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。
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。
一、汇总数据 工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来（实际数据本身：返回实际数据是对时间和处理资源的浪费），这种类型的检索有以下特点： ①确定表中的行数（或者满足某个条件或包含某个特定值的行数）...二、分组数据 1、group by创建分组 在MySQL中，分组是在select语句中的group by子句中建立的，比如： select vend-id,count(*) as num_prods from...by子句指示指示MySQL分组数据，然后都每个组而不是整个结果集进行聚集；关于group by使用，请注意以下规则： ①group by子句可以包含任意数目的列（使得对分组进行嵌套，为数据分组提供更细致的控制...）； ②如果在group by子句中嵌套分组，数据将在最后规定的分组上进行汇总，即：建立分组时，指定的所有列都一起计算（所以不能从个别列取回数据）； ③group by子句中列出的每个列都必须是检索列或有效的表达式...将作为一个分组返回（如果列中有多行null值，他们将分为一组）； ⑥group by子句必须出现在where子句之后，order by子句之前； PS：使用with rollup关键字，可以得到每个分组以及每个分组汇总级别
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。
数据库mysql 数据库介绍 什么是数据库 数据库是是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库 数据库的发展史 最早的数据库: 通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据的处理...Mysql支持大型的数据库。可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。 MySQL使用标准的SQL数据语言形式。 Mysql可以允许于多个系统上，并且支持多种语言。...SQL是专为数据库而建立的操作命令集，是一种功能齐全的数据库语言。 在使用它时，只需要发出“做什么”的命令，“怎么做”是不用使用者考虑的。 sql功能分类 1....如何添加数据完整性 在创建表时给表中添加约束 完整性分类 实体完整性 域完整性 参照完整性 实体完整性 什么是实体完整性 表中的一行(一条记录)代表一个实体（entity） 实体完整性的作用...因为更新表时, MYSQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段, 会调整因为更新所带来的键值变化后索引的信息 索引分类 单值索引 一个索引只包含间个列,一个表可以有多个单值索引
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” ?
索引分类 分为聚集索引和⾮聚集索引。...聚集索引 每个表有且⼀定会有⼀个聚集索引，整个表的数据存储在聚集索引中，mysql索引是采⽤B+树结构保存在⽂件中，叶⼦节点存储主键的值以及对应记录的数据，⾮叶⼦节点不存 储记录的数据，只存储主键的值。...当表中未指定主键时，mysql内部会⾃动给每条记录添加⼀个隐藏的rowid字段（默认4个字节）作为主键，⽤rowid构建聚集索引。 聚集索引在mysql中又叫主键索引。...mysql中⾮聚集索引分为 单列索引 即⼀个索引只包含⼀个列。 多列索引（⼜称复合索引） 即⼀个索引包含多个列。 唯⼀索引 索引列的值必须唯⼀，允许有⼀个空值。...innodb我们⽤的最多，我们只看图中左边的innodb中数据检索过程： 如果需要查询id=14的数据，只需要在左边的主键索引中检索就可以了。
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。
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。
/developer/article/1123363 数据字典存放MySQL元信息：表结构、数据库名或表名、字段的数据类型、视图、索引、表字段信息、存储过程、触发器等。...新版本改进： 将所有原先存放于数据字典文件中的信息，全部存放到数据库系统表中（文件-->表）【提升查询数据速度】 对INFORMATION_SCHEM，mysql，sys系统库中的存储引擎做了改进，...3 MySQL基础知识储备 3.1 常用命令 登录 mysql -u root -p 数据库相关命令 show databases; create database database_name; use...去图书馆借书也是一样，如果你要借某一本书，一定是先找到对应的分类科目，再找到对应的编号，这是生活中活生生的例子，通用索引，可以加快查询速度，快速定位。...避免不可重复读的方式： 重复读（RR，MySQL默认级别）：就是在开始读取数据时，不允许修改操作。但会导致由于允许insert操作导致的事务结果出现不同。
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。...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。...当然不可能手动去读入数据，最简洁的方式是将数据选择鼠标右键复制下来，然后这样导入： 导入让把所有的数据赋给“a”，“a”的数据结构看一下是： 告诉我们是“字符串”。...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。
MySQL 5.6别名默认不生效问题 在数据库连接中指定参数：useOldAliasMetadataBehavior=true。...MySQL 8的数据库连接问题 MySQL 8在连接数据库时与5.x版本有较大变化，需要注意如下的一些问题。...时区问题 这是数据库和系统时区不同造成的，需要在数据库连接中指定对应的时区。...这是MySQL的一个bug： MySQL 5.1和MySQL 5.0在处理到索引语句时有所区别，我所执行的sql语句是从高版本的MySQL里导出来的。...article/details/80364884 mysql导入数据时提示 USING BTREE 错误解决办法
MySQL锁分类 每次在听别人说锁的时候，是不是会有点儿晕？（一会儿排它锁，一会儿GAP锁...）因为你站在不同的角度来说，它的名字就会不同。...下面根据几种不同的类型对锁做一个划分： 力度划分： 表级锁：表级锁是MySQL中锁定粒度最大的一种锁，表示对当前操作的整张表加锁，它实现简单，资源消耗较少，被大部分MySQL引擎支持。...行级锁：行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。Innodb存储引擎，默认选项。...兼容性划分： 共享锁：多个事务只能读数据不能改数据。...+ | REPEATABLE-READ | +-----------------+ 1 row in set (0.00 sec) 这是我本地的mysql数据库，也就是说默认的级别就是：REPEATABLE-READ
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_38004638/article/details/103222914 在绝大多数情况下，Mysql索引都是基于B 树的，而索引可以提高数据查询的效率...但是Mysql是如何利用B 树进行查询的呢？索引的作用只是提高查询效率吗？ Mysql中的B Tree索引 假设有一张教师表，里面有教师编号、名字、学科、薪资四个字段。...叶子节点的指针指向行数据。 于是，我们循着”Mozart”左边指针的指引，找到了”Mozart”的行数据。 ?...总结 这篇文章从一颗简单的B 树，引申出了Mysql中常见的几个索引概念： 单索引（Column Indexes）：当你为一个字段建了索引时，mysql默默种了一棵树。...聚簇索引和二级索引：叶子节点不直接存储数据位置的信息，存储数据位置信息的，只有聚簇索引。
可以发现它默认是分页显示，每页显示 10 条数据，然而我们需要一页显示所有数据。我这边总共 59 条数据，每页显示 10 条数据，那么我们直接把每页显示的数据条数改成大于等于 59 不就可以了吗？...我们用 PyCharm 新建一个 Scientific 项目，项目名称和目录随便（因为是对成绩进行分类汇总，所以我就把项目叫做 GradeSummary），如图所示。 ?...，一个是存放成绩数据，一个是存放考核方式数据，还有一个是存放合并后的数据。...第二个问题，像“合格”这样的数据怎么办？最终我们是选择忽略掉这种数据，但是我们现在不忽略，直接令成绩为空字符串。...（self.dataset_list1）中第 i 个数据集和考核方式数据集列表（self.dataset_list2）中第 i 个数据集按照课程名称合并到 self.dataset_list[i] 中，
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