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  • Excel:怎么用函数分类汇总求和

    千次阅读 2020-04-22 16:30:15
    在用Excel进行数据统计时,经常会遇到对零散排列的项目进行分类汇总求和的情况,这时如果表格不是特别复杂,可以考虑使用Excel中的“SUMIF”函数进行分类汇总求和

    在用Excel进行数据统计时,经常会遇到对零散排列的项目进行分类汇总求和的情况,这时如果表格不是特别复杂,可以考虑使用Excel中的“SUMIF”函数进行分类汇总求和。

    例如下图的表格中记录了不同时间的水果销售情况,所销售的葡萄、荔枝、桔子是呈零散排列的,需要计算葡萄、荔枝、桔子各自的总销售额。

     

    这里要用到的“SUMIF”函数有三个参数,语法为SUMIF(range, criteria, [sum_range]),以本文中的用法为例,用中文表达各参数的意义为:SUMIF(各关键字所在的列表范围,要汇总的关键字,要汇总的数值所在的列表范围)。下面以上方图表为例介绍一下函数的输入方法:

    ●我们先用鼠标点击要存放汇总数值的第一个单元格。

     

    ●然后在编辑栏中点击鼠标,输入公式:=SUMIF(

     

    ●接下来要输入“SUMIF”函数的第一个参数。我们可以用鼠标框选存放水果名称的列范围,框选后,表示列范围的字符会自动输入到编辑栏中,则第一个参数就自动输入好了。

     

    ●表示列范围的字符输入到编辑栏后,要立即按一下键盘的F4键,目的是把列范围设置成绝对引用。因为这里存放水果名称的列范围是固定的,如果之后要下拉填充公式,这个列范围就需要设置成绝对引用,以防止下拉填充公式时列范围发生变化。

     

    ●然后输入一个英文的逗号,再用鼠标点击要进行分类汇总的关键字所在的单元格,则该单元格的名称也会自动输入到编辑栏中,即“SUMIF”函数的第二个参数。

     

    ●之后再用鼠标框选各水果销售额所在的列范围,将表示列范围的字符自动输入到编辑栏,即“SUMIF”的第三个参数。

     

    ●这时也需要立即按一下键盘的F4键将其设置成绝对引用,以防止之后下拉填充公式时列范围发生变化。

     

    ●最后再输入一个右括号,则“SUMIF”函数就输入完成了。

     

    ●“SUMIF”函数就输入完成后,按一下键盘的回车键或者用鼠标点击编辑栏左侧的对号按钮,则第一个分类汇总的结果就自动计算出来了。

     

    ●然后再拖动填充柄下拉填充公式,这样就完成了对各关键字的分类汇总计算。

     

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  • merge_excel.to_excel(r"D:\111\merge.xlsx") #保存为merge.xlsx 合并后效果如下: 事情还没完,这个只是在数据源中匹配合并好了提货门店所属的大区和小区 下面我们据需要根据上面的数据源 进行 对数据的分类汇总 和...

    本人是在一家零售行业工作,所出的教程,都是我日常工作中遇到的 复杂而大量重复的工作 我用python代替去完成它,都是原创内容,非粘贴复制,如果我的文章能够帮助到大家,希望帮忙点个关注。当然,如果有很多错别字,也请见谅。

    问题来了:

    领导总是叫我每天导出来分析,但是我们公司分析数据总是要到 大区和小区,因为我们大区和小区都有负责人,KPI考核要对应负责人,通过数据去体现问题。这一次领导叫我把线上的门店自提订单数据导出来做数据分析。

    题外话:因为公司对接到第三方ERP系统都是以门店为主去对接的,因为我们钱给的少,所以第三方数据不支持定制化数据分析。只能靠我们手工用excel 去做表。但是如果只是做一次,还勉强用excel 能做好。如果是天天都需要数据跟进,那天天都需要做数据赛选和匹配。虽然excel 可以做到输入好公式,把数据源复制粘贴进去,可以自动计算。但是excel 公式多,会非常的吃电脑性能,而且出现无响应等。所以这个时候我们需要利用代码去完成这个,我们叫的高大上的名字 办公自动化

    先给大家看下从ERP导出来的数据源是什么样子:

    订单状态订单金额(实付)下单时间提货门店销售门店(code)客服备注商品金额总计
    订单支付已过期0.102019-09-17 10:45:56多多一上总部A9999 0.10
    订单支付已过期0.102019-09-17 17:33:07江南摩尔店A9999 0.10
    订单支付已过期0.102019-09-17 17:33:59多多一上总部A9999 0.10
    订单支付已过期0.102019-09-17 17:35:04江南摩尔店A9999 0.10
    订单支付已过期0.102019-09-18 08:24:09江南摩尔店A9999 0.10
    订单支付已过期0.102019-09-18 08:28:07江南摩尔店A9999 0.10
    订单支付已过期0.102019-09-18 08:29:25嘉兴平湖店A9999 0.10
    订单支付已过期0.102019-09-18 08:53:05江南摩尔店A9999 0.10
    订单支付已过期0.102019-09-18 09:51:24多多一上总部A9999 0.10
    订单支付已过期0.102019-09-18 09:56:04多多一上总部A9999 0.10
    订单支付已过期0.102019-09-18 10:17:22多多一上总部A9999 0.10
    订单取消0.012019-09-18 10:55:52江南摩尔店A9999 0.01
    待备货29.002019-09-23 19:36:06兰溪星辰店A0012 29.00
    待备货29.002019-09-23 19:38:32巫山祥云店B0203 29.00
    订单支付已过期19.002019-09-23 19:38:51全椒新华路A0466 19.00
    订单取消29.002019-09-23 19:49:06宣恩解放街A0465 29.00
    订单支付已过期29.002019-09-23 19:49:12临沂兰山店A0265 29.00
    待备货29.002019-09-23 19:49:34枣庄薛城财富步行街A0295 29.00
    待备货67.002019-09-23 19:50:12三水湾店A0105 67.00
    待备货67.002019-09-23 19:50:12三水湾店A0105 67.00
    待备货67.002019-09-23 19:50:12三水湾店A0105 67.00

    在数据合并前需要准备一个带有大区,小区 ,门店 的表去根据 “提货门店” 和 下方 的 “门店” 合并 如下表:我看到数据后先做的是 python 的 merge 数据合并,这里合并就是excel 函数的vlookup 是一样的基本功能,如果要区别的,我觉得merge 还是要强大。

    大区小区门店
    南方大区温州大区温州楠江店
    南方大区温州大区温州新桥店
    南方大区温州大区温州状元店
    南方大区温州大区温州浦西店
    南方大区温州大区温州北白象新店
    南方大区温州大区路桥金清店
    南方大区温州大区温岭松门店
    南方大区温州大区温州蟠凤商业街
    南方大区温州大区区域合计
    北方大区江苏一区淮安幸福店
    北方大区江苏一区漕运广场店
    北方大区江苏一区东长街店
    北方大区江苏一区淮安盱眙店
    北方大区江苏一区阜宁阜师路
    北方大区江苏一区淮安汇通店
    北方大区江苏一区东大街店
    北方大区江苏一区少年宫店

    代码如下:

    #encoding:utf-8
    import pandas as pd #导入pandas包
    rd_excel1 = pd.read_excel(r"D:\111\Book1.xlsx") #读取具有大区,小区,门店的表
    rd_excel2 = pd.read_excel(r"D:\111\12049_2019092810070530368495.xls") #读取数据源表
    merge_excel = pd.merge(rd_excel1,rd_excel2,left_on='门店',right_on='提货门店') # 进行指定相同值的合并
    merge_excel.to_excel(r"D:\111\merge.xlsx") #保存为merge.xlsx 
    

    合并后效果如下:

    事情还没完,这个只是在数据源中匹配合并好了提货门店所属的大区和小区

    下面我们据需要根据上面的数据源 进行 对数据的分类汇总 和 计数 以及修改列名。

    第一步,修改列名:

    为了生成的数据更好理解 所以需要修改列名 。把数据源列名的 订单状态 修改为 订单数量购买数量 修改为 购买件数

    代码如下:

    rd_merge = pd.read_excel(r"D:\111\merge.xlsx") #读取刚刚合并好的excel
    changer =rd_merge.rename(columns={'订单状态':'订单数量','购买数量':'购买件数'}) #修改列名

    第二步,赛选出不要的数值,这里是在excel 中 订单状态 那列除了“已自提”,“待备货”,“待自提” 且 商品总金额  大于0。

    这里主要去除掉不要的数据,方便在生成的时候,不占用太多资源。

    代码如下:

    df = pd.DataFrame(changer) #讲上面改变列名的表格转成 DF
    title = ['已自提','待备货','待自提'] #定义一个列表,就是需要选中的列的值
    sel_excel = df[(df['订单数量'].isin(title)) & (df["商品金额总计"]>1)] #进行赛选
    

    第三步,按条件进行分类汇总(按条件进行求和),进行按条件进行计数。

    这里主要根据自己工作业务逻辑去做求和 和 计数 等计算方式

    代码如下:

    province = sel_excel.groupby(['大区']).agg({'订单数量':'count','商品金额总计':'sum','购买件数':'sum'})
    to_city = sel_excel.groupby(['小区']).agg({'订单数量':'count','商品金额总计':'sum','购买件数':'sum'})
    shop = sel_excel.groupby(['门店']).agg({'订单数量':'count','商品金额总计':'sum','购买件数':'sum'})

    上述代码解释,以一行代码为例解释,

    province = sel_excel.groupby(['大区']).agg({'订单数量':'count','商品金额总计':'sum','购买件数':'sum'})

    按照上面“进行赛选” 后得出的数据进行 分组统计,也就是 groupby函数,然后集合agg函数,网上说agg 功能主要是提供基于列的聚合操作。在 groupby()中的值 就是要计算的条件。而后面的出 在订单数量【前名字为订单状态】为计数,商品金额总计为求和,购买件数 为 求和 都是计算方式。

