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  • 如下图所示,已知个固定1332是由A中的某几个值求和计算得出,但是如何找出是由哪几个数求和算出来的呢?这里就用到了excel中的规划求解。下面就起来看看规划求解的用法吧。、添加规划求解功能。如果在...

    如下图所示,已知一个固定值1332是由A列中的某几个值求和计算得出,但是如何找出是由哪几个数求和算出来的呢?这里就用到了excel中的规划求解。下面就一起来看看规划求解的用法吧。

    46bb0e881ee9abf4f49ecab97f5a18c8.png

    一、添加规划求解功能。

    如果在excel中数据选项卡的最右侧有规划求解的功能,那么直接跳过本步骤,直接看第二步即可。如果没有,请按照本步骤添加规划求解功能。

    a2079b719edc9bb649d7fc6bd1c40cee.png

    操作步骤:

    文件选项卡——选项——自定义功能区——右侧方框中勾选开发工具前面的复选框。

    开发工具——excel加载项——规划求解加载项

    检查数据选项卡确认是否有规划求解的功能。

    动图如下所示:

    75ca98578f3c54e4e03a4f559b64c1c7.gif

    二、录入函数。

    在AB列之间插入一列空白列,然后在任意空白单元格输入函数=SUMPRODUCT(A2:A15,B2:B15),这个函数表示计算A2*B2+A3*B3+…+A15*B15的值。做这一步运算就是为了根据这一步的计算结果1332和A列的数据求B列的值。不明白也没关系,请往下看就好了.

    8fa9a0224e7297f0a391bf4a026de7c5.gif

    三、规划求解计算。

    操作步骤如下图所示:①打开数据选项卡中的规划求解功能。②设置目标选择刚才设置公式计算结果的单元格,此处为E5单元格。③选择目标值。④目标值输入已知的固定值1332。⑤通过更改可变单元格选择B2到B15单元格。⑥分别添加三个遵守约束B2:B15<=1、B2:B15>=0、B2:B15int整数。⑦点击下面的求解即可。

    c4b1f849c064523360bf607c32455cab.png
    e5ba5fd91154209d171954739fbd52f7.png

    四、查找满足条件的值。

    最后一步就是查找对应的单元格了,下图中就是规划求解后的结果。B列中数值为1的单元格对应同一行中A列的单元格就是我们要求的值,即1332=270+379+298+385,通过筛选或者条件格式都比较容易找到满足条件A列中的4个值。

    此处可以看到A列中有两个270都满足条件,规划求解只会找到其中一个满足条件的值。

    399584e6381240d15a77b9850d4502db.png

    这就是本文介绍规划求解的应用,赶快试一下吧。

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  • 例如,假设在含有数字的某一列中,需要对大于 5 的数值求和。 请使用以下公式:=SUMIF(B2:B25,">5")下图中是对B2:B9单元格区域中 ,数值>=500的单元格求和。01 语法SUMIF(range, criteria, [sum_range])02 ...

    SUMIF,对单元格区域中符合指定条件的值求和。 例如,假设在含有数字的某一列中,需要对大于 5 的数值求和。 请使用以下公式:

    =SUMIF(B2:B25,">5")

    下图中是对B2:B9单元格区域中 ,数值>=500的单元格求和。


    v2-f1cc6521a2c78966dadc560e050808be_b.jpg

    01 语法

    SUMIF(range, criteria, [sum_range])

    02 参数

    • range 必需。 用于条件计算的单元格区域。 每个区域中的单元格都必须是数字或名称、数组或包含数字的引用。 空值和文本值将被忽略。
    • criteria 必需。 用于确定对哪些单元格求和的条件,其形式可以为数字、表达式、单元格引用、文本或函数。 例如,条件可以表示为 32、">32"、B5、32、"32"、"苹果" 或 TODAY()。

    要点 任何文本条件或任何含有逻辑或数学符号的条件都必须使用双引号 (") 括起来。 如果条件为数字,则无需使用双引号。

    • sum_range 可选。 要求和的实际单元格(如果要对未在 range 参数中指定的单元格求和)。 如果省略 sum_range 参数,Excel 会对在范围参数中指定的单元格(即应用条件的单元格)求和。

