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  • 2018-11-27 16:40:51

    Python分类求和方法,Excel表格数据为例。
    在Excel中经常会有根据列分类求和的需求,如果数据较少,可以在Excel中通过手动筛选的方法,但是数据较多那就比较麻烦啦。
    这里需要用到groupby函数,pandas提供了一个灵活高效的groupby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键(可以是函数、数组或DataFrame列名等)拆分pandas对象。计算分组摘要统计,如计数、平均值、标准差,或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数。应用组内转换或其他运算,如规格化、线性回归、排名或选取子集等。计算透视表或交叉表。执行分位数分析以及其他分组分析。
    这里只简单举个例子,利用groupby函数在Excel表格中分类求和的简单实现。
    需求分析,现有如下表格

    在这里插入图片描述

    需要按照不同月份汇总value值,这里可以用groupby函数简单实现。

    import pandas as pd
    df=pd.read_excel('F:\邮件张\wan.xlsx')
    df_sum = df.groupby('month')['value'].sum() 
    df_sum.to_excel('F:\邮件张\汇总.xlsx') 
    

    最终得到新建汇总表格如下

    在这里插入图片描述

    可以利用Python得到按照列分类的汇总。

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    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。

     

    展开全文
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    环境准备

    基于【BIEE】04..中建立的事实表

    通过UNION ALL后得到如下报表:

    image

    优秀员工薪水公式:CASE WHEN "EMP_FACT"."级别"='A'  THEN "EMP_FACT"."薪水" ELSE 0 END

    非优秀员工薪水公式:CASE WHEN "EMP_FACT"."级别"='A'  THEN 0 ELSE "EMP_FACT"."薪水" END

    优秀占比:(CASE WHEN "EMP_FACT"."级别"='A'  THEN "EMP_FACT"."薪水" ELSE 0 END)/sum("EMP_FACT"."薪水")

    问题分析

    出现上述问题的原因是:资料库的【薪水】字段已经是sum

    image

    解决这个问题只需要使用原值(不经过聚合的值)即可

    image

    公式修改

    image

    image

    image

    修改后结果:

    image

    然后点击image进入分析编辑状态

    image

    新增行合计

    image

    合计后结果如下:

    image

    从图中我们可以看出,合计后的结果是不正确的,直接就是2.78,这种占比在合计结果这应该是=35000/(35000+1700)的,正确值应该是:0.95

    此时,我们就可以想到,在占比列使用【服务器复杂聚合】即可实现效果

    image

     

    点击后,发现得不到预期的效果,最后发现:当使用union all或者union时候,无法使用该聚合方式

    最终解决该问题的方案是:去掉union 使用【数据透视表属性】中的【包含仅有空值的行/列】

    image

    转载于:https://www.cnblogs.com/OliverQin/p/8333821.html

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    有如下一张表T ,记录了2021年各个部门每个月的订单数
    在这里插入图片描述
    现要求得每个部门到哪个月份的时候累计订单量突破20
    最终结果应为
    在这里插入图片描述


    Solution:

    --建表
    if object_id('T','U') is not null drop table T
    create table T (
        ID INT IDENTITY,
        Department varchar(50),
        YM varchar(50),
        Orders int
    )
    insert into T (Department,YM,Orders)
    values
    ('A','202101',10),
    ('A','202102',5),
    ('A','202103',8),
    ('B','202101',15),
    ('B','202102',6),
    ('B','202103',20),
    ('B','202104',2)
    --查询
    SELECT Department,MIN(YM) as YM
    FROM (select ID,Department,YM,Orders
         ,sum(Orders) over(partition by Department order by YM) as AccOrders
    from T
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    where AccOrders > 20
    GROUP BY Department
    
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