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多维透视表 - 矩表实现商品销售对比统计

常见的二维数据透视表（交叉表）通过横向和纵向展示数据，进行一些简单的汇总运算，而传统的数据透视表功能单一，汇总方式简单，已经无法满足现代大数据量各种条件分析，因此多维透视表应运而生。...添加2级行分组,首先按照区域分组，其次按照省份分组 3. 按照省份进行小计； 4. 列使用“月份”分组，分组下面嵌套三列。 多维透视表实现 1. 新建报表模板 2. 添加数据源和数据集 3....添加列分组 根据以上分析，列分组是根据月份而定的，因此只需要默认的一个列分组就足够了，所以不需要添加其他列分组； 添加“销售额”，“搭增”，“比例”静态列： 选中“列分组单元格”插入列，选择分组内-右侧...添加“总合计”列； 选中列分组单元格，插入列（三列），选择分组外—右侧 7. 绑定数据字段 表结构已经基本完成，接下来就是绑定数据字段； 1....添加其他字段 可通过选中单元格，右上的字段logo来选择对应的数据字段： 9. 添加省份合计 选中：省份单元格，选择添加合计->分组后面；会自动添加合计行； 效果图： 10.

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矩表 - 现代数据分析中必不可少的报表工具

矩表由矩阵（Matrix）控件演化而来，矩阵可将存储的原始Detail 数据，通过【行分组】（即垂直显示字段值）和【列分组】（即水平显示字段值）,将数据二维的展示出来，然后计算每一行或列的合计；也可以将字段值作为行号或列标...如下图 传统矩阵的缺点： 行分组单层次，无法支持多层级数据分析 矩阵只能将数据通过简单的二维表展示，以及简单的求和汇总统计，但对于多层级的行分组却无法满足要求，如在垂直展示销售数据时， 我们需要先按区域汇总...矩表可以将存储在数据库中的静态二维表（只有列头有含义的表数据），转换成具有汇总和统计的数据透视表，且这些数据均是根据表结构自动生成的，不需要手动添加每行每列。...，同样在纵向展示销售类目时，也不需要手动添加多行类目，只需要指定类目到单元格，矩表会自动生成所有类目行。...实例 - 使用矩表创建【产品销售数据分析表】 在设计器中添加 矩表 将订购月指定到【行分组】单元格中，将【类别名称】指定到列分组单元格中，在最下方单元格中指定合计方法： =Sum(Sum(Fields

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Python pandas对excel的操作实现示例

增加计算列 pandas 的 DataFrame，每一行或每一列都是一个序列 (Series)。比如： import pandas as pd df1 = pd.read_excel('..../excel-comp-data.xlsx'); 此时，用 type(df1['city']，显示该数据列（column）的类型是 pandas.core.series.Series。...如果列名 （column name）没有空格，则列有两种方式表达： df1['city'] df1.city 如果列名有空格，或者创建新列（即该列不存在，需要创建，第一次使用的变量），则只能用第一种表达式...首先通过 reindex() 函数将 df_sum 变成与 df 具有相同的列，然后再通过 append() 方法，将合计行放在数据的后面： # 转置变成 DataFrame df_sum = pd.DataFrame...(data=sum_row).T # 将 df_sum 添加到 df df_sum = df_sum.reindex(columns=df.columns) # append 创建一个新的 DataFrame

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VBA汇总多个Sheet数据

1、需求： 有1个工作簿，多个工作表，格式一致，按某列作为关键字（具有唯一性），汇总数据，以工作表名称作为汇总后的新列名称，并生成1列合计。...2、实际例子： 有1个记录员工工资的工作簿，姓名是唯一的，需要汇总每一个人当年的工资数据，举例3个月的数据： ? 3个月中，人员也会有变动。 需要的结果表： ?...因为要汇总的表格数量是不确定的，所以vba_main必须要放一个循环语句，-1是因为最后1个表格是输出的汇总表： For i = 1 To Worksheets.Count - 1...、还有除汇总表之外每一个表都要生成的1列： Enum PosResult 序号 = 1 姓名 '多个表的列 合计 Cols End Enum 在这么简单的一个程序里使用...prow = d.pNextRow '记录到字典中 d.dic(strkey) = prow '添加新行的人名等信息

