。希望能对大家的开发有帮助。
Excel自动筛选在工作中被经常使用，但掌握高级筛选的同学却很少，甚至都不知道高级筛选高级到哪儿了。今天兰色还原一个高大尚的高级筛选功能。 一、高级筛选哪里“高级”了？ 可以把结果复制到其他区域或表格中。 可以完成多列联动筛选，比如筛选B列大于A列的数据 可以筛选非重复的数据，重复的只保留一个 可以用函数完成非常复杂条件的筛选 以上都是自动筛选无法完成的，够高级了吧:D 二、如何使用高级筛选？ 打开“数据”选项卡，可以看到有“高级"命令，它就是高级筛选的入口。不过想真正使用，还需要了解“条件区域"的概念
伪题图：逼死强迫症之重新加载。下图为真题图 2400字，约6分钟，思考问题的熊 专栏6 懒是人类进步的绊脚石，偷懒是人类进步的阶梯。如果你完成任何一项工作心里时感觉复杂，想必就还有更简单的方法。 在生
会写python不难，写好却需要下一番功夫，上篇文章写了for循环的简单优化方法，原本想一鼓作气，梳理一下for循环优化的高级方法，但是梳理过程中发现for循环优化需要比较多的python基础知识，如果了解不透彻很难达到优化的效果，因此，笔者想用几个短篇先介绍一下python的常用包和方法，方便后续优化使用。
上次我们介绍了lookup查找函数的基本用法，具体可回顾 从零开始学数据分析系列-Excel基础入门（三）本节课我们介绍Excel中非常常用的组合函index+match，看看它们的具体用法。
可能某些原因下，需要将一些数据结构进行改变，如将一行数据拆分成多行，或一列数据拆分为多列，甚至一个多行多列的数据区域，需要将指定行列数量重新进行调整。
前言：经常有同学同，Excel知识点那么多，我该从哪学起？我是零基础，该怎么学？为了能快速帮大家提高工作效果，解决工作中的小疑难，今天兰色推送36个excel小技巧，都是工作中最常用到的，希望同学们能喜欢
为了方便同学们学习和收藏，兰色把工作中最常用、最简捷的小技巧进行一次整理，共57个。希望对同学们有所帮助。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 传统的Excel单表虽然可以有100万行数据的承载量，但是在实际分析时，20万行的数据就已经让传统的Excel非常吃力了。 但是，如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件，即使是上百万行数据，也可以在短时间内快速完成处理和分析。 Power Query在Excel和Power BI Desktop中都是内置组件，并且管理界面和知识体系保持了高度一致。 其实，Power BI中的Power Query和Power P
最近UP主在准备考试，所以更新频率略有下降。本期和大家分享的是Excel一个世界性难题！！ 对就是上面那货！ 二维表格的信息返回匹配是个难题，我们分享案例如下： 我有一张二维表，A列是投诉细项名称，B
## 0、Rstudio界面介绍及快捷键 # 运行当前/选中行 ctrl+enter # 中止运行 esc # 插入 <- Alt+- # 插入 %>% Ctrl+Shift+M # 快捷注释（支持多行选中）ctrl+shift+c 快捷注释后，如取消注释ctrl+shift+c # Rstudio自动补全 tab x <- 5 ## 1、生成数据 set.seed(0) set.seed(1) c() seq() #生成等差数据 rep() #重复生成数据 rep(1:10,
在生活中，经常会遇见处理Excel的工作，这样的工作通常工作量很大也很枯燥，那有没有什么方法可以提高工作效率从而节约时间呢？答案当然是有的，python可以帮助处理Excel表格。今天我们要用到的模块是openpyxl模块。openpyxl的功能是很多也很好用的，比如，可以读取和写入Excel文件，处理Excel数据，处理Excel公式，处理Excel样式，在表格内插入图表。可以用pip install openpyxl 的命令下载。
上次给大家分享了数据分析中要用的anaconda以及一些模块的安装和导入，至于具体如何使用python处理excel还有点模糊，今天就来研究一下如何使用，提高工作效率。
对于笔者这样的数据分析工作者来说，对数据库有较深的掌握，当然少不了对SQL查询的深度使用，如果在编程的世界中，可以复用这样的能力，真的是一件多么令人高兴的事情。
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