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VLOOKUP 函数使用手册: 要注意查找格式与 lookup_value 格式要一致

语法规则 该函数语法规则如下: VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup) 参数说明 Lookup_value为需要在数据表第一进行查找数值...C) 用“&" 连接若干个单元格内容作为查找参数。查找数据有类似的情况下可以做到事半功倍。 3.Table_array是搜寻的范围,col_index_num是范围内栏数。...4.使用该函数时,lookup_value值必须在table_array中处于第一。 二.VLOOKUP错误值处理。...有没有办法把文件压缩一下,加快开启和存盘速度呢?这里提供一个小小经验。...比方说一个表,a是序号,b是姓名,c是身份证,你d输入其中一个姓名,e1得到其身份证公式不能是=vlookup(d1,a:c,3,0),而应是=vlookup(d1,b:c,2,0).

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Excel界地震 微软宣布 跨4代人34岁 VLOOKUP 退休

~ 财务阿姨们当年这么学 VLOOKUP,还有武侠小说读多了这么学 VLOOKUP有没有记得花50元专门学习VLOOKUP,练成数据分析九阳神功和乾坤大挪移。...“近似”匹配: 大多数情况下用户想要完全匹配,但这不是VLOOKUP默认行为。...要执行完全匹配,您需要将第4个参数设置为FALSE。 如果你忘了(这很容易),你可能会得到错误答案。 不支持插入/删除: VLOOKUP第3个参数是您要返回号。...因为这是一个数字,如果插入或删除,则需要递增或递减VLOOKUP号。 无法向左看: VLOOKUP始终搜索第1,然后返回右侧。 无法从向左返回值,强制用户重新排列其数据。...然后呢 毋庸置疑,我们已经完全进入数据时代,面前挑战和机会并存,很多年轻人都在选择提升自己数据技能,包括学习Excel,PPT以及R或Python等工具,三叔VLOOKUP退休给我们了一个非常重要启发

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Excel界地震 微软宣布 跨4代人34岁 VLOOKUP 退休

到底发生了什么 只要你工作,几乎就不会用不到Excel;只要你用Excel,几乎就不会用不到 VLOOKUP 这个函数。VLOOKUP 作用在于查找,这在数据处理中是一个非常常用功能。...财务阿姨们当年这么学 VLOOKUP,还有武侠小说读多了这么学 VLOOKUP: ? 有没有记得花50元专门学习VLOOKUP,练成数据分析九阳神功和乾坤大挪移。...“近似”匹配: 大多数情况下用户想要完全匹配,但这不是VLOOKUP默认行为。...要执行完全匹配,您需要将第4个参数设置为FALSE。 如果你忘了(这很容易),你可能会得到错误答案。 不支持插入/删除: VLOOKUP第3个参数是您要返回号。...因为这是一个数字,如果插入或删除,则需要递增或递减VLOOKUP号。 无法向左看: VLOOKUP始终搜索第1,然后返回右侧。 无法从向左返回值,强制用户重新排列其数据

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VLookup等方法大量多数据匹配效率对比及改善思路

VLookup无疑是Excel中进行数据匹配查询用得最广泛函数,但是,随着企业数据不断增加,分析需求越来越复杂,越来越多朋友明显感觉到VLookup函数进行批量性数据匹配过程中出现的卡顿问题也越来越严重...那么,在数据量较大,需要批量进行数据匹配查找情况下,是否有办法进行适当改善,以提高数据匹配查找效率呢?...,如下图所示: 公式法统一第一行写上公式,然后统一向下扩展填充至所有行,从开始填充起计算至填充完成时间,如下图所示: 四、4种数据匹配查找方法 1、VLookup函数,按常用全匹配公式写法如下图所示...思考这些问题时候,我突然想到,Power Query进行合并查询步骤,其实是分两步: 第一步:先进行数据匹配 第二步:按需要进行数据展开 也就是说,只需要匹配查找一次,其它需要展开数据都跟着这一次匹配而直接得到...七、结论 批量性匹配查找多数据情况下,通过对Index和Match函数分解使用,先单独获取所需要匹配数据位置信息,然后再根据位置信息提取所需多数据,效率明显提升,所需匹配提取数越多,

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VLookup及Power Query合并查询等方法大量多数据匹配效率对比及改善思路

