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  • excel 比对多列数据

    2019-03-21 11:15:00
    转http://club.excelhome.net/thread-1133374-1-1.html =LOOKUP(1,0/((Sheet1!$A$1:$A$10=A1)*(Sheet1!$B$1:$B$10=B1)),Sheet1!$C$1:$C$10) 亲测有效!非常感谢 转载于:...

    转 http://club.excelhome.net/thread-1133374-1-1.html

     

    =LOOKUP(1,0/((Sheet1!$A$1:$A$10=A1)*(Sheet1!$B$1:$B$10=B1)),Sheet1!$C$1:$C$10)

     

    亲测有效!非常感谢

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  • 在工作和学习中,我们经常要和Excl打交道,对数据进行一些简单和复杂的处理,可以说Office三件套是业界公认的“神器”级别...提取Excl两列(多列)数据相同的数据等等这样要对Excl数据进行一列或者多列数据处理(提取...

    在工作和学习中,我们经常要和Excl打交道,对数据进行一些简单和复杂的处理,可以说Office三件套是业界公认的“神器”级别的产品,本文,我们将探讨Excl对数据进行筛选,剔除获取提取满足条件的的数据,如:

    1.删除在Excel中如果两列数据都为空,就删除这行数据(第三列和第五列同时为空,将将该行删除)


    2.提取Excl两列(多列)数据相同的数据


    等等这样要对Excl数据进行一列或者多列的数据处理(提取)操作。

    重点来了,怎么做?方法很简单,三部曲搞定我们的需求(以“删除在Excel中如果两列数据都为空,就删除这行数据“为例):

    1、条件筛选:

    打开数据,全选你要操作的数据列,并选择Excl的 筛选 功能:如下图


    2、选择你要筛选的条件:

    执行上面的筛选步骤后,我们的EXCL表会出现一个下来的箭头,这里就可以执行我们要进行的条件选择,如图,我们要筛选C和E列两列都为空的数据,分两步筛选操作,先筛选C列;C筛选完之后筛选E列的,有多列就筛选多列:

    点击下拉箭头选择条件:

    2.1先C列筛选:


    2.2 再筛选C列(其他列):


    筛选结果,得出两列都未空白的数据出来,然后对进行你想要的操作


    3.对数据进行其他操作(删除,复制等)

    本文已删除为例,讲述一个在数据量很大时候数据选择的技巧

    如果我们筛选的数据有3W多条,要选中这些数据方法有很多,比如全选(crtl+A),鼠标一个个去选中,但是这些方式都有一点问题,比如Crtl+A全选,可能我只要数据,不要包含第一行的标题栏时,这个方法就很烦了。

    那么上面的crtl+A不行,那我用鼠标去选可以吧?这个真可以,但是当数据量很大,比如3万行,其实你去手动选还是很耗时间的,再者如果数据量更大呢?所以这个方法还是比较笨的。那有什么办法呢?

    绝招:crtl+shift+方向下箭头   (用于满足前面一行或者几行不选择时)

    3.1 选择你要开始全选的行

    3.2 使用crtl+shift+↓  方向下箭头


    3.3 选中之后就可以对你要的数据进行你想要的操作,比如删除行


    3.4 删除之后,发现我们Excl数据都没有了,只留下标题栏,那是因为,其他我们没有筛选的数据没有显示出来,这时候我们再点击标题栏的下拉箭头,把条件选回 全部 就可以把我们没有满足删除条件的数据显示出来了。(其他的操作同理)


    删除C和E列都为空的数据后,这些就是我们要保留的数据,开心保存吧



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  • Excel多列数据的连接

    千次阅读 2016-04-22 13:00:06
    在office中,我们经常要用到多列数据的连接,对于大量的数据,我们实在是无能为力,那么,我们在功能强大的office中找到了解决方法,我们可以将两列数据甚至多列数据进行连接,下面,就让我们进行实际操作吧,首先...

       在office中,我们经常要用到多列数据的连接,对于大量的数据,我们实在是无能为力,那么,我们在功能强大的office中找到了解决方法,我们可以将两列数据甚至多列数据进行连接,下面,就让我们进行实际操作吧,首先建立一个实验文件test,如下图所示:

    连接时有两种方法,首先我们使用第一种,使用“&”符进行连接:

      如下图所示,首先在需要连接的行中选中要放置结果的单元格,比如图中的选中的G列作为结果存放的列,我们在选中之后,就在fx行中填入=A1&B1&C1&D1&E1&F1所示内容

      其中A1代表A列1行,B1代表B列1行,其他类似,当然,你可以进行数据列的变换,也就是将=A1&B1&C1&D1&E1&F1的位置进行交换,将其中1个的位置进行交换,就能够实现连接到一起时整列的位置也发生交换



    现在,我们在里边填入数据:分别将A,B,C,D,E,F列的符号往下拉,进行复制,如果是数字列的话,就能够进行数字的排序,最后你只需要将结果的下拉菜单拉到你想要的位置就可以了,如下图所示为实现结果




    第二种方法是使用office中提供的函数=CONCATENATE(A1,B1,C1,D1,E1)来实现函数的增加,其他动作都和第一种一样,就是使用不同的函数实现,下面是结果对比:




    好了,上面就是几列数据连接到一起的方法,希望能够帮到大家。

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  • 由于Contact表存在多个(单列)索引,造成Delete ,update ,insert操作时需要花费...由于多个(单列)索引合并成一个(多列)索引,可能会对之前单列索引字段的查询性能有影响,做了对比测试。结果如下 测试 ...