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学会这个，领导要的结果立马就有

问题1：汇总销售阶段与赢单率交叉表的金额合计值 我们可以画个图，看看行、列分别是什么数据。这个业务需求翻译过来就是，行（销售阶段）、列（赢单率），行列交叉处的数据按（金额）求和来汇总。...这三个字段同时也被添加到数据透视表中，如图： image.png 数据透视表的结构，就是当把不同的字段拖到行、列标签，数据透视表也会按照不同的维度来进行呈现。...通过以上的数据透视表，我们汇总了销售阶段与赢单率交叉表的金额合计值。 从表中可以快速地看到不同的销售阶段里各赢单率下的金额合计结果。...使用透视表进行汇总分析，要先清除，汇总的行是什么，列是什么，按什么来汇总（是求和、平均值、还是最大值）。...image.png 为什么拖到“筛选”区域而不是像问题1那样直接拖到“列”区域？ 因为在此问题中，要的结果并不是要同时呈现各个领域的汇总值，而只是希望当选到某个领域时，就只看该领域的结果。

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MySQL中的WITH ROLLUP子句：优化数据分析与汇总

它可以在GROUP BY子句中使用，以在结果中添加额外的行，显示分组的合计值。...结果行的顺序：查询结果中，首先显示分组的行，然后是对应的合计行。 合计行的标识：合计行中的标识列会被设置为NULL，以便与实际分组行进行区分。...多级合计行：如果在GROUP BY子句中指定了多个列，那么WITH ROLLUP会生成多级合计行，每个级别都包含前面分组列的合计值。...NULL替代值：对于包含合计行的列，如果合计行中的列值为NULL，则可以使用COALESCE()函数或其他函数来替代为自定义的值。...，结果如下 总结： MySQL中的WITH ROLLUP子句是一个强大的数据分析工具，可以帮助我们轻松实现数据的分组和汇总操作。

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学习SQL【10】-SQL高级处理

例如，指定“最靠近的3行”作为汇总对象： --指定“最靠近的3行”作为汇总对象 SELECT product_id, product_name, sale_price,...ROLLUP可以同时得出合计和小计，是非常方便的工具。 对了，还有一个超级分组记录的概念。...超级记录分组就是使用GROUP BY()时，未指定聚合键，这是会得到全部数据的合计行的记录，该合计行称为超级分组记录。超级分组记录默认使用NULL作为聚合键。...将“登记日期”添加到聚合键中 我们再来使用一个例子来理解理解ROLLUP的作用。...所谓CUBE，就是将GROUP BY子句中聚合键的“所有可能的组合”的汇总结果集中到一个结果中。因此，组合的个数为2的n次方（n是聚合键的个数）。 上例中聚合键有2个，所以2的2次方为4。

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Excel数据处理你是选择Vba还是Python？当然是选pandas！

上述的括号部分就是表中的列标题 - 数据行中，有许多无效的行，只要 开单部门 列有名字，就是有效的行 此案例的数据对所有敏感数据进行随机生成替换 需求结果如下图： - 按 销售员、货品编码，汇总 货品数量和价税合计...- 每个销售员单独生成一个表输出 - 最后再输出一个所有货品的汇总表 vba 的方案简短分析 本文的核心不是 vba ，因此这里只做简单的讲解，如果你是 vba 用户，可以获取源码查看。...，表示结果输出在第2行 到这里，你可能会问，还有一个按照货品的汇总结果啊，这是非常简单，因为汇总方式是一样的，只是汇总字段有变化而已。...而要使用追加模式，需要使用 openpyxl 引擎，因此需要设置 engine='openpyxl' 新增需求 在完成代码的情况下，如果需要在汇总结果中新增一列对单价列求平均，在 Python 的方案中...，只需要在定义 g_agg_funcs 中添加单价列的统计方式，如下： 如果是在 vba 方案中，目前的修改还是比较容易的(在 sku 类模块的 add 方法中添加逻辑)，但是与 Python 的方案比较就显得低效得多

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在pandas中使用数据透视表

经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。...透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。 典型的数据格式是扁平的，只包含行和列，不方便总结信息： ? 而数据透视表可以快速抽取有用的信息： ? pandas也有透视表？...，可多选 index：行分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的行索引 columns：列分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的列索引 aggfunc...：聚合函数或函数列表，默认为平均值 fill_value：设定缺失替换值 margins：是否添加行列的总计 dropna：默认为True，如果列的所有值都是NaN，将不作为计算列，False时，被保留...看每个城市（行）每类商品（列）的总销售量，并汇总计算 result4 = pd.pivot_table(data,index=['城市'],columns=['商品类别'],aggfunc=[np.sum

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在pandas中使用数据透视表

经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。...透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。 典型的数据格式是扁平的，只包含行和列，不方便总结信息： 而数据透视表可以快速抽取有用的信息： pandas也有透视表？...，可多选 index：行分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的行索引 columns：列分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的列索引 aggfunc...：聚合函数或函数列表，默认为平均值 fill_value：设定缺失替换值 margins：是否添加行列的总计 dropna：默认为True，如果列的所有值都是NaN，将不作为计算列，False时，被保留...、列： 参数aggfunc对应excel透视表中的值汇总方式，但比excel的聚合方式更丰富： 如何使用pivot_table?

