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  • 搜集数据的方法有多种,可以采用统计报表、典型调查、重点调查或抽样调查,以后我国的统计调查将以抽样为主,所以我们在这里介绍一下如何用Excel进行抽样。 使用Excel进行抽样,首先要对各个总体单位进行编号,编号...
  • xlrd模块xlrd是python中一个第三方的用于读取excle表格的模块,很多企业在没有使用计算机管理前大多使用表格来管理数据,所以导入表格还是非常常用的!安装xlrdpip install xlrdexcel结构分析一个excle表格包含多个...

    xlrd模块

    xlrd是python中一个第三方的用于读取excle表格的模块,很多企业在没有使用计算机管理前大多使用表格来管理数据,所以导入表格还是非常常用的!

    安装xlrd

    pip install xlrd

    excel结构分析

    一个excle表格包含多个sheet

    一个sheet中包含多行多列

    每个单元格具备唯一的行号和列号

    常用函数import xlrd

    # 读取文件

    work_book = xlrd.open_workbook("/Users/jerry/Desktop/公司机密数据.xlsx")

    # 选取一个表

    # 获取所有所有表格名称

    print(work_book.sheet_names())

    # 选择第2个 索引从0开始

    sheet = work_book.sheet_by_index(1)

    # 表格名称

    print(sheet.name)

    # 行数

    print(sheet.nrows)

    # 列数

    print(sheet.ncols)

    #批量读取行数据

    # 取出第6行的全部内容包含数据类型

    print(sheet.row(6))

    # 取出第6行的内容包含数据类型 从第3列开始获取

    print(sheet.row_slice(6,start_colx=3))

    # 取出第6行的内容包含数据类型 从第3列开始获取

    print(sheet.row_slice(6,start_colx=4,end_colx=5))

    # 获取该行所有数据类型 一数字表示

    # print(sheet.row_types(6))

    # print(sheet.row_values(6))

    # 单元格的处理

    print(sheet.cell(0,0).value) # 取值

    print(sheet.cell(0,0).ctype) # 取类型

    print(sheet.cell_value(2,0)) # 直接取值

    print(sheet.row(0)[0]) # 先取行再取单元格

    print(sheet.col(0)) # 第0列所有数据

    print(sheet.col(0)) # 先取列再取单元格

    print(sheet.cell_type(0,0))

    # 单元格位置转换

    print(xlrd.cellname(2,1))

    print(xlrd.cellnameabs(0,2))

    print(xlrd.colname(5))

    # 时间类型转换

    # print(sheet.cell(6,5).value)

    # print(xlrd.xldate_as_datetime(sheet.cell(6,5).value,1))

    案例:

    读取一个报价单 其第二个sheet包含合并单元格

    文件地址:https://share.weiyun.com/5GaLY2mimport xlrd

    sheet = xlrd.open_workbook("报价单.xlsx").sheet_by_index(1)

    def get_text(row,col):

    # 判断该坐标是否是被合并的单元格 合并单元格的数据都在合并区域的第一个位置

    for ces in sheet.merged_cells:

    if (row >= ces[0] and row < ces[1]) and (col >= ces[2] and col < ces[3]):

    return sheet.cell(ces[0],ces[2]).value # 取出合并区域的第一个数据

    return sheet.cell(row,col).value #正常取出对应数据

    keys = sheet.row_values(1) # 获取所有的列标题

    data = []

    for row in range(2,sheet.nrows):

    dic = {}

    for col in range(sheet.ncols):

    k = keys[col] #确定key

    res = get_text(row,col)

    dic[k] = res # 确定值 并存储

    data.append(dic)

    print(data)

    # 序列化为json

    import json

    json.dump(data,open("test.json","wt"),ensure_ascii=False)

    xlwt模块

    是python中一个第三方的用于写入excle数据到表格的模块

    用代码来编写exlce是非常低效的 所以该模块了解即可。import xlwt

    # 创建工作簿

    work = xlwt.Workbook()

    # 创建一个表

    sheet = work.add_sheet("员工信息数据")

    #创建一个字体对象

    font = xlwt.Font()

    font.name = "Times New Roman" # 字体名称

    font.bold = True # 加粗

    font.italic = True # 斜体

    font.underline = True # 下划线

    #创建一个样式对象

    style = xlwt.XFStyle()

    style.font = font

    # 写入标题

    for k in keys:

    sheet.write(0,keys.index(k),k,style)

    # 写入数据

    for i in infos:

    for k in keys:

    sheet.write(1 + infos.index(i),keys.index(k),label = i[k])

