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用财务实战案例,理解分组依据的核心原理!

『 3 - 分组依据的核心原理 』 再回到前面群友提出的问题,要在每个科目分类后面插入空行,那么,如果要分别去定位每个科目最后一个记录所在的行,是很麻烦的。...不过,如果我们对“分组依据”的功能理解比较透切,可以知道,实际上—— 分组的过程就是对同一类内容先分好,或者说挑出了每一组所包含的所有内容,然后再针对各类内容分别进行后续的聚合(计算)——这句是超级重点...具体是什么意思呢,可以通过这个操作来理解: 结果是这样的——所谓分组下的“所有行”,就是这个分组下的所有内容所形成的一张表,而这张表在代码里直接用下划线(_)表示,而你如果选择其他选项,...或者修改公式来实现其他分组功能,实际都是针对这个表的结果进行操作: 『 4 - 问题的解决 』 理解了这个,要对每个分组加空行,就很简单了,只要针对每个分组的表添加空行就好了。...于是修改分组公式如下: 最后展开表数据: 结果如下: 剩下的其他调整不再赘述。

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用财务实战案例,理解分组依据的核心原理! | Power Query重点

『 3 - 分组依据的核心原理 』 再回到前面群友提出的问题,要在每个科目分类后面插入空行,那么,如果要分别去定位每个科目最后一个记录所在的行,是很麻烦的。...不过,如果我们对“分组依据”的功能理解比较透切,可以知道,实际上—— 分组的过程就是对同一类内容先分好,或者说挑出了每一组所包含的所有内容,然后再针对各类内容分别进行后续的聚合(计算)!...具体是什么意思呢,可以通过这个操作来理解: 结果是这样的——所谓分组下的“所有行”,就是这个分组下的所有内容所形成的一张表,而这张表在代码里直接用下划线(_)表示,而你如果选择其他选项,或者修改公式来实现其他分组功能...,实际都是针对这个表的结果进行操作: 『 4 - 问题的解决 』 理解了这个,要对每个分组加空行,就很简单了,只要针对每个分组的表添加空行就好了。...于是修改分组公式如下: 最后展开表数据: 结果如下: 剩下的其他调整不再赘述。 进一步学习和掌握分组功能,请参考视频: 花40+分钟视频讲一个函数,因为真是太强大了!

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Python中的groupby分组

而且感觉理解得不彻底,虽然在另外一篇文章中也提到groupby的用法,但是这篇文章想着重地分析一下,并能从自己的角度分析一下groupby这个好东西~ OUTLINE 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合...通过字典或者Series进行分组 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 这个是groupby的最常见操作,根据某一列的内容分为不同的维度进行拆解,将同一维度的再进行聚合 按一列进行聚合 import...one) (('b', 'two'), data1 data2 key1 key2 3 -1.125619 -0.836119 b two) 通过字典或者Series进行分组...solution1:通过字典分组 mapping = { '香蕉':'水果','苹果':'水果','橘子':'水果','眼影':'化妆品','眼线':'化妆品'} data = people.groupby...(mapping,axis=1).mean() solution2:通过Series分组 mapping2 = pd.Series(mapping) # mapping2 橘子 水果 眼影

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还涉及分组依据的核心原理……

『 3 - 分组依据的核心原理 』 再回到前面群友提出的问题,要在每个科目分类后面插入空行,那么,如果要分别去定位每个科目最后一个记录所在的行,是很麻烦的。...不过,如果我们对“分组依据”的功能理解比较透切,可以知道,实际上分组的过程就是对同一类内容先分好,或者说挑出了每一组所包含的所有内容,然后再针对各类内容分别进行后续的聚合(计算)——这句是超级重点,但太长了...具体是什么意思呢,可以通过这个操作来理解: 结果是这样的——所谓分组下的“所有行”,就是这个分组下的所有内容所形成的一张表,而这张表在代码里直接用下划线(_)表示,而你如果选择其他选项,...或者修改公式来实现其他分组功能,实际都是针对这个表的结果进行操作: 『 4 - 问题的解决 』 理解了这个,要对每个分组加空行,就很简单了,只要针对每个分组的表添加空行就好了。...于是修改分组公式如下: 最后展开表数据: 结果如下: 剩下的其他调整不再赘述。

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