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2021-07-27 04:41:25
Excel中MAX函数中的“*”起什么作用？
连接作用，表示满足前面条件的对应D列数据。
Excel中MAX是什么意思
max是求最大值函数。它是excel函数中使用较高的常用函数，例如用来计算学生最高成绩、员工最高工资、以及最大积分等。
MAX作为Excel中使用率非常高的一个函数，常常被用来统计指定数据区域中的最大值，今天小编excel小课堂(ID：excel-xiaoketang 长按复制)要分享的就是MAX函数的一个超级应用，指定条件并返回对应区域的最大值。
max函数语法： max(number1,number2,...)。
扩展资料：
excel中其他函数意思：
1、ABS函数。
函数名称：ABS。
主要功能：求出相应数字的绝对值。
使用格式：ABS(number)。
参数说明：number代表需要求绝对值的数值或引用的单元格。
特别提醒：如果number参数不是数值，而是一些字符(如A等)，则B2中返回错误值“#VALUE！”。
2、AND函数。
函数名称：AND。
主要功能：返回逻辑值：如果所有参数值均为逻辑“真(TRUE)”，则返回逻辑“真(TRUE)”，反之返回逻辑“假(FALSE)”。
使用格式：AND(logical1,logical2, ...)。
参数说明：Logical1,Logical2,Logical3……：表示待测试的条件值或表达式，最多这30个。
特别提醒：如果指定的逻辑条件参数中包含非逻辑值时，则函数返回错误值“#VALUE!”或“#NAME”。
3、AVERAGE函数。
函数名称：AVERAGE。
主要功能：求出所有参数的算术平均值。
使用格式：AVERAGE(number1,number2,……)
参数说明：number1,number2,……：需要求平均值的数值或引用单元格(区域)，参数不超过30个。
特别提醒：如果引用区域中包含“0”值单元格，则计算在内；如果引用区域中包含空白或字符单元格，则不计算在内。
excel 函数中 min和max函数是怎么用的啊，分别是什么意思？
求最大值和最小值的
min是最小值
max是最大值
在函数选项中用……
在excel中这个=max是什么函数
取最大值。
万用表MAX是什么意思
MAX最大范围
MAX在excel公式里是什么意思
说明
返回一组值中大值。
语法MAX(number1, [number2], ...)
MAX 函数语法具有下列 (参数：为操作、事件法、属性、函数或过程提供信息的值。)：
Number1, number2, ... Number1 是必需的，后续数值是可选的。这些是要从中找出最大值的 1 到 255 个数字参数。
说明
参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。
逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。
如果参数为数组或引用，则只使用该数组或引用中的数字。数组或引用中的空白单元格、逻辑值或文本将被忽略。
如果参数不包含数字，函数 MAX 返回 0(零)。
如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本，将会导致错误。
如果要使计算包括引用中的逻辑值和代表数字的文本，请使用 MAXA 函数。
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在excel中year函数的使用方法
year函数只是返回的参数的年份，他的参数可以是一个函数，也就是说year函数可以嵌套函数，这里我们嵌套today函数
excel 日期函数的使用教程
日期函数使用步骤1：例如显示今天的日期。
输入公式=today()。
日期函数使用步骤2：例如，today与and、if函数组合进行库龄分析。
输入公式=today()-B2。
日期函数使用步骤3：and函数表示检查是否所有参数均为TRUE，如果所有参数均为TRUE，则返回TRUE。
语法格式=and(logical1,logical2, ...)。
if函数表示判断是否满足某个条件，如果满足返回一个值，如果不满足返回另一个值。
语法格式=if(条件，结果1，结果2)
输入公式=IF(TODAY()-B2<=90,"是","否")。
日期函数使用步骤4：输入公式=IF(AND(TODAY()-B2>90,TODAY()-B2<=180),"是","否")。
表示同时满足大于90，且小于等于180成立，就返回是，否则返回否。
日期函数使用步骤5：输入公式=IF(AND(TODAY()-B2>180,TODAY()-B2<=270),"是","否")。
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前言
使用Pandas进行数据预处理时需要了解Pandas的基础数据结构Series和DataFrame。若是还不清楚的可以再去看看我之前的三篇博客详细介绍这两种数据结构的处理方法：
DataFrame多表合并拼接函数concat、merge参数详解+代码操作展示
以上三篇均为基础知识，没有比较难的实战，比较容易学会。
首先说明一点，关于包含在异常值里面的空值和重复值均有两篇博客专门详细介绍了处理他们的方法：
该篇博客主要详解读取Excel表函数read的各种参数的用法
此篇博客基于Jupyter之上进行演示，本篇博客的愿景是希望我或者读者通过阅读这篇博客能够学会方法并能实际运用，而且能够记录到你的思想之中。希望读者看完能够提出错误或者看法，博主会长期维护博客做及时更新。纯分享，希望大家喜欢。
一、数据展示
为方便演示函数效果这里创建一个excel文件，其中创建了两个表格：
sheet1：
sheet2：
二、read_excel默认参数
def read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, parse_cols=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, parse_dates=False, date_parser=None, thousands=None, comment=None, skip_footer=0, skipfooter=0, convert_float=True, mangle_dupe_cols=True, **kwds)1.io
io为文件类对象，一般作为读取文件的路径：
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx")
2.sheet_name
该参数为指定读取excel的表格名
Sheet_name参数莫仍从零开始，也就是想读第二张表则将参数改为1即可：
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",sheet_name=1)
也可以设定值为列表，则一次返回一个字典：
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",header=1)
3.header
