在Office三大办公套件中,Excel可能是功能最多、最难精通的那一款了。从日常的表格录入到复杂的业务数据统计分析,Excel仿佛一位外表平平无奇,实力却深不可测的武林高手。熟练使用Excel往往能在日常工作中获得事半功倍的效果,而这里所谓的“熟练”除了熟悉大量公式、图表绘制等操作外,还要掌握一项非常重要的特性——数据透视表。 所谓数据透视表,就是将原始的明细数据表中涉及的各组关联数据进行分类汇总的产物。用户可以按照不同的组合方式对原始数据进行处理。例如下面这样的销售业绩原始数据:
在Excel VBA中对MySQL数据库中的表格进行操作,包括重命名和删除等,需要执行相应的SQL语句。以下是示例代码,演示如何执行这些操作:
财务报表也称对外会计报表,是会计主体对外提供的反映企业或预算单位一定时期资金、利润状况的会计报表,由资产负债表、损益表、现金流量表或财务状况变动表、附表和附注构成。财务报表是财务报告的主要部分,不包括董事报告、管理分析及财务情况说明书等列入财务报告或年度报告的资料。
面向Excel数据处理自动化的脚本编程,目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。
今天要给大家介绍一下Excel多工作表合并的技巧! 由于Excel工作薄文件可以包含多个工作表,所以合并起来要比Word麻烦! 目前还无法单纯通过Excel界面的菜单工具做到,不过经过小魔方的反复研究,目前找到了三种合并的方法! 插件工具(OIIO) VBA代码(别害怕,复制黏贴就行,不用自己写) 数据透视表 由于数据透视表操作步骤相对比较繁琐,以后出数据透视表的教程时会专门来讲。 今天就给大家讲解前两种方法: 第三方插件(OIIO): ▼ ♢打开要存放的目标工作薄,点击OIIO效率专家——文件合并——合并
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 面向Excel数据处理自动化的脚本编程,目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。 从上世纪90年代到目前,VBA一直是Excel脚本编程的主要工具。VBA语言具有简单易学、功能强大的特点,在长达几十年的时间里为提高Excel工作效率作出了贡献,也积累了海量的代码和学习资料。在这段时间里,Basic语言也一直是国内中学到大学教学首选的计算机语言。 随着网络时代的全面到来,以及大数据、人工智能等的兴起,Python语言在国内异军突起。Python语言
今天我将带大家分别使用MySQL、Excel、Pandas、VBA和Python来实现这个需求。
官方文档:https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/overview/language-reference 代码完成后:工具-vbaproject属性-保护-查看时锁定-密码
处理数量较大的数据时,一般分为数据获取、数据筛选,以及结果展示几个步骤。在 Excel 中,我们可以利用数据透视表(Pivot Table)方便快捷的实现这些工作。
摘要:本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务,赋能开发者。
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。
Excel上玩出这么硬核的地图应用,李强老师的确有一手,不要以为在Tableau或PowerBI上轻松做出来,在Excel上做就没价值,论传播力Excel胜过前两者无数,稍加点自动化,就可以在Excel上自动做此类报表,非常有应用价值。
在Google Drive和Microsoft OneDrive直接与表格和图表交互,并直接添加文件。
以前学习 Python 的 pandas 包时,经常到一些 excel 的论坛寻找实战机会。接下来我会陆续把相关案例分享出来,还会把其中的技术要点做详细的讲解。
李林 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Office系列软件越来越聪明了,Bing搜索更加贴心了,Cortana的能力也有大幅提升。 今天在旧金山举办的一场活动上,微软宣布了这样一
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库,基于 ECMA-376,ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLSX / XLSM / XLTM 等多种文档格式,高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档,并提供流式读写 API,用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。入选 2020 Gopher China - Go 领域明星开源项目 (GSP)、 2018 开源中国码云 Gitee 最有价值开源项目 GVP,目前已成为 Go 语言最受欢迎的 Excel 文档基础库。
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库,基于 ECMA-376,ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLSX / XLSM / XLTM 等多种文档格式,高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档,并提供流式读写 API,用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。入选 2020 Gopher China - Go 领域明星开源项目(GSP)、2018 年开源中国码云最有价值开源项目 GVP(Gitee Most Valuable Project),目前已成为 Go 语言最受欢迎的 Excel 文档基础库。
作为一名优秀的打工人,Excel是大家上班中必不可少的办公软件。随着互联网时代的到来,越来越多的公司开始使用各种B/S系统来处理表格数据文件。那么有没有一种可以直接在浏览器中使用的Excel插件去处理数据呢?答案是肯定的。本文小编将为大家介绍如何在Vue框架中集成在线表格插件(以下简称为“SpreadJS”)和在线表格编辑器(类Excel浏览器插件)实现在浏览器中使用Excel插件来处理数据。
在当今信息爆炸的时代,面对海量的数据,我们常常需要从中提取有价值的信息,做出更好的决策。而数据筛选,正是一种可以帮助我们在众多信息中快速找到所需的内容的方法。通过使用数据筛选工具,可以轻松地筛选出特定条件下的数据,对数据进行过滤和排序以便更好地分析和认识数据。数据筛选不仅是一种有效管理大量信息的手段,也是现代数据处理技术的核心。在大数据时代,了解和熟练掌握数据筛选技巧将有助于帮助更好地理解并使用所拥有的数据资源。今天小编就为大家介绍如何使用JavaScript在报表中引入数据筛选的功能。
原始数据如下,主要有水果蔬菜名称、销售日期、销售数量、平均价格、平均成本、总收入、总成本、总利润等。
