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  • 本文介绍了关于利用JS实现同Excel表现的智能填充算法的相关内容,分享出供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧 在使用Excel的时候,发现它的“智能填充”功能非常有趣,能够智能地分析我当前的...
  • (1)在Excel 2013工作表中,首先,选择需要绘制数据条的单元格区域,然后在“开始”选项卡的“样式”选项组中,单击【条件格式】按钮,在随即打开的下拉列表中,将鼠标指向“数据条”,即可在其右侧列表中看到...

    在Excel 2013中,通过绘制数据条,可以在一个坐标轴中区分单元格中的正值和负值,让数据对比的可视化效果更加突出。

    (1)在Excel 2013工作表中,首先,选择需要绘制数据条的单元格区域,然后在“开始”选项卡的“样式”选项组中,单击【条件格式】按钮,在随即打开的下拉列表中,将鼠标指向“数据条”,即可在其右侧列表中看到“渐变填充”和“实心填充”两组规则样式。

    (2)将鼠标指针停留在某种数据条上,实时预览到最终效果。若要应用某个数据条,单击它即可。

    (3)数据条绘制完成后,在图表中可以清晰地看到,正值与负值对应的数据条分别绘制在了左右不同的方向上了。如若对当前的效果不满意,可进行更改,执行【条件格式】|【管理规则】命令,打开“条件格式管理规则”对话框,选中需要修改的规则,单击【编辑规则】按钮。

    (4)在随后打开的“编辑格式规则”对话框中,可以轻松地设置数据条的显示方式,如更改条形图外观等。而单击【负值和坐标轴】按钮,则可打开“负值和坐标轴设置”对话框,在这里您可以设置负值的填充颜色、坐标轴的位置等。

    转载于:https://www.cnblogs.com/easthome/p/3934230.html

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  • Excel 中很多间断空白行,为了不影响美观,会考虑填充,【智能填充(win Ctrl+E/mac Command+E)】,但是智能填充,只适用于一次使用,现在需求可能有成千上万的间断空行,要批量,【智能填充】,就不行了,需求如下...

    空白行临近上方的数据自动填充到空白行

    • Excel 中很多间断空白行,为了不影响美观,会考虑填充,【智能填充(win Ctrl+E/mac Command+E)】,但是智能填充,只适用于一次使用,现在需求可能有成千上万的间断空行,要批量,【智能填充】,就不行了,需求如下:在这里插入图片描述

    • 既然【智能填充】不能满足批量需求,第二种办法就是:

      1. 选中要填充的全部数据(不包含标题)
      2. 选中数据之后,操作键盘 win系统 Ctrl+G / mac系统 Command+G
      3. 操作之后会出现一个【定位】弹窗,选择【空值】,然后点击【定位】按钮
      4. 选择空值完毕之后,第一个空行会 光标,输入等号 = ,然后手动输入/或者鼠标点选你要的值,例如 =A2
      5. 输入值之后,按键 win系统Ctrl+Center / mac 系统 Command + Center
      6. 数据展示,结束。下面是GIF效果。
        在这里插入图片描述
    • 可能出现的问题:

      1. 选择完毕数据、以及输入的时候,不要让选中的数据,脱离选中,因为输入的时候,鼠标移出时,选中效果就会没有,需要重新操作。
    • 本文使用的mac系统 电脑,可能跟win系统的电脑的展示界面不太一样

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  • 相信大家都已经在微信上,抖音上,或者别人的嘴里,听说过Python 编程,人工智能,大数据啥啥啥的。 但是那终究是个概念,我们让概念变成现实,那就得放下自己的观念,其实我也可以学编程。、 这是给没接触过...