    # 保存至文件

    work.save("test.xls")

    import xlrd

    import pymysql

    # 读取文件

    work_book = xlrd.open_workbook("/xxx/xxx.xlsx")

    # 选取一个表

    sheet = work_book.sheet_by_index(0)

    # 遍历表格数据

    datas = []

    for row in range(1,sheet.nrows):

    temp_list =[]

    for col in range(sheet.ncols):

    value = sheet.cell_value(row,col)

    temp_list.append(value)

    datas.append(temp_list)

    # 打开数据库连接

    db = pymysql.connect(host='localhost', port=3306,

    user='username', passwd='password', db='database_name', charset='utf8')

    # 使用cursor()方法获取操作游标

    cursor = db.cursor()

    # SQL 插入语句

    sql = "INSERT INTO SHOP(shop_code, shop_name, month) VALUES (%s,%s,%s)"

    try:

    # 执行sql语句

    cursor.executemany(sql, datas)

    # 提交到数据库执行

    db.commit()

    except :

    # 如果发生错误则回滚

    db.rollback()

    # 关闭游标

    cursor.close()

    # 关闭数据库连接

    db.close()

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  • 我们可以把数据分析细分为以下 8 个步骤:(1)读取(2)清洗(3)操作(4)转换(5)整理(6)分析(7)展现(8)报告在《如何用 Python 读取数据?》这篇文章中,我们学习了从 5 种不同的地方读取数据的方法,接下来,我们将利用...
    c0a073be021aa8e17e98571cb880b4ad.png
    林骥的第 38 篇文章
    0. 序言在做数据分析之前,我们首先要明确数据分析的目标,然后应用数据分析的思维,对目标进行细分,再采取相应的行动。我们可以把数据分析细分为以下 8 个步骤:(1)读取(2)清洗(3)操作(4)转换(5)整理(6)分析(7)展现(8)报告在《如何用 Python 读取数据?》这篇文章中,我们学习了从 5 种不同的地方读取数据的方法,接下来,我们将利用其中的一种方法,从  Excel 文件中读取原始数据,然后利用 Python 对它进行清洗。下面我们用一副待清洗的扑克牌作为示例,假设它保存在代码文件相同的目录下,在 Jupyter Lab 环境中运行以下代码:
    import numpy as np
    import pandas as pd

    # 设置最多显示 10 行
    pd.set_option('max_rows', 10)

    # 从 Excel 文件中读取原始数据
    df = pd.read_excel(
    '待清洗的扑克牌数据集.xlsx'
    )

    df
    返回结果如下:aaa4f02d9324275653b4c4f903bebce4.png这幅待清洗的扑克牌数据集,有一些异常情况,包括:大小王的花色是缺失的,有两张重复的黑桃♠️ A,还有一张异常的黑桃♠️ 30。1. 如何查找异常?在正式开始清洗数据之前,往往需要先把异常数据找出来,观察异常数据的特征,然后再决定清洗的方法。
    # 查找「花色」缺失的行
    df[df.花色.isnull()]

    fe91036bbf1d26ca225be9d452f9654d.png

    # 查找完全重复的行
    df[df.duplicated()]

    5deceb8dff48eeede289519357b59cb7.png

    # 查找某一列重复的行
    df[df.编号.duplicated()]

    5deceb8dff48eeede289519357b59cb7.png

    # 查找牌面的所有唯一值
    df.牌面.unique()
    返回结果:array(['大王', '小王', 'A', '30', 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 'J', 'Q', 'K', 2, 3], dtype=object)根据常识可以判断,牌面为 30 的是异常值。
    # 查找「牌面」包含 30 的异常值
    df[df.牌面.isin(['30'])]

    49acf3a177b26a381248c8294056c17d.png

    # 查找王牌,模糊匹配
    df[df.牌面.str.contains(
    '王', na=False
    )]

    519f25f883640b205e13bfba69076def.png

    # 查找编号在 1 到 5 之间的行
    df[df.编号.between(1, 5)]

    63f823a82d5c44fa60791f6d14485213.png

    查找某个区间,也可以用逻辑运算的方法来实现:

    # 查找编号在 1 到 5 之间的行
    df[(df.编号 >= 1)
    & (df.编号 <= 5)]
    其中「 & 」代表必须同时满足两边的条件,也就是「且」的意思。还可以用下面等价的方法:
    # 查找编号在 1 到 5 之间的行
    df[~((df.编号 < 1)
    | (df.编号 > 5))]
    其中「 | 」代表两边的条件满足一个即可,也就是「或」的意思,「 ~ 」代表取反,也就是「非」的意思。2. 如何排除重复?使用 drop_duplicates() 函数,在排除重复之后,会得到一个新的数据框。