2.9K20

Access交叉表查询

交 叉 表 查 询 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）。...前面介绍过汇总查询，都是按照一个维度来分组统计。交叉表其实就是按照两个不同的维度来分组进行统计。 在Excel表中很常见（包括数据透视表），例如下图所示的每个班级中男生和女生的数量。...其中行标签是班级，列标签是性别，然后进行汇总统计得到结果。在数据的统计中实际常用到。 ? 示 例 下面就通过步骤演示，来介绍如何创建交叉表进行数据的统计。...下面分别添加班级、性别和会员号字段。（因为会员号是主键，不为空不重复，用来计数合适。） 在班级的交叉表行选择“行标题”，在性别字段的交叉表行选择“列标题”，会员号字段的交叉表行选择值。...交叉表在统计数据时候是很常用的，注意选择好行标签和列标签后，重要的是选择好值所使用的字段，以及值的统计方式。（根据问题可以选择合计、平均、计数等统计方式） 同时也可以通过查询向导来新建交叉表。

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Python真是Excel的贤内助，不信你瞧……

最近，又有一个朋友来问我Excel的问题，然后我就直接甩了上面那篇文章给他，结果： ? 同样也是一百多个Excel需要复制粘贴，把每个分表的非汇总数据，汇总到一张表里面： ?...最终还需要在最后的汇总文件里面把文件名的附加在一个新的列中： ? ? 打发他去学习VBA没成，没辙，好人做到底吧。...首先，初始化创建一个空的DataFrame； 然后，使用os模块的listdir()方法遍历文件夹下的Excel文件，再使用Pandas模块读取这个Excel文件生成DataFrame； 接着，根据文件名添加一个新列...，合并剔除了最后一行汇总行的DataFrame； 继续完善一下列名； 最后，使用to_excel()方法导出为最终的Excel文件。...合计下来，仅仅18行代码，就处理了这样一个繁琐、棘手的问题。相较于上回使用xlrd和xlsxwriter模块足足减少了一倍以上的代码量，可谓是高效至极。

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Access汇总查询（一）

查询中的计算功能有两类，一类是系统预定义的计算，如合计，计数、求平均值、求最大和最小值等常用的功能，另一类是自定义的计算，即通过编辑表达式，在表达式中对一个或多个字段进行计算。...下侧的列表中会增加名为“总计”的行，点击在下拉列表中可以选择需要的计算方式。...下面按照前面介绍的查询设计的步骤，确定数据源为"图书表"。创建“查询设计”，添加表“图书表”。 [yf5iaeyp78.gif] 通过拖拽或者双击，选中图书表中的单价字段。...接下来是汇总查询时需要注意的，点击右上角“汇总”在下侧新增“总计”行。选择“平均值”选项。 [hfhufsdp3t.gif] 点击左上角的“运行”执行该查询，得到查询结果，获得所有单价的平均值。...[wo5qru9hda.gif] 然后点击左上角的“运行”图标，查看运行后的结果。（如果想改变查询结果中列的名称。可以在查询设计中，在字段之前加上要改的名称和英文冒号。）

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Power Pivot中3大汇总函数对比解释及使用介绍

返回 表——包含汇总依据及新列名的表 C. 注意事项 汇总的依据必须是表或者相关表的列。 不能用于虚拟添加列这种。 尽量用其他方式来替换第3和第4参数。...作用 创建按指定列分组后的计算表达式汇总 E. 案例 表3 要求按学科算平均成绩。 要求按不同学校的学科平均成绩。 按学科算平均成绩，我们需要汇总学科，并计算平均成绩即可。...则需要添加2个汇总依据，一个是学校，一个是学科。...返回 表——由分组列及添加表达式的列组成。 C. 注意事项 参数2不能为表达式，只能是现有的列名。 参数4的表达式必须返回标量值。 表达式中不能使用Calculate涉及上下文计算。...，并计算当前汇总数据表的成绩合计。

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pandas系列 - （二）关于两期时点数据的比较

通常情况下，会进行两期数据的比较，现整理一个两期数据比较的场景应用。...# 数据预处理，指标归并、数据删除 def pre_handle_data(df): # 预处理数据 return df 3、由于当前处理的数据是单机构的数据，想进行汇总查看整体数据情况...['数据日期','产品品种','数据表名称', '行指标名称', '列指标名称'],aggfunc=np.sum,fill_value = 0) table.reset_index(inplace...','列序号', '数据表序号', '数据位数','数据批次'],inplace=True) cur.drop(columns=['数据ID','指标ID','行序号','列序号', '数据表序号...行指标名称', '列指标编码', '列指标名称', '数据表名称', '数据管理机构', '产品品种', '机构名称', '社会信用代码','机构产品标识'],suffixes=[