VLookup无疑是Excel中进行数据匹配查询用得最广泛函数,但是,随着企业数据不断增加,分析需求越来越复杂,越来越多朋友明显感觉到VLookup函数进行批量性数据匹配过程中出现的卡顿问题也越来越严重...那么,在数据量较大,需要批量进行数据匹配查找情况下,是否有办法进行适当改善,以提高数据匹配查找效率呢?...,如下图所示: 公式法统一第一行写上公式,然后统一向下扩展填充至所有行,从开始填充起计算至填充完成时间,如下图所示: 四、4种数据匹配查找方法 1、VLookup函数,按常用全匹配公式写法如下图所示...思考这些问题时候,我突然想到,Power Query进行合并查询步骤,其实是分两步: 第一步:先进行数据匹配 第二步:按需要进行数据展开 也就是说,只需要匹配查找一次,其它需要展开数据都跟着这一次匹配而直接得到...七、结论 批量性匹配查找多数据情况下,通过对Index和Match函数分解使用,先单独获取所需要匹配数据位置信息,然后再根据位置信息提取所需多数据,效率明显提升,所需匹配提取数越多,

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收藏 | VLOOKUP函数这些妙用你都知道吗?

,多个表格之间快速导入数据等函数功能。...这也是我们日常工作中经常会遇到一张表。 这里我们已知姓名情况下,我想要得到某人工资是多少,我们就要来看看用vlookup是怎么来写。...这里表中包含了销售员销售额数据,张三、李四、王五…这一个个排下去销售额各有不同,我要来算他们销售提成是多少。 大家注意看这一就是我用VLOOKUP近似匹配出来。 近似匹配方法是什么?...跟精准匹配有所区别,但也是帮助大家来理解一下VLOOKUP用近似匹配时候,到底是什么场景里面使用,你有没有联想到自己实际工作场景呢?...后面这个就是返回第二。False,精准匹配。 好,现在我们就只剩一个问题了,这部分到底是啥? 这就是指下面这张表。它效果就是把上面的两颠倒一下,临时形成这样一张表,姓名和部门

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完全理解不了Vlookup,怎么破?

为什么要学习vlookup? 当有多张表时,如何将一个excel表格数据匹配到另一个表中?这时候就需要使用vlookup函数。它可以按条件查找出数据。...找到姓名是猴子这几行,班级所在这一。 有两个姓名是猴子学生,第4里一个是1班,一个是3班。 image.png 第4步,是准确找还是近似找。...image.png 如何使用vlookup进行数据分组? 在数据处理过程中,有时候为了分析数据需要,我们会对一些数据进行分组处理,分析数据各组间关系。...使用vlookup函数时,很多情况下使用是精确匹配,而在进行分组时需要用模糊匹配,所以这里要输入“1”来进行模糊匹配。...进行VLOOKUP函数进行数据匹配查找时,因为我们要把第2个参数在哪里找里值全部选中,然后按F4按钮将相对引用变成绝对引用。也就是号和行号前面加了符号美元符号$。

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VLOOKUP 到底有多重要?

为什么要学习vlookup? 当有多张表时,如何将一个excel表格数据匹配到另一个表中?这时候就需要使用vlookup函数。它可以按条件查找出数据。...找到姓名是猴子这几行,班级所在这一。 有两个姓名是猴子学生,第4里一个是1班,一个是3班。 image.png 第4步,是准确找还是近似找。...image.png 如何使用vlookup进行数据分组? 在数据处理过程中,有时候为了分析数据需要,我们会对一些数据进行分组处理,分析数据各组间关系。...使用vlookup函数时,很多情况下使用是精确匹配,而在进行分组时需要用模糊匹配,所以这里要输入“1”来进行模糊匹配。...进行VLOOKUP函数进行数据匹配查找时,因为我们要把第2个参数在哪里找里值全部选中,然后按F4按钮将相对引用变成绝对引用。也就是号和行号前面加了符号美元符号$。

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VLOOKUP 到底有多重要?

因为姓名和班级都在表1学生信息表里,所以我们需要用表2里姓名作为查找条件,表1里找出这位学生所在班级。 不会vlookup前,你是这么手动查找 一个简单粗暴办法是,是通过手动查找来实现。...找到姓名是猴子这几行,班级所在这一。 有两个姓名是猴子学生,第4里一个是1班,一个是3班。 第4步,是准确找还是近似找。...第2行单元格中输入公式:=C2&B2,这里&是将两个单元格内容拼接在一起。 第2步,用辅助列作为vlookup查找条件,就可以查找出来了。 如何使用vlookup进行数据分组?...使用vlookup函数时,很多情况下使用是精确匹配,而在进行分组时需要用模糊匹配,所以这里要输入“1”来进行模糊匹配。 第3步,我们需要对第3个参数在哪里找,按下图进行修改。...进行VLOOKUP函数进行数据匹配查找时,因为我们要把第2个参数在哪里找里值全部选中,然后按F4按钮将相对引用变成绝对引用。也就是号和行号前面加了符号美元符号$。

