今天要跟分享的是excel的分类汇总功能！ 分类汇总是excel中处理表格数据使用频率非常高的基础功能，可以胜任基础的统计汇总任务！...今天以一个案例作为主要介绍内容： 我们想要汇总出三个维度下（地区、性别、部门）的平均成绩指标。 将鼠标放在数据区域内任意一个单元格，然后选择数据——分级显示——分类汇总。...调出分类汇总菜单，在分类汇总菜单中设置要汇总的字段以及汇总方式。...（注意在执行分类汇总前要记得先对要汇总的目标字段进行排序哦（升序）） 第一个字段：地区，汇总方式选择均值，选定汇总项勾选语文、数学、英语，然后确定。...将分类字段分别设置为性别、部门，汇总类型设置为均值，选定汇总项字段勾选语文、数学、英语。
1、需求： 将某个文件夹下，所有Excel文件及子文件夹下的Excel文件内容，复制到一张汇总表。...糟糕的是这么大的公司没有用系统来管理，必须让各个子公司报Excel表格。...你看了看以前年度的数据，大概是这个样子： ? 你估计上千个文件夹，弄个3、4天应该也可以了。 3、代码实现 让我们看看如何用VBA代码1分钟内搞定。...这个需求的核心是如何能够得到所有的Excel文件路径，只要文件格式一致，打开Excel，复制需要的数据是很简单的。...，复制数据就容易了： Function DoCopy(des As Range, srcfile As String) Const COLS As Long = 10 '需要复制的数据列数
数据分类汇总与统计 前言 数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。...本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计，帮助读者更好地理解和应用数据。 首先，我们需要导入一些常用的Python库，如pandas、numpy和matplotlib等。...提供的方法对数据进行分类汇总。...总之，Python作为一种强大的数据分析工具，可以帮助我们轻松地进行数据分类汇总与统计。...输出结果如下所示： 总结 数据分类汇总与统计可以帮助人们更好地理解数据，发现数据之间的规律和趋势，从而支持更好地决策和管理。
PPV课大数据 课程名称 Excel 2007/2010表格基础入门和常用函数视频教程（共40课） 第9课：Excel分类汇总与合并计算 课程目的 能基本掌握excel常用的表格设置和常用的技巧，同时掌握日常工作中常用的函数...专业从事物流与供应链数据分析培训，担任中国最大的物流论坛—物流沙龙论坛版主。曾供职于广州某大型国企、宏碁电脑、联想集团等，历任3PL仓储专员、国际物流主管、渠道主管、项目主管。...著有《物流数据分析三部曲》系列之《物流excel宏编程视频教程V2.0》、《物流数据分析实战宝典V2.0》、《尚西excel专业商务图表视频教程V1.0》。 视频内容
00 序言 Excel是日常工作中的必备工具，不高端但好用，小火龙帮助大家汇总了工作中常用的五类函数，并标注了常用程度「1=常用；2=一般；3=很少」。...05 匹配函数 匹配Excel中其他位置的函数，其中「Vlookup」最为常用。 以上就是本期的内容分享。
编辑丨极市平台 导读 本文收集整理了21个国内外经典的开源数据，包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。 深度学习的三大要素：数据、算法、算力。...极市平台收集整理了21个国内外经典的开源数据，包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。...数据集下载汇总链接：https://www.cvmart.net/dataSets 数据集将会不断更新，欢迎大家持续关注！...三、图像分类 1.MNIST 手写数字图像数据集 MNIST数据集是一个手写阿拉伯数字图像识别数据集，图片分辨率为 20x20 灰度图图片，包含‘0 - 9’ 十组手写手写阿拉伯数字的图片。...2.Kaggle 垃圾分类图片数据集 该数据集是图片数据，分为训练集85%（Train）和测试集15%（Test）。
数据排序 在R中对数据框中的数据排序，我们通常使用order()函数,该函数默认是升序，但是在要排序的变量前加上减号（-）就相当于降序排列了。...# 以mtcars数据为例对数据进行排序 attach(mtcars) # 固定数据集 # 按变量mpg排序 newdata <- mtcars[order(mpg),] # 按变量mpg和cyl排序...数据分类汇总 在R中对数据进行分类汇总是一件比较容易的事情： # 对mtcars数据集的变量cyl和vs进行分类汇总并计算各组数值型变量的均值 attach(mtcars) # 固定数据集 aggdata...<-aggregate(mtcars, by=list(cyl,vs), FUN=mean, na.rm=TRUE) # 分类汇总 print(aggdata) # 输出结果 detach(mtcars...关于数据的排序、合并与分类汇总就先讲到这里，有兴趣的朋友可以自行深入探索。 至此，R语言入门的所有内容均已介绍完毕，在后面的内容我会相继带大家入门Python编程以及进阶R语言。
将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。...应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。...而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树学习 决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型， 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间， 在这些高阶向量空间里， 有些分类或者回归问题能够更容易的解决。
正确率与错误率 正确率：正确分类的样本数/总样本数，accuracy 错误率：错误分类的样本数/总样本数，error 正确率+错误率=1 这两种指标最简单，也最常用 缺点 不一定能反应模型的泛化能力，...查准率与查全率 先认识几个概念 正样本/正元组：目标元组，感兴趣的元组 负样本/负元组：其他元组 对于二分类问题，模型的预测结果可以划分为：真正例 TP、假正例 FP、真负例 TN、 假负例 FN,...此时我把数据顺序打乱，画出来的图依然一样，即上图。 既然查准率和查全率互相矛盾，那用哪个作为评价指标呢？或者说同时用两个指标怎么评价模型呢？...β>0，β度量了查全率对查准率的重要性，β=1时即为F1 β>1，查全率更重要，β<1，查准率更重要 多分类的F1 多分类没有正例负例之说，那么可以转化为多个二分类，即多个混淆矩阵，在这多个混淆矩阵上综合考虑查准率和查全率...，即多分类的F1 方法1 直接在每个混淆矩阵上计算出查准率和查全率，再求平均，这样得到“宏查准率”，“宏查全率”和“宏F1” ?