    第四步,新建表格,将上面 大区,小区,门店,写入到excel 不同sheet中。

    代码如下:

    writer = pd.ExcelWriter(r"D:\111\m2.xlsx") #新建 m2.xlsx 表
    sheet1 = pd.DataFrame(province) #进行转成DF格式
    sheet2 = pd.DataFrame(to_city) #进行转成DF格式
    sheet3 = pd.DataFrame(shop) #进行转成DF格式
    
    sheet1.to_excel(writer,sheet_name='大区') #写入到m2.xlsx 的名叫 大区的sheet中
    sheet2.to_excel(writer,sheet_name='小区') #写入到m2.xlsx 的名叫 小区的sheet中
    sheet3.to_excel(writer,sheet_name='门店') #写入到m2.xlsx 的名叫 门店的sheet中
    writer.save() #保存
    writer.close() #关闭excel

    最后代码执行后效果如下:

    下方是sheet的截图

    下方是门店sheet中的数据:

     

    门店订单数量商品金额总计购买件数
    万州五桥上海大道3873
    万州新城一店4964
    万州新城二店21162
    三台老西街2582
    三水湾店52495
    上虞青春店41924
    东大街店3773
    东长街店1043111
    中江上南街店2382
    临沂义堂店31453

    下方是小区sheet中的数据:

    小区订单数量商品金额总计购买件数
    安徽一区1850818
    安徽二区1966919
    安徽四区2886628
    山东一区54212556
    山东二区40187046
    江苏一区55191856
    江苏三区29121532
    浙北大区2496925
    浙西一区61826
    浙西二区1044810
    温州大区1793917

    下方是大区sheet中的数据:

    大区订单数量商品金额总计购买件数
    北方大区2439171255
    南方大区57253858
    成都大区39915550411
    湖南大区1123848116
    贵州大区1047487115
    重庆大区1244419126

    分享就到这里了,可能文字描述逻辑有些不对,还请原谅。

    别忘记,如果对你带来启发和灵感,给我点个关注呗。

     

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    想必大家都用过Excel分类汇总这个功能吧,反正小编在学会数据透视表之前都是用这个功能的。
    在这里插入图片描述
    那么现在有一个问题:就是在做完分类汇总后,如何将汇总项复制粘贴提取出来呢?

    如下图:选中数据,点击分类汇总,分类字段为部门,汇总方式为求和,选定汇总项设置为销售额,其他默认,点击确定。这时候,我们就完成了分类汇总(按部门汇总销售额),我们欲将汇总项复制出来,按照普通的复制粘贴会出现下图错误:

    动图演示过程:
    在这里插入图片描述
    解决方法:

    选中汇总区域,用CTRL+G,快速调出定位窗口,定位可见单元格,再复制粘贴,我们发现成功的提取了汇总区域。

    动图演示过程:
    在这里插入图片描述
    今天有没有学到呢,赶快自己动手试一试吧!

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    Excel合并计算完成多表格数据汇总求和

    多表格数据汇总可以使用透视表,使用函数,今天读书屋OFFICE网陈飞老师分享一个通过合并计算完成多表格数据汇总方法,合并计算分为两种情况,一种情况是:多个表格类别一致数据不同,另一种情况是类别不一致,数据也不同。示例表格如下图所示,汇总1-3月销量到“汇总”表格中。

    第一步:鼠标光标定位在“汇总”工作表A1单元格,依次单击【数据】—【合并计算】,弹出“合并计算对话框”。

     

    Excel合并计算完成多表格数据汇总求和

     

    第二步:在合并计算对话框里的“函数”可以选择对多表汇总后的数据是执行合种计算,常用的有“求和”、“求平均”、“求最大”、“求最小”。

    Excel合并计算完成多表格数据汇总求和

    第三步:先把光标定位在“引用位置”下的文本框,然后单击1月工作表后选择要汇总的单元格区域,最后单击“添加”按钮。

    第四步:参照第三步操作,完成2月及3月工作表数据的调用,最后合并计算按所选函数的计算方式对“所有引用位置”下方工作表进行汇总。

    Excel合并计算完成多表格数据汇总求和

    图一:要汇总的工作表

    Excel合并计算完成多表格数据汇总求和

    图二:合并计算执行后的结果

    第五步:合并计算执行后的结果没有标题,可以先撤消这次执行,后再次打开“合并计算”在标签位置:勾选“首行”与“最左列”。

    Excel合并计算完成多表格数据汇总求和

    第六步:再次确定后,可以得到三个表的计算汇总结果,要注意,既使三个工作表的行的顺序不一致,也会按名称进行汇总。

    Excel合并计算完成多表格数据汇总求和

    第七步:增加与改变3月份工作表类别数据,再次打开“合并计算”,先删除“'3月'!$A$3:$B$14”引用,然后再次引用3月工作表数据添加后确定。

    如下图所示:如果三个工作表行名称一致的话,则执行数据汇总,如果三个表数据有不一致的则自动汇总到一张表。

    Excel合并计算完成多表格数据汇总求和

    http://www.dushuwu.net/xqkan.aspx?newsid=583

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