    Hello, 大家好

     

    相信大家都已经在微信上,抖音上,或者别人的嘴里,听说过Python 编程,人工智能,大数据啥啥啥的。

    但是那终究是个概念,我们让概念变成现实,那就得放下自己的观念,其实我也可以学编程,只要你有一台电脑,就随时随地可以学Python编程。

    这是给没接触过Python 编程人的建议,赶紧来学吧,别整的像,我是干产品的,干运营的,干管理的,干保洁,干保安的,干等等工作的,学Python 跟我无关一样。

    实际上,互联网上有几种不同的声音。

     

    第一种:Python 编程就是忽悠人的,学完了,也不会写代码,也不会用。

    这种人就是花了很多钱,很多精力,最终没有坚持下来的人群,因为他们缺乏各种练习,

    导致手动能力很差,对自己完全丧失自信,已经很丧了,你问他如何学Python, 那基本会被同化。

     

    第二种:我们是培训机构,我么培训Python 人工智能,数据分析,大数据,月薪过万轻轻松松,赶紧来学吧。

    培训机构最牛的就是销售人员,他们会过度美化技术,美化培训行业,存在即合理,通过培训,如果学苗好,老师负责,全部就业,学会编程,几率是蛮大的,

    如果学苗差,都是初中、小学毕业的小伙伴学习编程,和同为大学生学习编程,因为两种人群基础不同,没有站在同一起跑线,导致教学过程中很不公平,

    就会导致一部分学历差的,学习的时候跟不上,导致落差很大。

    老师、机构在没有及时纠正每个学员,的漏洞知识,时间长了,必然会淘汰一批人,并且社会上众多公司有一种恶俗的行为首先看第一学历,来判断一个人的能力。

    导致很多学编程,即使学会了,也不会快速就业。这就是风险。

    第三种:Python 能干着,能干那,助教老师真可爱,学起来真有意思,导致一看就懂,一学就会,一做就废。

    因为会根据基础 差的人群,去相应的去除掉Python 编程里的复杂的知识点,甚至找一些非常简单的案例,让学员,一看就懂,一做就会的案例。

    但是实际需求中,需求复杂多变,需要结合很多技术模块,很多细节处理,课程中可是没有的,周期短,导致学完并不能,直接上手工作,需要很长一段时间,去练习。

    这种一看就懂,有个好处,起码前期你理解它的骨架,好多血肉和细节,是我们缺失的, 还需要找人交流,百度咨询。

    总结:

    学习方式有很多,自学、培训、找人教、买书,看视频,去参加培训,每种方式都是需要做的就是,知识投资,时间投资。

    没错,学习就是一种投资,对于每天都能挤出时间,非常自律的人,我推荐自学,因为这种投资比较划算。

    不自律,每天有大把时间、也不爱学习、理解力差,我推荐去参加培训,几千到3万不等,我觉得还好,大培训机构,小培训机构,社群模式都行,找到一个学习氛围比较好,出现问题有人解答就行。

    源数据

          类型         订单号       类型.1  amount   SKU                   日期
    0   Order  S11001-001      price     150  aaa1  2019-09-10 00:00:00
    1   Order  S11001-001  promotion      -3   NaN                  NaN
    2   Order  S11001-001        fee       2   NaN                  NaN
    3   Order  S11001-001      price     145  aaa1  2019-09-10 00:00:00
    4   Order  S11001-001  promotion      -6   NaN                  NaN
    5   Order  S11001-001        fee       5   NaN                  NaN
    6    coup  S11001-002      price     167  aaa3  2019-10-12 00:00:00
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    11  other  B11001-003        fee       2   NaN                  NaN
    12  Order  C11001-003      price     145  aaa3           01.09.2019
    13  Order  C11001-003  promotion      -6  aaa3           01.09.2019
    14  Order  C11001-003        fee       5  aaa3                  NaN
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    16   cest  S11001-004  promotion      -5   NaN           01.10.2019
    17   cest  S11001-004        fee       3   NaN           01.10.2019
    18  Order  K11001-005      price     145  aaa3           01.10.2019
    19  Order  K11001-005  promotion      -6  aaa3           01.10.2019
    20  Order  K11001-005        fee       5  aaa3           05.07.2020
    21  Order  K11001-006      price     167  aaa3           05.07.2020
    22  Order  K11001-006  promotion      -5  aaa3           05.07.2020
    23  Order  K11001-006        fee       3  aaa3           05.07.2020

     

    一、针对某列向下填充

     

