引言：本文学习整理自myspreadsheetlab.com，很好的一个应用示例，特辑录于此，也供有兴趣的朋友参考。...图1 在工作表“Solutions”中，单元格B5中是要搜索的State（州名），单元格C5中是要在Product Name（产品名）中搜索的单词，要统计两者都满足的条目数，如下图2所示。...公式中，IF函数先筛选出State名为B5中值的Product Data；接着，SEARCH函数在筛选出的ProductData中查找C5中的值，如果找到则返回一个数字；传递给ISNUMBER函数，得到一组由...TRUE/FALSE值组成的数组；N函数将其转换成1/0组成的数组，其中的1就是满足条件的条目，将它们求和得到满足条件的所有条目数。...A2:A 很简单的一个公式，更容易理解。这里的关键是COUNTIFS函数使用了通配符进行查找。 undefined 欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。
D1单元格内的公式如下： =COUNT(UNIQUE(D4:D10)) 首先通过UNIQUE函数进行去重，然后通过COUNT函数计数。 （1）COUNTA 函数计算范围中不为空的单元格的个数。...COUNTA 函数不会对空单元格进行计数。 （3）如果不需要对逻辑值、文本或错误值进行计数（换句话说，只希望对包含数字的单元格进行计数），请使用 COUNT 函数。...（4）UNIQUE 函数返回列表或范围中的一系列唯一值。 2 不重复数字计数（包含数字和文本） 表中，数量这一列既有数字，也有文本。另外，有时需要对单元格区域进行筛选。...参考资料： [1] Excel指定条件下不重复计数的四种方法(https://www.sohu.com/a/483394565_408374) [2] COUNTA 函数(https://support.microsoft.com...(https://www.ablebits.com/office-addins-blog/excel-unique-function-find-unique-values/) [5] 以一敌十的统计函数
最近，很多初学Power BI的朋友跟我说，Power BI用起来挺麻烦的，很不习惯啊，比如，想看一列数的总和都看不到…… 我说，这其实是长期使用Excel形成的一些习惯，千万不要被这些小习惯挡住了...习惯1 - 看总数、平均数…… 在实际的使用中，我们经常需要快速临时统计一下数据，或快速查看一些关键的值，从而去理解数据，或检查数据，比如常见的数据特征五值（总和、平均值、最大值、最小值、中值...虽然Power BI里没有直接的显示，但其实可以快速生成一个简单多行卡报表，然后拉入数据直接设置即可，如下图所示： 习惯2 - 数据的筛选、排序 这个跟Excel里类似，同样可以做简单的筛选...，定位具体的重复项内容，如下图所示，快速生成一个表格，2次拉入需要检查定位重复内容得到2列，其中1列设为计数，然后对计数结果进行排序： - 小小经验 - 我会在每个pbi文件里，建一个“...总的来说，在Power BI中，一些基本的数据查看和定位可能并不像Excel中那么直接，但实际上，只要掌握了Power BI的使用方法，这些问题都会迎刃而解，甚至在你习惯了之后，会觉得Power BI里可能更加好用
统计的研究包括：统计数据的来源，计算方法及有效使用方法并得出结论。 统计数据来源，也就是清楚数据从哪里来，切记：好数据有好结果，坏数据有坏结果。...软件无法代替你的思考 制图软件可以为你节省大量的时间，生成有效的图表，但你仍然需要了解事情的来龙去脉。常用的制图软件包括Excel、R语言、Python语言等。...累计频数，即到某个特定数值为止的总频数，即频数的累计总和。 折线图 折线图能很好地体现数据的趋势，你将每一批数据画成点，然后将这些点连接起来。可以方便地在同一张图上显示多批数据。...一方面取决于我们数据结果的特性，是类别数据结果，还是数值型结果； 另一方面取决于我们希望向用户传达什么信息，记住：向用户最直观地传达最重要和价值的信息。...数据可视化的画图，我们可以利用各种软件工具，比方说Excel软件、R语言和Python语言等，因而，熟练地掌握和应用这些软件工具，也是我们认识数据、理解数据和应用数据的必备技能之一。