    # 排除完全重复的行,默认保留第一行
    df.drop_duplicates()

    返回结果如下:5c69ba34c5e21d5a667fa8a2afb4454d.png如果想要改变原来的数据框,有两种方法,一种方法,是增加 inplace 参数:
    # 排除重复后直接替换原来的数据框
    df.drop_duplicates(
    inplace=True
    )
    另一种方法,是把得到的结果,重新赋值给原来的数据框:

    # 排除重复后,重新赋值给原来的数据框
    df = df.drop_duplicates()

    如果想要按某一列排除重复的数据,那么指定相应的列名即可。
    # 按某一列排除重复,默认保留第一行
    df.drop_duplicates(['花色'])

    bb138d78dcc9eaeb07db282e70be4e69.png

    如果想要保留重复的最后一行,那么需要指定 keep 参数。
    # 按某一列排除重复,并保留最后一行
    df.drop_duplicates(
    ['花色'], keep='last'
    )

    d71825404eaada652976bcf60af2563b.png

    从上面两个返回结果的编号可以看出,不同方法的差异情况。3. 如何删除缺失?使用 dropna() 函数,默认删除包含缺失的行。为了更加简单易懂,我们用扑克牌中不重复的花色作为示例。
    # 不重复的花色
    color = df.drop_duplicates(
    ['花色']
    )

    color

    bb138d78dcc9eaeb07db282e70be4e69.png

    # 删除包含缺失值的行
    color.dropna()

    77747312a6b1eb181afac55469b62e44.png

    如果想要删除整行全部为空的行,那么需要指定 how 参数。
    # 删除全部为空的行
    color.dropna(how='all')

    bb138d78dcc9eaeb07db282e70be4e69.png

    如果想要删除包含缺失值的列,那么需要指定 axis 参数。
    # 删除包含缺失值的列
    color.dropna(axis=1)

    13c2fbc1d327312bc6a8b2f32f4e3c73.png

    可以看到,包含缺失值的「花色」这一列被删除了。4. 如何补全缺失?使用 fillna() 函数,可以将缺失值填充为我们指定的值。
    # 补全缺失值
    color.fillna('Joker')

    ef52abb0ded6584983e45cb178bb8ea4.png

    可以看到,原来的 NaN 被填充为 Joker,在实际工作的应用中,通常填充为 0,也就是说, fillna(0) 是比较常见的用法。如果想要使用临近的值来填充,那么需要指定 method 参数,例如:
    # 用后面的值填充
    color.fillna(method='bfill')

    d9add1829f2782a2ed6b57756c65bd47.png

    可以看到,原来第一行的 NaN 替换成了第二行的「黑桃♠️」。其中 method 还有一些其他的可选参数,详情可以查看相关的帮助文档。还有一种按字典填充的方法。为了让下面的演示更加直观易懂,我们先把索引为 2 的牌面设置为缺失值:

    # 为了演示,先指定一个缺失值
    color.loc[2, '牌面'] = np.nan
    color

    68cb58b70c48a8efa2d0056c1585b814.png
    # 按列自定义补全缺失值
    color.fillna(
    {'花色': 0, '牌面': 1}
    )

    661e9ce66effc2651defd3bcdbe33ccf.png

    可以看出,不同列的缺失值,可以填充为不同的值,花色这一列填充为 0,牌面这一列填充为 1,我在图中分别用红色的方框标记出来了。5. 应用案例下面我们用 Python 代码,把这幅待清洗的扑克牌数据集,变成一副正常的扑克牌数据。
    import numpy as np
    import pandas as pd

    # 设置最多显示 10 行
    pd.set_option('max_rows', 10)

    # 从 Excel 文件中读取原始数据
    df = pd.read_excel(
    '待清洗的扑克牌数据集.xlsx'
    )

    # 补全缺失值
    df = df.fillna('Joker')

    # 排除重复值
    df = df.drop_duplicates()

    # 修改异常值
    df.loc[4, '牌面'] = 3

    # 增加一张缺少的牌
    df = df.append(
    {'编号': 4,
    '花色': '黑桃♠',
    '牌面': 2},
    ignore_index=True
    )

    # 按编号排序
    df = df.sort_values('编号')

    # 重置索引
    df = df.reset_index()

    # 删除多余的列
    df = df.drop(
    ['index'], axis=1
    )

    # 把清洗好的数据保存到 Excel 文件
    df.to_excel(
    '完成清洗的扑克牌数据.xlsx',
    index=False
    )

    df
    返回结果如下:

    c1797675c24c8c4fca62c60c3efc1922.png

    可以看到,我们已经成功地把它变成了一副正常的扑克牌数据。6. 小结我们简单回顾一下本文的主要内容,首先,我们从宏观层面介绍了数据分析的 8 个步骤,然后用一副待清洗的扑克牌数据集作为示例,从读取数据,到查找异常,再到排除重复、删除缺失和补全缺失,最后,我们用一个案例,完整演示了清洗数据的过程。如果你想要获取本文的案例数据,请前往林骥的公众号后台回复「清洗」。猜你喜欢如何用 Python 读取数据?用扑克牌演示 Python 数据分析数据分析的 8 种思维
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  • data1 另外,R应该/,而不\所以应该是data1 或者两个\\data1 还有R区小写以应该C:,而不是c:如何将R语言中的表格数据输出为Excel文件需要导入 包rJava和xlsx运用write.xlsx格式:write.xlsx(x, file, ...

    怎样向R语言中导入excel中整理好的数据呢?

    data1

    另外,R应该用/,而不\

    所以应该是data1

    或者用两个\\

    data1

    还有R区小写以应该用C:,而不是c:

    如何将R语言中的表格数据输出为Excel文件

    需要导入 包rJava和xlsx

    运用write.xlsx格式:write.xlsx(x, file, sheetName="Sheet1",

    col.names=TRUE, row.names=TRUE, append=FALSE, showNA=TRUE)

    x为数据集,file为文件名(导默认文件夹,通过过getwd()查询默认目录,setwd()修改目录)

    还可以运用函数write.cxv:格式:write.csv(x, file)

    r语言怎样把新数据再加到已有数据的excel表格里

    data1

    另外,R应该用/,而不\

    所以应该是data1

    或者用两个\\

    data1

    还有R区小写以应该用C:,而不是c:

    如何从excel把数据导入到r中

    需要导入 包rJava和xlsx

    运用write.xlsx格式:write.xlsx(x, file, sheetName="Sheet1",

    col.names=TRUE, row.names=TRUE, append=FALSE, showNA=TRUE)

    x为数据集,file为文件名(导默认文件夹,通过过getwd()查询默认目录,setwd()修改目录)

    还可以运用函数write.cxv:格式:write.csv(x, file)

    r语言怎么导入数据,导入后怎么调用

    做分析数据真是一大悲剧,正是无水、无根之木再加米之炊。通常我寻到的数据格式主要有文本格式、Excel格式和SPSS格式。当然也会有从数据库等其它途径进来,这不在本文讨论范围内。

    一般的文本格式导入,都可以用read.table命令把数据扔进R里面。Excel和Spss数据的话,可用相应软件将文件打开,观察数据结构后将其复制到剪贴板,然后一样可以用read.table('clipboard')扔到R里面。如果文件太大不好复制,那么可以利用Excel和Spss的导出功能,将数据导出成文本格式。

    还有一种情况就是,你的计算机上没有安装Excel或是Spss,这数据导入就要用到RODBC扩展包了。首先装载RODBC包。然后输入数据文件的绝对路径(要注意是用/而不是\)来定义连接,最后用数据抓取命令获取你需要的标签页数据内容(Sheet1)。

    library(RODBC)

    channel=odbcConnectExcel("d:/test.xls")

    mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')这样简单的两个步骤就可以将Excel数据导入R的mydata变量中。如果是Excel2007格式数据则要换一个函数

    channel=odbcConnectExcel2007('d:/test.xlsx')

    mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')导入spss的sav格式数据则要用到foreign扩展包,加载后直接用read.spss读取sav文件

    library(foreign)

    mydata=read.spss('d:/test.sav')上面的函数在很多情况下没能将sav文件中的附加信息导进来,例如数据的label,那么建议用Hmisc扩展包的spss.get函数,效果会更好一些。

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  • 替换为/接下来整理数据,将这两个基金具有【相同净值日期】的数据放在同一行,如持有下图这两个基金,望正的净值只保留月底那一天的数据,其他数据去除。整理后的数据如下将上表的累计净值、涨跌...

