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  • 怎么用excel实现对题目的单选框和复选框的制作了?看了之后原来这么简单。如下图:一:单选框的制作:首先在excel中输入好题目及答案。第一步:点击”开发工具“-"设计模式"-”插入“-单选框按钮:第二步:点击”...

    在各类的考试系统当中,我们经常会看到各种单选题和多选题。现实中我们也会碰到对各类单选或者多选题目进行勾选解答。怎么用excel实现对题目的单选框和复选框的制作了?看了之后原来这么简单。如下图:

    212b161fca1b520f94e5780c5bfca347.png

    一:单选框的制作:

    首先在excel中输入好题目及答案。

    第一步:点击”开发工具“-"设计模式"-”插入“-单选框按钮:

    616b50b994d37bc85bdb23a75b0bc1b3.png

    第二步:点击”单选框图标”,在需要做单选框答案前面画图:

    6c79ae42f8af8fa8a355123c7783728c.png

    第三步:调整单选框图标格式。选择单选框图标,点击右键-“属性"进入设置。如下图:将BackStyle格式设置为0,将Caption格式设置为空,将SpecialEffect设置为0。

    46a3999c035173e4067c3dfc32bf493b.png

    第四步:将做好的第一个图标复制,然后在其他答案前进行粘贴即可。如下图:

    d984e320168c554bb56bdbfb44d668d4.png

    最后:点击"开发工具"-"设计模式",退出当前模式就可以选择了。

    二:复选框的制作:

    制作方法与单选框在相似:

    第一步:点击”开发工具“-"设计模式"-”插入“-复选框按钮:

    946256e6f0c905ad9632460018e83b77.png

    第二步:点击”复选框图标”,在需要做复选框答案前面画图:

    534e1b98b753b8ab123d23c6c53959e1.png

    第三步:调整复选框图标格式。选择单选框图标,点击右键-“属性"进入设置。如下图:将BackStyle格式设置为0,将Caption格式设置为空,将SpecialEffect设置为0。

    e635c7016306ce9fa6d62a4a3e6ed8e3.png

    第四步:将做好的第一个图标复制,然后在其他答案前进行粘贴即可。如下图:

    ca1f259dfa11aa1ac19e88904f54300c.png

    最后:点击"开发工具"-"设计模式",退出当前模式就可以选择了。现在你学会如何用Excel制作单选框和复选框了吗?

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  • 我是小学的一名统计员,因长期做统计工作,近期,自学一点python,但如何excel中的8位数出生日期转成年龄,一直做不好,现请您帮忙一下,不知能否帮! 这个问题其实比较简单,做出来的最终形式如下: 主要涉及...

    最近收到一个求助邮件,他的需求如下:

    我是小学的一名统计员,因长期做统计工作,近期,自学一点python,但如何把excel中的8位数出生日期转成年龄,一直做不好,现请您帮忙一下,不知能否帮!

    这个问题其实比较简单,做出来的最终形式如下:

    file

    主要涉及格式转换和分组统计的需求,那么我们就开始一步一步的完成这一次的任务。

    1、读入excel文件

    import pandas as pd
    file_name = r'学生信息表.xlsx'
    data = pd.read_excel(file_name)
    data

    输出:

    file

    2、处理出生日期,转化为时间格式

    这次我们用pandas自带的to_datetime函数,好用快捷。

    data['出生日期'] = pd.to_datetime(data['出生日期'],format='%Y%m%d')

    3、增加一列年龄

    引入datetime包,根据当前时间的year减去出生日期得到。

    import datetime as dt
    now = dt.datetime.today().year
    data['周岁'] = now - data['出生日期'].dt.year

    输出:

    file

    4、对周岁、性别同时分组

    熟悉教程的小伙伴知道,这一期的分组内容其实可以用pandas的透视表pivot_table函数解决。

    这次我们就用另一种方法:groupby函数同样能搞定。

    #开始分组统计
    age = data.groupby(['周岁','性别'])
    age_group  = age.agg({'学生姓名':'count'}).T

    输出: file

    5、如果需要求和数据

    a.我们可以先对所有数据进行分组统计一次

    b.再单独对女生数据统计一次

    c.最后把两次的统计数据合并起来

    合并分组

    age_single = data.groupby(['周岁'])
    age_single_group = age_single.agg({'学生姓名':'count'}).T
    age_single_group.index = ['合计']

    仅女生数据

    age_single_female = data[data['性别'] == '女'].groupby(['周岁'])
    ​
    age_single_female_group = age_single_female.agg({'学生姓名':'count'}).T
    age_single_female_group.index = ['仅女生']

    合并数据

    age_union = pd.concat([age_single_group,age_single_female_group],join='outer')
    age_union.fillna(0)

    输出:

    file

    这样就完成了年级的分组统计,其他的按年级分组,或者地区分组也是类似的。是不是一步步写过来感觉pandas特别好用,特别简单。

    文源网络,仅供学习之用,侵删。

    在学习Python的道路上肯定会遇见困难,别慌,我这里有一套学习资料,包含40+本电子书,800+个教学视频,涉及Python基础、爬虫、框架、数据分析、机器学习等,不怕你学不会! https://shimo.im/docs/JWCghr8prjCVCxxK/ 《Python学习资料》

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    file

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    c72e3a4da924d93352b916ce778e36fc.png

    最近收到一个求助邮件,他的需求如下

    我是小学的一名统计员,因长期做统计工作,近期,自学一点python,但如何把excel中的8位数出生日期转成年龄,一直做不好,现请您帮忙一下,不知能否帮!