    注释

    • 可以在 criteria 参数中使用通配符 (包括问号 (?) 和星号 (*)) 。 问号匹配任意单个字符;星号匹配任意一串字符。 如果要查找实际的问号或星号,请在该字符前键入波形符 (~)。

    03 说明

    • 使用 SUMIF 函数匹配超过 255 个字符的字符串时,将返回不正确的结果 #VALUE!。


    04 示例 1

    复制下表中的示例数据,然后将其粘贴进新的 Excel 工作表的 A1 单元格中。 要使公式显示结果,请选中它们,按 F2,然后按 Enter。 如果需要,可调整列宽以查看所有数据。


    财产价值佣金数据
    ¥ 1,000,000.00¥ 70,000.00¥ 2,500,000.00
    ¥ 2,000,000.00¥ 140,000.00
    ¥ 3,000,000.00¥ 210,000.00
    ¥ 4,000,000.00¥ 280,000.00
    公式说明结果
    =SUMIF(A2:A5,">160000",B2:B5)财产价值高于 160,000 的佣金之和。¥ 630,000.00
    =SUMIF(A2:A5,">160000")高于 160,000 的财产价值之和。¥ 9,000,000.00
    =SUMIF(A2:A5,300000,B2:B5)财产价值等于 300,000 的佣金之和。¥ 210,000.00
    =SUMIF(A2:A5,">" & C2,B2:B5)财产价值高于单元格 C2 中值的佣金之和。¥ 490,000.00

    05 示例 2

    复制下表中的示例数据,然后将其粘贴进新的 Excel 工作表的 A1 单元格中。 要使公式显示结果,请选中它们,按 F2,然后按 Enter。 如果需要,可调整列宽以查看所有数据。

    类别食物销售额
    蔬菜西红柿¥ 23,000.00
    蔬菜西芹¥ 55,000.00
    水果橙子¥ 8,000.00
    黄油¥ 4,000.00
    蔬菜胡萝卜¥ 42,000.00
    水果苹果¥ 12,000.00
    公式说明结果
    =SUMIF(A2:A7,"水果",C2:C7)“水果”类别下所有食物的销售额之和。¥ 20,000.00
    =SUMIF(A2:A7,"蔬菜",C2:C7)“蔬菜”类别下所有食物的销售额之和。¥ 120,000.00
    =SUMIF(B2:B7,"西*",C2:C7)以“西”开头的所有食物(西红柿、西芹)的销售额之和。¥ 43,000.00
    =SUMIF(A2:A7,"",C2:C7)未指定类别的所有食物的销售额之和。¥ 4,000.00



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  • 本人是在一家零售行业工作,所出的教程,都是...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。这次领导叫我...

    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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  • 但是sumproduct是在C:R十六中查找个人的名字,把匹配到的行后面的U的金额相加,且存在个问题,如果这十六中的某行,出现多个查找人的名字,那么这行后面的数值会被累加多次 很明显下面的数据想要...

     1、最简单粗暴的公式,多个sumif求和

     

    2、利用sumproduct

    本意是在C、H、P、Q、R五列中查找一个人的名字,把匹配到的行后面U列的金额相加

    但是sumproduct是在C:R十六列中查找一个人的名字,把匹配到的行后面的U列的金额相加,且存在一个问题,如果这十六列中的某一行,出现多个查找人的名字,那么这一行后面的数值会被累加多次

    很明显下面的数据想要的结果是20,返回的却是30

     

    3、利用数组公式便可以避免这个问题,利用了非0即为true的原理,不管同行出现了几次,后面的值只累加一次

    数组公式要记得使用Ctrl+Shift+Enter快捷键哦

    美中不足的是,虽然精准的表达了需求,但是还是有些复杂

     多条件同时满足用这个

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/LcxSummer/p/9269300.html

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空空如也

空空如也

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一列数据对应值指定条件求和