很多伙伴都希望快速理解 Power BI 以及 DAX 的精髓,以便可以快速工作,但往往被很多程序员误导必须要学习编程。还有很多程序员看了大量图书,在自我总结,希望可以提纲挈领地找到自助商业智能分析框架或者密码。在下,也是其中一员,在回答自己和伙伴的各种疑问的过程中,在积累中有所感悟,将这些分享给你,也许可以帮助有缘人打通,快速领略模型驱动的自助商业智能分析之妙。
数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。
Python操作Excel分为两个主要形式,读写和交互式操作,可以用不同的第三方工具。
其实标题中有两层意思:第一层意思是在一些数据库管理不那么严格的中小型企业,可以通过Excel中的ODBC数据接口,与数据库或者数据仓库建立连接,直接快速取数,提高工作效率;第二层意思是Excel 2016中有相当强大的数据获取工具,即便不能从数据库直接获取,也能从多个本地的数据表中将数据抽取、整理和转化,并做到实时更新,也能提高工作效率。
最近A股美股市场火爆,我们用Python实现一个股市分析程序。以美股S&P 500公司(头部500家公司)举例,A股也是类似,唯一不同的是找到合适的A股数据源。本教程的目的是介绍收集和分析股票数据的步骤。我们将使用 Python、Google Sheets 和 Google Finance。在第 1 部分中,我们将了解如何配置 Google Sheets,使用 Python进行交互。在第 2 节中,我们将了解如何使用 Google Finance 收集股票数据以及如何使用 Python 将这些数据存储在 Google Sheets 中。在第 3 节中,我们将了解如何从 Google Sheets 读取数据并使用 Python 和 Pandas 对其进行分析。
局限性二: 写的时候不能写入已有的文件,只能重新建 解决方法:Python 技术篇-写入已存在的excel
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 What is a .csv file? CSV stands for Comma Separated Values. A CSV file is a pla
您可以通过打开一个新的终端窗口并运行pip install --user ezsheets来安装 EZSheets。作为安装的一部分,EZSheets 还将安装google-api-python-client、google-auth-httplib2和模块。这些模块允许你的程序登录到 Google 的服务器并发出 API 请求。EZSheets 处理与这些模块的交互,所以您不需要关心它们如何工作。
corr()函数默认计算的是两个变量之间的皮尔逊相关系数。该系数用于描述两个变量间线性相关性的强弱,取值范围为[-1,1]。系数为正值表示存在正相关性,为负值表示存在负相关性,为0表示不存在线性相关性。系数的绝对值越大,说明相关性越强。- 上表中第1行第2列的数值0.982321,表示的就是年销售额与年广告费投入额的皮尔逊相关系数,其余单元格中数值的含义依此类推。需要说明的是,上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1,这个1其实没有什么实际意义,因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。- 从上表可以看到,年销售额与年广告费投入额、成本费用之间的皮尔逊相关系数均接近1,而与管理费用之间的皮尔逊相关系数接近0,说明年销售额与年广告费投入额、成本费用之间均存在较强的线性正相关性,而与管理费用之间基本不存在线性相关性。前面通过直接观察法得出的结论是比较准确的。- 第2行代码中的read_excel()是pandas模块中的函数,用于读取工作簿数据。3.5.2节曾简单介绍过这个函数,这里再详细介绍一下它的语法格式和常用参数的含义。- read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None)
Excel是数据分析中最常用的工具 ,利用Excel可以完成数据清洗,预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,以及数据透视等操作,而这些操作用SQL一样可以实现。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。
答:这个要看实际情况,我一般建议优先考虑在PQ里添加列,因为PQ里添加的自定义列,在PP里能用,而在PP里添加的计算列,在PQ里不能用。
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作为报表开发人员,选择一款高效、易用的表格制作软件是非常重要的。这篇文章将介绍七款热门的表格制作软件,并详细介绍其中之一VeryReport报表自动生成软件的优势。
人脑以这样的方式工作,即视觉信息比文本信息更好地被识别和感知。这就是为什么所有营销人员和分析师使用不同的数据可视化技术和工具来使枯燥的表格数据更加生动。他们的目标是将原始的非结构化数据转换为结构化数据,并将其意义传达给参与决策过程的人员。
Sub 手动导入表() selectfiles = Application.GetOpenFilename("," & ".", , "打开", , True) '选择文件 If TypeName(selectfiles) = "Boolean" Then '若未选择则结束程序运行 Exit Sub End If 关闭功能 For fi = 1 To UBound(selectfiles) Call 导入表(selectfiles(fi), 路径文件名(selectfiles(fi))) N
许多 R 的新用户在金融、市场、商业分析等领域有丰富的行业经验,但是他们并没有太多的编程背景,所以日常工作中还是选择 Excel、PowerBI 这些传统的工具进行工作;tidyquant 的作者意识到了这些痛点,于是他在新版本中加入了好多 Excel 的特性,如果你是 Excel 的重度患者,又想体验 R 强大的数据处理和可视化功能,那么本文再合适不过了!
这次的数据源长这样 📷 我们插入一个透视表 然后放入我们要的字段 📷 这是我们最常见的透视表布局格式 好多人都以为只有这种数据存放方式 不是的 透视表有3种布局方式 📷 默认的是压缩形式 📷 大纲形式是这样的 📷 多了一列 表格形式是这样的 📷 上面少了一行,下面多了一行 放个GIF 📷 我选择[重复所有项目标签]后 你甚至看不出来这到底是表还是透视表了 📷 如果你说还有倒三角可以看出来 📷 那这样呢 隐藏了第3行,在第2行加一个假标题 很多人喜欢用合并单元格 因为看起来清晰明了 其实数据
大海:日常Excel中不推荐使用合并单元格指的是对数据源,不是对统计结果。因为数据源里出现了合并单元格就会带来各种各样的麻烦,甚至无法进行数据透视了。
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