https://blog.csdn.net/u011415782/article/details/53734259 背景：近期在做商品的三级分类时发现，需要将Excel表格中的数据导入到数据库中进行后期的数据操作...，通过度娘的介绍，以及针对此项目功能的设计要求，参考如下： 1.在自己的项目中，导入Excel继承类 网上有很多可使用的代码包，此处以ThinkPHP框架为参考，保证路径的正确性......2.补充，上一步中所调用的公共函数format_excel2array() /** * excel表数据转化为数组 * @param string $filePath * @param int $...$data[$rowIndex][$colIndex] = $cell; } } return $data; } 3.运行函数 可以在数据库对应的...4.三级分类前端设计效果。 ? 5.三级分类前端代码/js ? ? 附录JS代码参考： ? ? 6.附录代码 >>>
大海：有了《PQ-M及函数：结合前期案例，学习自定义函数》的基础，现在可以开始多个格式化表单数据的转换汇总了。 小勤：嗯。...我刚试了一下，好简单，原来那个《批量汇总多Excel表格 | 格式化表单(如简历)数据汇总1：单表转换》里读数据的代码是这样的： 只要加上自定义函数名和将s用作参数就好了，你看： 大海：嗯，不错。...小勤：不过我在想怎么样实现配置性的操作方法，就是想导入哪些数据，用户就填一个配置表，就像你在《批量汇总多Excel表格 | 格式化表单(如简历)数据汇总1：单表转换》里提到的用VBA做的那个类似效果。
解耦、可以独立运行、需要灵活切换 设计思路： 脚本功能分析(分步骤)和模块化分层(拆分为多模块) project login_order.py #登录下单测试用例 category.py #菜单分类测试用例...login") ActionChains(driver).click(login_ele).perform() sleep(2) #查找输入框,输入账号，输入框要提前清理里面的数据
A robot is located at the top-left corner of a m x n grid (marked 'Start' in the...
将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习： ?...应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。...而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法： ? 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型， 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间， 在这些高阶向量空间里， 有些分类或者回归问题能够更容易的解决。
1、经典快捷键 📷 2、Ctrl快捷键 📷 3、Alt快捷键 📷 4、Shift快捷键 📷 5、F功能键 📷
所谓分类变量的汇总展示，就是根据分类变量对样本进行分组，然后展示每一组的分布，适合多组数据的横向比较。...在seaborn中，通过了柱状图，箱体图，小提琴图等多种可视化形式，来展示不同组数据的异同，具体的函数列表如下 1. stripplot, 2. swarmplot 3. boxplot 4. violinplot...对于分类变量的比较和展示，seaborn提供了多种可视化方式，而且内置了统计功能，我们只需要体用数据，就可以直接得到美观的统计图表了，非常的便利。
下面的问题是数据整理中经典的分类汇总问题，各个软件，SAS、R语言甚至Excel都可以比较好地解决此问题，但Python解决此问题时，也可以做到“一剑封喉”，并体现出其独特的优势，我们先看问题： 题目：...问题比较清楚，这是一个按照“房屋类型”和“卧室个数的多少”的双条件汇总问题，即考虑在A和B两个条件下的数据分类汇总问题。...该问题在工作中是常见的问题，如果在Excel完成，要依靠数据的预处理和较为复杂的函数来进行。...用Python的Pandas（专门进行数据处理的模块）计算，首先面临的问题是如何导入数据，并且把房屋价格里面的“$”和“,”去掉，这样才能进行计算。于是一个双条件分类汇总的问题变成了字符处理的问题。...这样我们就按要求用Python完成了该数据的整理汇总。 数据的整理汇总是进行数据分析和数据挖掘工作的前期准备，比较重要，往往占用很大一部分时间。数据清洗的能力有时候直接决定数据挖掘建模预测的成败。
有 Excel 数据如下所示：IDCriteria1Criteria2Criteria3Criteria4101210271239312381236123171826182918239182120182147...需要按 ID 分组汇总其余列，结果如下：IDCriteria1Criteria2Criteria3Criteria410121027123932561826939267解法及简要说明使用插件 SPL XLL...Criteria2):Criterial2,sum(Criteria3):Criterial3,sum(Criteria4):Criterial4)",A1:E12)如图：返回结果：简要说明：按 ID 分组汇总
问题描述： Excel文件“每个人的爱好.xlsx”内容如下： ? 要求在最后追加一列，该列中每个单元格的内容为所在行前几列单元格数据的汇总。以上面的内容为例，处理后文件内容如下： ?
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