    对sku 列,进行向下填充

    import pandas as pd
    
    order = pd.read_excel(r'E:\ZhangTongle\office\test2.xlsx')
    order['SKU']= order['SKU'].fillna(method='ffill')
    

     

    显示结果

    0   Order  S11001-001      price     150  aaa1  2019-09-10 00:00:00
    1   Order  S11001-001  promotion      -3  aaa1                  NaN
    2   Order  S11001-001        fee       2  aaa1                  NaN
    3   Order  S11001-001      price     145  aaa1  2019-09-10 00:00:00
    4   Order  S11001-001  promotion      -6  aaa1                  NaN
    5   Order  S11001-001        fee       5  aaa1                  NaN
    6    coup  S11001-002      price     167  aaa3  2019-10-12 00:00:00
    7    coup  S11001-002  promotion      -5  aaa3                  NaN
    8    coup  S11001-002        fee       3  aaa3  2019-10-12 00:00:00
    9   other  B11001-003      price     150  aaa3  2019-10-12 00:00:00
    10  other  B11001-003  promotion      -3  aaa3                  NaN
    11  other  B11001-003        fee       2  aaa3                  NaN
    12  Order  C11001-003      price     145  aaa3           01.09.2019
    13  Order  C11001-003  promotion      -6  aaa3           01.09.2019
    14  Order  C11001-003        fee       5  aaa3                  NaN
    15   cest  S11001-004      price     167  aaa4                  NaN
    16   cest  S11001-004  promotion      -5  aaa4           01.10.2019
    17   cest  S11001-004        fee       3  aaa4           01.10.2019
    18  Order  K11001-005      price     145  aaa3           01.10.2019
    19  Order  K11001-005  promotion      -6  aaa3           01.10.2019
    20  Order  K11001-005        fee       5  aaa3           05.07.2020
    21  Order  K11001-006      price     167  aaa3           05.07.2020
    22  Order  K11001-006  promotion      -5  aaa3           05.07.2020
    23  Order  K11001-006        fee       3  aaa3           05.07.2020
    

     

     

    二、对分组之后的某组填充

    coup_fill  = order.groupby("类型").get_group("coup")[['SKU']].fillna(method='ffill')
    
    for i in coup_fill.index:
        order.loc[i,'SKU']  = coup_fill.loc[i,'SKU']

    首先我们groupby 通过列:“类型“ 进行分组,然后获取coup组,并取得coup组的sku 列索引,进行向下填充。并返回dataframe 数据。

    我们在通过for循环,获取新的dataframe 的索引,并通过索引,更新数据。更新数据使用loc 关键字。

     

    验证

    order[order['类型'].isin(['coup'])]

    接下来我们来通过isin 去查询一下,我们更新 的数据。通过下方的数据,来验证,我们的数据的准确性。

     

    显示

       类型     订单号       类型.1  amount   SKU                   日期
    6  coup  S11001-002      price     167  aaa3  2019-10-12 00:00:00
    7  coup  S11001-002  promotion      -5  aaa3                  NaN
    8  coup  S11001-002        fee       3  aaa3  2019-10-12 00:00:00
    

    通过显示可以看出,我们只对SKU列进行了填充。

     

     

     

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    Excel 中数据录入基本上是我们最常用的一个功能,在面对需要复制和填充序列的时候,我们常常会使用填充功能。在Excel2013 增加了一个新功能,就是快速填充。在这个新功能下,可以实现智能自动填充、拆分单元格内容、合并单元格内容。这些在之前版本是需要函数帮助的,而在新版中一切变得那么便捷。

    1、自动填充

    自动填充

    2、自动拆分

    拆分文字

    自动拆分_文字

    拆分日期

    自动拆分_日期

    拆分数值

    自动拆分_数值

    3、自动合并

    自动合并

    快速填充使得在处理文字拆分合并的时候更快捷。毕竟是简单的拆分提取,在对日期、数值进行拆分的时候会遇到一点问题,主要是相同的数值,比如2012年1月11日、1122,这样的情况就比较难以判别了。不过瑕不掩瑜,在日常工作中对文字的这些应用已经是一个非常巨大的提升了。


    本文转自kirin  51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/kirin/937531 ,如需转载请自行联系原作者

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