    先从金斧子官网找到基金的净值,复制到excel表。如下图,左边一列是2015年以来【安信乾盛鹏*2期】的净值数据,右边一列为【从*全天候联接A 】的净值数据。

    209cb18936aa366fb5a1d3d7ee4ed0b5.png

    在开始栏目下,找到“替换"

    620e1a0c7dff4982779124aef4355af3.png

    选中A列,将净值日期的.替换为/

    5563104729ba27c58a8d72436f6be866.png

    接下来整理数据,将这两个基金具有【相同净值日期】的数据放在同一行,如持有下图这两个基金,望正的净值只保留月底那一天的数据,其他数据去除。

    28f0a8321fa0948da57ad4cddcdfd495.png

    整理后的数据如下

    23e3cddf7cad1efd037d7b0cf5b827df.png

    将上表的累计净值、涨跌幅去掉,同时从http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_zhishu_399300.html网易财经上导出沪深300指数历史数据,并手动加入到上述表格。(由于数据较多,可先将基金净值数据和沪深300数据各自放在一个excel表,然后用本文末的python程序,,将有相同日期的放在一个表格。)

    5eff2f554f74edfdc1c82297c8ddd86a.png

    净值化沪深300指数(即净值日收盘价除以2015年5月买入望正时的沪深300指数),同时计算整体组合的份额(2015年买入100万份组合份额,2017年10月底,买入80.906万份组合份额)

    797b47f01f8d5a41a3b771333906af30.png

    6ac4b9d968f11b87393c9a89e63d15d9.png

    计算持仓市值后,组合净值即为持仓市值除以份额。

    ad8037a84d849a9805c1709bc3848471.png

    画图,插入图表。

    1896df04e8e8c5cc12a008de0a6076f7.png

    得出净值图如下:

    4b9cf6eb1693d05b5631c4797b542b92.png

    选中日期这一水平轴,点”选择数据“

    4249daabf5ae1cd6293130639123e39b.png

    e6393ecfadb53d7741fa00ca207b4b5d.png

    88bcfe403c86d27b55ed118f6d63a8d0.png

    得出组合净值走势和沪深300的走势如下:

    424e04fc8a394263bd9bd3d3b8c7cec6.png

    同样的方法将持仓市值的数据添加进来,由于持仓市值和组合净值、沪深300的单位不一样,我们更改图表类型,将持仓市值显示在有坐标轴

    ec1bf504dcb714afbe7ad783355ff23e.png

    c879480e787b00435f877677718cd861.png

    调整一下颜色,得出净值走势图如下:

    47ed0e33008df7187e9a66b7a83993e2.png

    附:

    import pandas as pd

    zuhe = pd.read_excel('C:/Users/bowen.chen/data/AAA.xlsx')

    hs = pd.read_excel('C:/Users/bowen.chen/data/沪深300指数.xlsx')

    data_mg = pd.merge(left=zuhe, right=hs, how='outer', on='净值日期', suffixes=('_1', '_2'))

    data_mg.to_excel('BBB.xlsx', index=False)

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  • 原标题:手把手教你Python爬取存储数据,还能自动在Excel中可视化 大家好,我们来探讨如何爬取虎扑NBA官网数据,并且将数据写入Excel中同时自动生成折线图,主要有以下几个步骤: 本文将分以下两个部分进行分别...
  • 但是在两列单元格中光是用眼睛去查找的话可能很难分辨出来,而且还很费神,何不试试用Excel中的公式自动分辨有哪些相同数据呢?下面有4种方法可以快速帮大家找出重复数据。 工具/原料 Excel ...
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  • 我们经常会遇到这样的要求:用户给发过来一些数据,要我们直接给存放到数据库里面,有的是Insert,有的是Update等等,...第一,将Excel数据整理好了之后,通过SQL的导入功能直接导进数据库,但是得保证数据库字段...
  • Cokery今天在帮助同事整理数据的时候遇到了一个难题,就是在Excel如何筛选重复的名字,因为几百个人中肯定有名字重复的,那么有没有方法可以筛选出来名字重复的数据呢?Cokery请教了一下同事,他使用的是函数公式来...
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  • 因为透视表对原始数据有一定的要求,所以本次的破冰之旅也将把焦点放在如何整理基础数据这个方面。1.1 初识透视表如果有人告诉你,下面这两个看起来很高大上的报表,其实只需要在EXCEL里面鼠标点几下就完成了。你...
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  • 我们可以把数据分析细分为以下 8 个步骤:读取清洗操作转换整理分析展现(8)报告在《 如何用 Python 读取数据? 》这篇文章中,我们学习了从 5 种不同的地方读取数据的方法,接下来,我们将利用其中的一种方法, 从 ...
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  • 现在很多公司都在网上处理业务,因此会有很多从网络上导出或者直接从网页上复制粘贴得到的数据,例如下图(源数据过多,为了方便讲解,省略了部分源数据):A列是网络上导出的原始数据,现需要整理成C、D、E列的形式。...

空空如也

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如何用excel整理数据