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Tableau可视化设计案例-04标靶图、甘特图、瀑布图

，用来表现实际值与标准值的比较 数据：2014年各省市售电量.xlsx 1.1二月份电量销售额完成情况 统计周期拖拽到筛选器，选择二月–当期值拖拽到列–省市拖拽到行–选择并转换为横条形图–右键条形图的x...轴添加参考线–选择 1.2参考线与参考区间 2.甘特图 数据为：物资采购情况.xlsx 2.1甘特图的概念与用途 甘特图参考 这种进度安排的图表叫做甘特图（Gantt chart），由亨利...2.2交货延期情况的甘特图 把计划交货日期拖拽到列，点击下拉三角，选择绿色胶囊的天–把供应商名称拖拽到行–把物资类别拖拽到行 创建计算字段延迟天数–把延迟天数拖拽到标记去的大小–把延迟天数拖拽到标记区的颜色...结果 2.3不同的日期类型选择 可以把绿色的日期修改为蓝色的日期卡纳克 3.创建超市不同子类别产品的盈亏瀑布图 数据为：全球超市订单数据.xlsx 子类别拖拽到列–利润拖拽到行，并修改利润快速计算表为累计汇总...拖到标记区的大小 – 把利润拖到颜色 – 修改利润的颜色 单击菜单栏的分析–合计–选择行汇总

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快速入门Tableau系列 | Chapter04【标靶图、甘特图、瀑布图】

10.2 参考线 以二月份电量销售额完成情况为参考 步骤： ①统计周期->筛选器（二月），省市->行，当期值->列 ? ?...11.2 交货延期情况的甘特图 ①计划交货日期->列（显示为下拉列表下面的天），供应商名称、物资类别->行 ? ?...前面我们也讲过了，绿色的代表真正的日期，蓝色的并不是日期，它只是把前面的一个数字单独拿出来作为一个分类的符号，因此我们在选择时，要选用绿色的标签。...这个连接和sql里面的jion一样，都是选择相同的键进行连接 下面为制作步骤： ①先做条形图：子类别->列，利润->行（下拉列表->快速表计算->汇总），利润->标签 ?...长方形高度->标签、长方形高度->颜色（下拉列表->快速表计算->汇总，设置颜色格式：渐变2色，倒序） ? ? ? ④添加总利润线：分析->合计->显示行总计 ?

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神奇的 SQL ，同时实现小计与合计，阁下该如何应对

BY + 应用程序汇总 　　先通过数据库层面的 GROUP BY 得到小计，类似如下 　　然后通过程序代码对 商品类别 的小计进行一个合计 　　我敢断定，这种方式肯定是大家用的最多的方式，因为我就是这么用的...为什么我不说在后端将 Null 处理成 合计 ？ 　　如果我们在后端将 Null 处理成 合计 ，为什么不直接用方式： GROUP BY + 应用程序汇总 ？ 　　...商品类别 值 NULL 的那一行，没有聚合键，也就相当于没有 GROUP BY 子句，这时会得到全部数据的 合计行 　　该合计行记录称为 超级分组记录（super group row） ，虽然听上去很屌...，但还是希望大家把它当做未使用 GROUP BY 的 合计行 来理解 　　正是因为 合计行 的 ware_category 列的键值不明确，所以会默认使用 NULL 　　前面的案例只有一个聚合列，如果再加一列...registration_date 归类的 小计 加上 GROUP BY ROLLUP(ware_category) 的结果，一共 9 + 4 = 13 条记录 　　如果聚合列有 3 列，大家还能明白每一行记录的含义吗

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python数据分析——数据分类汇总与统计

程序代码如下： 关键技术:变量gg是一个GroupBy对象。它实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组键df[‘key1’]的中间数据而已。...使用read_csv导入数据之后,我们添加了一个小费百分比的列tip_pct: 如果希望对不同的列使用不同的聚合函数，或一次应用多个函数，将通过下面的例来进行展示。...添加行/列小计和总计，默认为 False; fill_value = 当出现nan值时，用什么填充 dropna =如果为True,不添加条目都为NA的列; margins_name = 当margins...: 行名称 margins : 总计行/列 normalize：将所有值除以值的总和进行归一化，为True时候显示百分比 dropna :是否刪除缺失值 【例19】根据国籍和用手习惯对这段数据进行统计汇总...传入margins=True参数(添加小计/总计) ,将会添加标签为ALL的行和列。

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