该参数为指定列表中从第几行作为列索引：
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",header=1)
如果设定为1则以第二行的数据作为列索引的值。
4.names
此参数接收一个数组，将列名重定义赋值:
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",names=['value','old','1','2'])
5.index_col
此参数为指定从第几列开始索引：
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",index_col=1)
6.usecols
该参数为返回指定的列，usecols=[A,C]表示只选取A列和C列。usecols=[A,C:E]表示选择A列，C列、D列和E列；：
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",usecols="A,C")
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",usecols="A,C:D")
也可以传入列表:
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",usecols=[0,2])
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",usecols=['ID','vaule'])
7.squeeze
若处理excel仅仅只有一列时，此时设定为True将转换为Series：
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",usecols=['ID'],squeeze=True)
8.dtype
指定读取列的数据类型,可接收字典：
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",dtype={"ID":str,"vaule":np.float64})
若指定了“converters”参数，则dtype函数失效。
9.engine
该参数为指定Excel处理引擎，一般Excel处理引擎为xlrd，openpyxl，odf：
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",engine='xlrd')10.converters
指定列数据类型转换函数，包括了dtype的功能，也可以对某一列使用Lambda函数，进行某种运算：
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",converters={"ID":str,"vaule":np.float64})
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",dtype={"ID":str},converters={"name":lambda x:"沪"+x,"vaule":lambda x: x+1})
11.true_values,false_values
传输一个列表判断为true或是false：
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",sheet_name=1,true_values=['female'],false_values=['male'])
12.skiprows
此参数为跳过行操作：
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",skiprows=[1,3])
仅取偶数行：
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",skiprows=lambda x:x%2==0)
13.nrow
指定需要读取前多少行，通常用于较大的数据文件中。
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",nrows=3)
14.na_values
将指定的值或者传入中的列表中的值设置为NaN：
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",sheet_name=1,na_values='male')
15.keep_default_na
作用：处理数据是否包含默认的NaN值
依赖于na_values参数是否被传递，默认为True，即自动识别空值导入。
16.na_filter
作用：检测缺少的值标记。当数据中没有任何NA值时，na_filter设置为False可以提高处理速度，特别是处理大文件时。
17.verbose
作用：指示放置在非数字列中NA值的数目
18.parse_dates
作用：处理日期类数据
这个参数蛮有意思，这里我重新创建个表：
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",sheet_name=2,parse_dates={"日期":[0,1,2]})
19.data_parser
作用：设置处理日期数据的函数,利用lambda函数，将某个字符串列，解析为日期格式；
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",sheet_name=3,parse_dates=[0],date_parser=lambda x:pd.to_datetime(x,format='%Y年%m月%d日'))
20.mangle_dupe_cols
可以使用此是参数处理重复的列：
这里改动一下sheet2：
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",sheet_name=4,mangle_dupe_cols=False)结果：
ValueError: Setting mangle_dupe_cols=False is not supported yet
现在还不支持这个函数貌似
参阅：
一个参数一张Excel表，玩转Pandas的read_excel()表格读取
easy excel date 类型解析报错_最新Pandas.read_excel()全参数详解（案例实操，如何利用python导入excel）...
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使用相对引用就会变，bai使用绝对引用du就不变
A1是相对引用，上下拉公式的时候会zhi变成A2,A3……
$A$1是行列绝对引用dao，上下拉公式的时候不会变化
$A1，是行绝对引用，上下拉公式的时候会变化，$A2，$A3……，左右拉公式的时候不会变
A$1，是列绝对引用，上下拉公式的时候不会变化，左右拉公式的时候会变化，变化规则类似于行绝对引用。操作
如要固定字符串拼接函数的第一个参数，后一个参数下拉变化
在编辑栏，选中第一个参数（J19）,按下F4，变成了：
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