Excel 是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于商业、财务、教育等各个领域。在 Excel 中，函数与公式是实现数据分析、计算和处理的重要工具。...常用Excel函数 ✨基本数学函数 SUM： 求和函数，用于计算一系列数字的总和。 示例：=SUM(A1:A10) AVERAGE： 平均值函数，用于计算一系列数字的平均值。...示例：=LEFT(A1, 5) ✨统计函数 COUNT： 计数函数，用于统计一系列单元格中的数字数量。...示例：=COUNT(A1:A10) COUNTIF： 条件计数函数，用于根据指定条件统计符合条件的单元格数量。...本文介绍的函数与公式只是 Excel 中的冰山一角，希望读者能够通过不断学习和实践，掌握更多高级的 Excel 技巧，提升工作和学习的效率。
》》接下来我们讲讲在Excel2007中完成描述性统计分析。...要求得到均值、区间、众数、方差、标准差等统计数据。 二、操作步骤 1、打开数据表格，这个案例中用的数据无特殊要求，只是一列数值就可以了。 ?...注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，可以参考上一篇文章《用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？》。 3、依次选择 ?...选项有2方面，输入和输出选项 输入区域：原始数据区域，选中多个行或列，选择相应的分组方式逐行/逐列； 如果数据有标志，勾选“标志位于第一行”；如果输入区域没有标志项，该复选框将被清除，Excel 将在输出表中生成适宜的数据标志...； 输出区域可以选择本表、新工作表或是新工作簿； 汇总统计：包括有平均值、标准误差(相对于平均值)、中值、众数、标准偏差、方差、峰值、偏斜度、极差、最小值、最大值、总和、总个数、最大值、最小值和置信度等相关项目
五、数据计算 1、计算某一特定列的值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和 按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...4、将总列添加到已存在的数据集 ? 5、特定列的总和，使用loc函数 ? 或者，我们可以用以下方法： ? 6、用drop函数删除行 ? 7、计算每列的总和 ?...以上，我们使用的方法包括： Sum_Total：计算列的总和 T_Sum：将系列输出转换为DataFrame并进行转置 Re-index：添加缺少的列 Row_Total：将T_Sum附加到现有的DataFrame...13、Groupby：即Excel中的小计函数 ? 六、DataFrame中的数据透视表功能 谁会不喜欢Excel中的数据透视表呢？...简单的数据透视表，显示SepalWidth的总和，行列中的SepalLength和列标签中的名称。 现在让我们试着复杂化一些： ? 用fill_value参数将空白替换为0： ?
这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接： 1.为什么为Excel选择Python？ 2.为什么为Excel选择Python？...，也可以到知识星球完美Excel社群查阅完整的内容和其他更丰富资源。...描述性统计和数据汇总 理解大型数据集的一种方法是计算整个数据集或有意义子集的描述性统计数据，如总和或均值。...例如，数据点的数量是一个简单的描述性统计，而平均值，如均值、中位数或众数是其他流行的例子。数据框架和系列允许通过sum、mean和count等方法方便地访问描述性统计数据。...使用聚合统计数据有助于理解数据，但没有人喜欢阅读一整页数字。为了使信息易于理解，没有什么比创建可视化效果更好的了，这是下一个要介绍的主题。
Excel中的解释 数据透视表是计算、汇总和分析数据的强大工具，可助你了解数据中的对比情况、模式和趋势。...百度百科中的解释 数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。...上图中的数据与需求，都是他提的，但他是咋解决的，死活不跟我说，只是一直说：觉得自己的方式不够好，不够优雅！...所以在拿到数据后简单分析之后，就丢在Excel中来了一波数据透视！ 如下图所示： ? 之所以选择用Excel进行验证，是因为数据处理与分析这种事情，交互式的验证是非常重要的。...而Excel，绝对是个交互式验证的利器！ 实施：进行一次编写处处运行的魔板制作 写模板一般都是这个套路：首先理清大致思路，然后进行工具制作。在制作中，再不断的进行细节优化！