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合并多个Excel文件,Python相当轻松

,df_2称为右数据框架,将df_2与df_1合并基本上意味着我们将两个数据框架所有数据合并在一起,使用一个公共唯一键匹配df_2到df_1中每条记录。...df_1和df_2中记录数相同,因此我们可以进行一对一匹配,并将两个数据框架合并在一起。...这一次,因为两个df都有相同公共“保险ID”,所以我们只需要使用on='保险ID'来指定它。最终组合数据框架有8行11。...有两个“保单现金值”,保单现金值_x(来自df_2)和保单现金值_y(来自df_3)。当有两个相同时,默认情况下,pandas将为列名末尾指定后缀“_x”、“_y”等。...默认情况下,merge()执行”内部”合并,使用来自两个数据框架交集,类似于SQL内部联接。

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Excel公式技巧101:使用COUNTIFS来验证VLOOKUP查找结果

大家知道,使用VLOOKUP函数进行查找时,如果找到多个匹配值,将只返回第一个找到值。如下图1所示,工作表Data中数据。...图1 工作表Vlookup中,C中是要查找值,D中是找到值,如下图2所示。 图2 从图1所示数据中可以看出,当查找C6中值时,有两个相同值,但VLOOKUP函数只返回第1个值。...示例工作表Data中数据相对较少,所以很容易看出来,然而,如果数据很多,就无法知道究竟有没有重复值或者有多少个重复值。 此时,可以使用COUNTIFS函数来验证。...如上图2中E数字所示,如果COUNTIFS函数返回值1,则表明VLOOKUP函数找到值有效,否则说明存在多个要查找值。 扩展 1....要判断某数据有无重复值,例如上图1中工作表DataA数据,可以使用公式: =COUNTA(Data!A2:A27) 值,与数组公式: =SUM(1/COUNTIFS(Data!

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【收藏】数据分析必会Excel高频函数合集

如下两幅图,上图单独使用VLOOKUP函数时,出现错误值#N/A,假如人工进行二次去删除错误值,数据量较大时会影响工作效率,此时配套IFERROR函数,可以事半功倍,如第二幅图。 ? ?...比如,当有多张表时,如何将一个excel表格数据匹配到另外一个表中?这时候就需要使用VLOOKUP函数。...2.2 带通配符查询 如下图,假如我们需要通过记录部分SIM卡号,来获取到对应手机号,这时直接使用 =VLOOKUP(F111,C111:D114,2,0) 是无法正常获取,此时就需要利用通配符来进行补充...2.4 逆向查询 我们使用VLOOKUP进行查询时候,通常是从左到右进行查询,但是当查询结果在查询条件左边时,单纯使用VLOOKUP函数是没有办法完成。...最后用INDEX函数,得到A第8个元素内容,最终完成两个条件数据查询。 以上,就是我这复盘Excel函数,希望对大家有所帮助。

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Pandas merge用法解析(用Excel数据为例子)

比如left:[‘A’,‘B’,‘C’];right[’'A,‘C’,‘D’];inner取交集的话,left中出现A会和right中出现买一个A进行匹配拼接,如果没有是B,right中没有匹配到...outer’取并集,出现A会进行一一匹配,没有同时出现会将缺失部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。...默认为True,设置为False将在很多情况下显着提高性能。 suffixes: 用于重叠字符串后缀元组。默认为(‘x’,’ y’)。...how=’inner’,是取交集 则可以看到【2019010 鸠摩智】与【2019011 丁春秋】两个数据丢失了 vlookup_data=pd.merge(df1,df2,how='outer'...) 如果是用how=’outer’是取并集 可以看到两个10,一个是【2019010 鸠摩智】一个是【2019011 丁春秋】总共是11个数据,没有数所用NaN填空 vlookup_data=

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没“关系”?那就让自己更加强大一点儿!

小勤:Power Pivot或Power BI里,如果两个之间有关系,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,如果两个之间没有关系呢...根据哪一匹配匹配)? 用什么值到匹配查找(查找值)? 小勤:这个感觉好像Excel里INDEX+MATCH组合啊!...不过,你如果动手写LOOKUPVALUE这个函数的话,你会发现,这个函数不仅能根据一进行匹配,还能根据多进行匹配。...你看,函数提示是这样: 小勤:那就是说,如果需要根据多进行匹配的话,就可以直接加条件,而不需要再像在Excel里用VLOOKUP那样要加个辅助匹配连起来? 大海:对。...又或者说我们只要找其中部分数据,如类别为“饮料”数据: 小勤:这个用法也挺不错。看来表间没了关系,函数复杂一些,但也更加强大了。

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Python 中也可以写 Excel 中Vlookup” 函数?太牛逼了吧!