    由于Contact表存在多个(单列)索引,造成Delete update insert操作时需要花费大量的时间删除索引和重建索引。

    通过把多个(单列)索引合并成一个(多列)索引后,测试得出Delete update insert操作时需要花费的时间大大缩短。

    由于多个(单列)索引合并成一个(多列)索引,可能会对之前单列索引字段的查询性能有影响,做了对比测试。结果如下

    测试

    Sql语句

    查询结果行数

    多个(单列)索引运行时间

    单个(多列)索引运行时间

    结论

    删除一天数据

    Declare @minCreatedDate Datetime Set @minCreatedDate= Convert(DateTime,'2010-4-25 00:00:00',120)

    DELETE from u_ch_Contact where CreatedDate between @minCreatedDate and dateadd(day,1,@minCreatedDate);

    40822

    SQL Server Execution Times:

       CPU time = 17031 ms,  elapsed time = 633199 ms.

     

    001034

    SQL Server Execution Times:

       CPU time = 10405 ms,  elapsed time = 39571 ms.

     

    000039

    单个(多列)索引明显比多个(单列)索引Del数据时花费的时间要短很多。

    CustomerID(单列)索引和(多列)索引下查询性能对比

    SELECT * FROM u_ch_contact WHERE CustomerId='F9F268C1-A234-4716-9FC8-00022B2DE8E4'

    42

    SQL Server Execution Times:

       CPU time = 0 ms,  elapsed time = 1345 ms.

     

    000001

    SQL Server Execution Times:

       CPU time = 31049 ms,  elapsed time = 21414 ms.

     

    000021

    (单列)索引比(多列)索引在查询数据花费时间要短很多,主要表现在(单列)索引用的是索引查找,(多列)索引用的是索引扫描

    CreatedBy(单列)索引和(多列)索引下查询性能对比

    SELECT * FROM u_ch_contact WHERE CreatedBy='B8056067-5DBA-41A0-B6CB-01CDFBAC517E'

    19099

    SQL Server Execution Times:

       CPU time = 422 ms,  elapsed time = 37038 ms.

    000037

    SQL Server Execution Times:

       CPU time = 35842 ms,  elapsed time = 19708 ms.

    000019

    奇怪!(多列)索引比(单列)索引花费时间要短,但(单列)索引第二次运行Sql语句时间缩短为(CPU time = 218 ms,  elapsed time = 733 ms.),而(多列)索引第二次运行Sql语句时间缩短接近一半(CPU time = 35734 ms,  elapsed time = 10806 ms.)。同样表现为(单列)索引用的是索引查找,(多列)索引用的是索引扫描

    ContactTime(单列)索引和(多列)索引下查询性能对比

    SELECT * FROM u_ch_contact WHERE ContactTime BETWEEN '2010-03-01' AND '2010-03-30'

    886469

    SQL Server Execution Times:

       CPU time = 8047 ms,  elapsed time = 120984 ms.

    000201

    SQL Server Execution Times:

       CPU time = 7579 ms,  elapsed time = 143798 ms.

     

    000224

    (单列)索引比(多列)索引在查询数据花费时间要短些,但差距不是大很多。查看执行计划发现(单列)索引和(多列)索引用的都是索引扫描

    ContactTelNo(单列)索引和(多列)索引下查询性能对比

    SELECT * FROM u_ch_contact WHERE ContactTelNo='15121007351'

    36

    SQL Server Execution Times:

       CPU time = 0 ms,  elapsed time = 972 ms.

     

    000001

    SQL Server Execution Times:

       CPU time = 47282 ms,  elapsed time = 17972 ms.

    000041

    (单列)索引比(多列)索引在查询数据花费时间要短很多,主要表现在(单列)索引用的是索引查找,(多列)索引用的是索引扫描

    CreateDate(单列)索引和(多列)索引下查询性能对比

    SELECT * FROM dbo.u_ch_Contact WHERE CreatedDate BETWEEN '2010-03-01' AND '2010-03-30'

    886461

    SQL Server Execution Times:

       CPU time = 7078 ms,  elapsed time = 125751 ms.

    000205

    SQL Server Execution Times:

       CPU time = 7750 ms,  elapsed time = 129782 ms.

     

    000210

    (单列)索引比(多列)索引在查询数据花费时间要短些,但非常细微的差距。查看执行计划发现(单列)索引和(多列)索引用的都是索引扫描

    EscalatedTo,Escalated2列)索引和(多列)索引下查询性能对比

    SELECT * FROM dbo.u_ch_Contact WHERE EscalatedTo='BDD4DE94-A75E-4F00-9FD8-06917B856CC1' AND Escalated=0

    229

    SQL Server Execution Times:

       CPU time = 15 ms,  elapsed time = 311 ms.

     

    000000

    SQL Server Execution Times:

       CPU time = 35204 ms,  elapsed time = 11806 ms.

    000011

    (单列)索引比(多列)索引在查询数据花费时间要短很多,主要表现在(单列)索引用的是索引查找,(多列)索引用的是索引扫描

    EscalatedTo,status2列)索引和(多列)索引下查询性能对比

    SELECT * FROM dbo.u_ch_Contact WHERE EscalatedTo='BDD4DE94-A75E-4F00-9FD8-06917B856CC1' AND status=3

    6004

    SQL Server Execution Times:

       CPU time = 328 ms,  elapsed time = 7449 ms.

     

    (00:00:07)

    SQL Server Execution Times:

       CPU time = 34811 ms,  elapsed time = 13253 ms.

    0000:13

    (单列)索引比(多列)索引在查询数据花费时间要短很多,主要表现在(单列)索引用的是索引查找,(多列)索引用的是索引扫描

     

      通过以上对比发现:

    查询结果行数不大的情况下: (单列)索引用索引查找明显比(多列)索引用的索引扫描有效率。

    查询结果行数大的情况下:都是用索引扫描,相差的数据就不是特别明显。

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空空如也

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多列与多列数据比对