c#使用代码导入excel时，当遇到纯数字且大于15位时会出现编码混乱（表现为科学计数法），要想呈现与excel表中纯数字格式和在数据库中呈现纯数字，操作如下： ? ? ? ? ? ? 完成即可。...导出取决于导入的内容排版。
可以通过如下代码进行设置： pd.set_option('display.max_rows', 500) 读取数据集 导入数据是开始的第一步，使用pandas可以很方便的读取excel数据或者csv数据...df.describe()：提供描述性统计数据。...df['Contour'].isnull().sum()：返回'Contour'列中的空值计数 df['pH'].notnull().sum()：返回“pH”列中非空值的计数 df['Depth']...下面的示例按“Contour”列对数据进行分组，并计算“Ca”列中记录的平均值，总和或计数。...df.to_csv('myDataFrame.csv', sep='\t') 输出到excel： writer = pd.ExcelWriter（'myDataFrame.xlsx'） df.to_excel
现在需要统计数量总和，如C列所示。例如，单元格B3中，包装明细为100*3+115*1，对应的包装个数就是3+1。...这里的正则表达式\d+\*，是匹配星号字符（*）和它前面的数字。 延伸阅读 （1）Evaluate用法 Evaluate函数可以执行一些字符串表达式，并返回表达式的值。...Dim result As Variant result = Evaluate("2 + 2 * 3") MsgBox result End Sub 在字符串中执行 Excel...示例1：计算单元格H1到H10中包含文本apples的单元格数量，并将结果存储在result变量中。...result = Evaluate("COUNTIF(H1:H10, ""apples"")") MsgBox result End Sub 示例2：计算单元格F1到F10的总和
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 T1-面试 说起这道题其实我刚看到的时候感觉挺简单的——但不得不说木有事情是绝对的； 我看到一个0分时我蒙了。...错因（挺可悲 )：没清空计数器 加上一个a=b=c=d=0后一百分拿到手。...不得不说细节决定成败-； 反思:注意严谨做题，注意细节（例如：清空计数器） T2-Excel计数器 思路：刚看到这道题的时候几乎没有思路（大概我太菜了）。...先要找到他们之间的奥秘—— 我们发现，当a i > = n − i 时，此时的n-i+1就是要求的答案，因为满足a i > = n − i 时，当你的牌被别人拿了一些后，你就可以通过拿走别人的补回你自己的牌数...那么直接算出 年之后绩效 两类人的工资总和即可。对于 第四档的分，在第三档的基础上用快速幂 计算出 与 即可。 这样你就拿到了 分了。
添加新特征 假设您想预测冰淇淋、手套或伞的销售。这些东西有什么共同之处?这些商品的销售取决于“天气”和“地点”。...例如，在上面的数据集中，我们可以创建的一些特征可以是-计数的手机在每个品牌，每个手机在各自品牌的%份额，计数的手机在不同的内存大小，每单位内存的价格，等等。这将帮助模型在细粒度级别上理解数据。...总和/平均值/中位数/累积总和/总和-任何数字特征，如工资，销售额，利润，年龄，体重，等等。...分类转换技术(替换值、单热编码、标签编码等)——这些技术用于将分类特性转换为各自的数字编码值，因为有些算法(如xgboost)不能识别分类特性。正确的技术取决于每列中的类别数量、分类列的数量等等。...这些是创建新特性的一些非常普遍的方法，但是大多数特性工程很大程度上依赖于对图片中的数据集进行头脑风暴。例如，如果我们有员工的数据集，和如果我们有一般事务的数据集，特征工程将以不同的方式进行。
LongAdder在内部维护了一个或多个变量（取决于当前并发级别和系统环境），每个线程对其中一个变量进行操作，从而减少了线程间的竞争。当需要获取总和时，这些变量会被加在一起。...这使得在高并发场景下，LongAdder的性能优于AtomicLong。 适用于统计和计数场景：LongAdder适用于统计和计数场景，如记录某个方法的调用次数、统计某个事件的发生次数等。...在这些场景中，我们不需要关心中间状态，只需要获取最终的总和。 然而，需要注意的是，LongAdder并不适用于所有场景。...变量合并与求和 当需要获取LongAdder的总和时，会遍历内部的所有Cell对象并将它们的值累加起来，然后再加上base变量的值。这个过程可能需要花费一些时间，因为需要遍历整个Cell数组。...然而，在实际应用中，我们通常不需要频繁地获取总和，而是更关注于并发性能的优化。 需要指出的是，虽然LongAdder提供了比AtomicLong更高的吞吐量，但它并不适用于所有场景。