但是你可能会注意到,Excel一旦数据量过大,打开都费劲了,何况打开后,你还要输入公式计算,就更费劲了,此时你有没有想到过被称作“万金油”Python,他好像啥都可以做,是不是很牛逼?...我们目的就是要在数据源区域G加一数据,查找出不同类型下名称表示。 ?...参数说明:vlookup(待查找目标, 查找区域, 匹配值所在, 精确匹配OR模糊查找); 用一句通俗的话来说名vlookup函数用法:针对每一个待查找目标,它就能从指定查找区域中,查找返回想要查找到值...接着,G2单元格我们写了一个vlookup公式,E2表示每一个待查找值,K1:L5表示待查找区域,我们使用F3快捷键将这个区域变为了绝对引用,因为我们查找区域就是这一个固定范围,2表示待返回值查找区域中所在数...然后,使用workbook["Sheet1"]激活该工作簿中Sheet1表,表示我们要针对这个表进行操作。完成上述操作后,下面就可以进行vlookup公式填写了。

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认识这对搭档,解决90%查询问题

如图所示,通过输入不同姓名,就会返回对应工号。 数据里,“工号”A,“姓名”B,如果是通过工号来查询对应姓名,用vlookup函数就能秒杀。...vlookup函数查询时候只能从左往右查询,且查询对象所在,必须要在查询区域第一,也就是说,只能通过A来查询B或其它,而不能通过B来反向查询A。...match英文中是匹配意思,所以大家应该很自然就能想到它作用就是进行数据匹配匹配什么呢? 就是拿你要查找值,去指定区域进行匹配匹配上了,就会返回目标值所在单元格位置。...实际工作中,我们面对可能是很庞大数据,要查询会很多,手动地一个对应一个公式写下来,不仅效率低下,还容易出错。 那有没有办法可以只写一次公式,就能返回所有结果吗?办法当然是有的。...因为要查他工号,所以,再用match对“工号”进行匹配,“工号”在数据源A1:A11里,位于第1,作为纵坐标。

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数据处理小技巧:根据指定内容提取行

需求: 两个excel表格有共同A,第一个表格数据少,第二个表格数据多,我现在想根据表1A将表2中包含A内容提取出来; 简单说就是提取表格中指定数据 表1 ?...image.png 以上数据完全是胡编乱造! 第一种实现方法 excel vlookup 函数 将表2复制到表1里 =VLOOKUP(B2,G2:I12,2,FALSE) ?...image.png 第一个参数是想要提取字段 第二个参数是数据表2范围 第三个参数是提取数据表2哪一 第四个参数是TRUE或者FALSE,是否精确匹配 第二种实现方法 python pandas...自动化 第三种实现方法 R 语言 代码 df1<-read.table("clipboard",header=T) df1 df2<-read.table("clipboard",header=T) df2...,这个应该是一种解决办法

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Excel中两(表)数据对比常用方法

一、简单直接等式对比 简单直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致情况,如下图所示: 二、使用Vlookup函数进行数据匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个数据读取另一数据...vlookup函数除了适用于两对比,还可以用于表间数据对比,如下图所示: 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模数据对比来说,数据透视法非常好用,具体使用方法也很简单,即将2数据合并后...,构造成明细表,然后进行数据透视——这种方法适用于多表数据对比,甚至可以一些数据不太规范场合下,减少数据对比工作量,如下例子: 表间数据不规范统一,用数据透视递进巧比对 比如很多公司盘点数据对比问题...继续对细类筛选比对: 最后对细类进行比对,就双击生成明细: 结果如下图所示: 新建窗口并重排后进行核对: 垂直并排窗口中分别进行对比即可: 四、用Power Query...1、将需要对比2个表数据加载到Power Query 2、以完全外部方式合并查询 3、展开合并数据 4、添加差异比对 5、按需要筛选去掉无差异部分 6、按需要调整相应就可以将差异结果返回

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因为“有关系”,问题就简单了……

小勤:大海,能在Power Pivot或Power BI将一个表里数据匹配到另一个表里吗? 大海:两个之间有关系吗?...小勤:当然有啊,比如这个1对多,怎么把1端“产品”表里库存量读取到“订单明细”表里?就是Excel里用VLOOKUP函数实现事情。...大海:这个Power Pivot或Power BI里,如果两个之间已经建立了关系,那就非常简单了,一个函数一个参数就搞定,如下: 小勤:就是RELATED函数直接读所需要就行了?...大海:对啊,因为两个关系已经建立,所以,你直接引用想要那一数据就行了,而不需要想Excel里用VLOOKUP函数那样首先要确定到哪里找,然后还要确定用哪个条件做匹配,再确定要返回哪一…… 小勤...r=eyJrIjoiZDVhZDBlMTYtNDkzNC00YWFjLWFhMmMtMmI3NTk2Y2ZhMzc3IiwidCI6ImUxMTAyMjkxLTNkYzUtNDA1OC1iMDc3LWQ0YzU4YWJkMWRkOCIsImMiOjEwfQ

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