    这个问题其实比较简单,做出来的最终形式如下:

    4303ee03eef5db22e03b68af0ef81253.png

    主要涉及格式转换和分组统计的需求,那么我们就开始一步一步的完成这一次的任务。

    1、读入excel文件
    import pandas as pdfile_name = r'学生信息表.xlsx'data = pd.read_excel(file_name)data
    输出:

    6d91b979bdf3fbc71fc7254b1ebd3058.png

    读入数据2、处理出生日期,转化为时间格式这次我们用pandas自带的to_datetime函数,好用快捷。
    data['出生日期'] = pd.to_datetime(data['出生日期'],format='%Y%m%d')
    3、增加一列年龄引入datetime包,根据当前时间的year减去出生日期得到。
    import datetime as dtnow = dt.datetime.today().yeardata['周岁'] = now - data['出生日期'].dt.year
    输出:

    28b9d1b3872242be09e67451b84791d4.png

    新加周岁列

    4、对周岁、性别同时分组

    熟悉教程的小伙伴知道,这一期的分组内容其实可以用pandas的透视表pivot_table函数解决。

    这次我们就用另一种方法:groupby函数同样能搞定。

    #开始分组统计age = data.groupby(['周岁','性别'])age_group  = age.agg({'学生姓名':'count'}).T

    输出:

    53cf38ddf56bc902851da0bce2af31ee.png

    周岁,性别分组结果

    5、如果需要求和数据a.我们可以先对所有数据进行分组统计一次 b.再单独对女生数据统计一次c.最后把两次的统计数据合并起来合并分组
    age_single = data.groupby(['周岁'])age_single_group = age_single.agg({'学生姓名':'count'}).Tage_single_group.index = ['合计']
    仅女生数据
    age_single_female = data[data['性别'] == '女'].groupby(['周岁'])age_single_female_group = age_single_female.agg({'学生姓名':'count'}).Tage_single_female_group.index = ['仅女生']
    并数据
    age_union = pd.concat([age_single_group,age_single_female_group],join='outer')age_union.fillna(0)
    输出:

    0ed9791f8722b6c9cff81abbe8261329.png

    这样就完成了年级的分组统计,其他的按年级分组,或者地区分组也是类似的。是不是一步步写过来感觉pandas特别好用,特别简单。

    - END -

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    最近收到一个求助邮件,他的需求如下:

    我是小学的一名统计员,因长期做统计工作,近期,自学一点python,但如何把excel中的8位数出生日期转成年龄,一直做不好,现请您帮忙一下,不知能否帮!

    这个问题其实比较简单,做出来的最终形式如下:

    主要涉及格式转换和分组统计的需求,那么我们就开始一步一步的完成这一次的任务。

    1、读入excel文件

    import pandas as pd

    file_name = r'学生信息表.xlsx'

    data = pd.read_excel(file_name)

    data

    输出:

    2、处理出生日期,转化为时间格式

    这次我们用pandas自带的to_datetime函数,好用快捷。

    data['出生日期'] = pd.to_datetime(data['出生日期'],format='%Y%m%d')

    3、增加一列年龄

    引入datetime包,根据当前时间的year减去出生日期得到。

    import datetime as dt

    now = dt.datetime.today().year

    data['周岁'] = now - data['出生日期'].dt.year

    输出:

    4、对周岁、性别同时分组

    熟悉教程的小伙伴知道,这一期的分组内容其实可以用pandas的透视表pivot_table函数解决。

    这次我们就用另一种方法:groupby函数同样能搞定。

    #开始分组统计

    age = data.groupby(['周岁','性别'])

    age_group = age.agg({'学生姓名':'count'}).T

    输出:

    5、如果需要求和数据

    a.我们可以先对所有数据进行分组统计一次

    b.再单独对女生数据统计一次

    c.最后把两次的统计数据合并起来

    合并分组

    age_single = data.groupby(['周岁'])

    age_single_group = age_single.agg({'学生姓名':'count'}).T

    age_single_group.index = ['合计']

    仅女生数据

    age_single_female = data[data['性别'] == '女'].groupby(['周岁'])

    age_single_female_group = age_single_female.agg({'学生姓名':'count'}).T

    age_single_female_group.index = ['仅女生']

    合并数据

    age_union = pd.concat([age_single_group,age_single_female_group],join='outer')

    age_union.fillna(0)

    输出:

    这样就完成了年级的分组统计,其他的按年级分组,或者地区分组也是类似的。是不是一步步写过来感觉pandas特别好用,特别简单。

    文源网络,仅供学习之用,侵删。

    在学习Python的道路上肯定会遇见困难,别慌,我这里有一套学习资料,包含40+本电子书,800+个教学视频,涉及Python基础、爬虫、框架、数据分析、机器学习等,不怕你学不会!

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空空如也

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如何用excel快速分组