---- "操作 Excel"等于"数据处理"吗？ 初学者往往误以为操作 Excel 就是在处理数据，实际上是两回事。...因为对于 pandas 来说，如下： 代码就4句，最关键的其实只有3句，分别表示： 加载数据 按"票根号"分组统计数量 数量大于1的总和 这不就是一个正常人的处理思维吗？...以后再举例说明 ---- 现实的需求是 "操作Excel" + "数据处理" ，怎么办？...如果你完全使用 xlwings 控制 Excel，Python 代码操作 Excel 写起来非常别扭，一旦你理清楚 "操作Excel" 与 "数据处理" 的区别，自然而然知道如何组织你的代码。...但是分组后，每一组的处理逻辑却是变化的，由使用者临时决定，比如之前的需求分组中我们有时候需要计数，有时候需要筛选。筛选的逻辑也是千变万化。
正好 pandas 的 pivot_table 也是与 Excel 透视表对应。本文简单教你入门使用 pandas 完成透视表功能。...> 接下来不再显示 Excel 透视表操作 pandas 要做出透视表的效果，实际与 Excel 透视表的概念基本一致： - 参数 index 就是 Excel 透视表中的 行标签 - 参数 columns...： Excel 透视表中的 列标签 - 参数 values：Excel 透视表中的 数值区域 - 参数 aggfunc：Excel 透视表中的 数值区域 的字段的统计方式(Excel 默认是计数) "...这种设置不会影响数据类型，比如把此结果输出到 Excel ，仍然是小数 - 行9：每行(axis=1)做运算(apply)，行中每个数字(r) 除以(/) 行中剔除最后一个数据(r[:-1])的总和(sum...嘿，感觉直接用 Excel 透视表就好了，还写啥代码，麻烦死" 如果只是上述这些简单汇总的分析，我也建议直接用 Excel 透视表。
正好 pandas 的 pivot_table 也是与 Excel 透视表对应。本文简单教你入门使用 pandas 完成透视表功能。...> 接下来不再显示 Excel 透视表操作 pandas 要做出透视表的效果，实际与 Excel 透视表的概念基本一致： - 参数 index 就是 Excel 透视表中的 行标签 - 参数 columns...：Excel 透视表中的 列标签 - 参数 values：Excel 透视表中的 数值区域 - 参数 aggfunc：Excel 透视表中的 数值区域 的字段的统计方式(Excel 默认是计数) "好像少了点东西...这种设置不会影响数据类型，比如把此结果输出到 Excel ，仍然是小数 - 行9：每行(axis=1)做运算(apply)，行中每个数字(r) 除以(/) 行中剔除最后一个数据(r[:-1])的总和(sum...嘿，感觉直接用 Excel 透视表就好了，还写啥代码，麻烦死" 如果只是上述这些简单汇总的分析，我也建议直接用 Excel 透视表。
01 groupby函数 Python中的groupby函数，它主要的作用是进行数据的分组以及分组之后的组内的运算，也可以用来探索各组之间的关系，首先我们导入我们需要用到的模块 import pandas...我们对“EstimatedSalary”这一列做了加总的操作，而对“Balance”这一列做了求平均值的操作 02 Crosstab函数 在处理数据时，经常需要对数据分组计算均值或者计数，在Microsoft...Excel中，可以通过透视表轻易实现简单的分组运算。...，还有离散值每个类型的累加总和的呈现，具体大家看下面的代码和例子 import sidetable marketing.stb.freq(['Age']) ?...例如上面的代码，显示的则是比方说当“Age”是“Middle”的时候，也就是中年群体，“AmountSpent”的总和，也就是花费的总和是762859元 06 Missing函数 “Sidetable”
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