本系列文章基于Superset 1.3.0版本.1.3.0版本目前支持分布,趋势,地理等等类型共59张图表.本次1.3版本的更新图表有了一些新的变化,而之前也一直没有做过非常细致的图表教程. 而且目前可以参考的资料有限,大部分还需要自己探索.所以本系列文章将对这59张图表的使用做一个整理. Superset的安装入门,以及数据集的准备,请参考之前的教程,1.3版本依然可用.有问题随时沟通~ 透视表 Pivot Table对于经常做数据分析的同学再熟悉不过了.Superset也提供了透视表的功能,…

我的一个ERP项目中,客户希望使用Excel Pivot table 做分析报表. ERP 从数据库中读出数据,导出到Excel中的数据源表(统一命名为Data),刷新Pivot table! 客户还希望对Excel报表提供多语言支持, 根据用户的语言生成不同版本的Excel文件. 经过不断尝试,终于成功完成该任务, 本篇简要描述这个任务涉及到的知识点. 把一个包含透视表及透视图的Excel .xlsx文件重命名为.zip 文件,然后解压缩到某个文件夹下,就可以看到Excel是如何定义透视表及透…

计算字段 在透视表的字段列表中通过函数.公式等方式构建一个新的字段 又称虚拟字段,因为计算字段不会出现在数据源中,对于普通字段的操作,都可以对计算字段进行操作 计算字段只能出现在值区域,不能出现在筛选区域.行区域.列区域 计算字段的名称不能跟原有字段冲突 创建:[分析]-[字段.项目和集]-[计算字段] 修改.删除:[分析]-[字段.项目和集]-[计算字段]-[删除](修改) 在使用计算字段的时候,需要谨慎小心使用,计算字段不是万能的,尽可能使用多条数据来验证计算字段是否存在问题 计算项 都是虚…

先上代码   <script type="text/javascript" language="javascript">   var idTmr;       function getExplorer() {   var explorer = window.navigator.userAgent;   //ie   if (explorer.indexOf("MSIE") >= 0) {   return 'ie';   }  …

VS:SSAS设计多维设计模型: 数据源视图.dsv: 数据源视图表,名称命名规范:vw_表名(事实表_F_/维表_D_),…

数据源的基本要求: 每列数据的第一行包含该列标题 不能包含空行或空列 不能包含空单元格 不能包含合并单元格 不能包含同类字段 如果包含空行.空列则删除空行和空列.如果包含空单元格则填充空单元格. 如果包含合并单元格则将合并单元格取消,并将取消后的空单元格填充.方法:选择第一行.按着shift选择最后一行Ctrl + G定位空值,输入“=向上的单元格” 同类字段:数据透视表一个字段代表一个含义,如果源表里面多个字段代表同样的含义则需要将其合并.比如一月的销售额.二月的销售额.需要改成月份.销售额.…

透视表是依据已有数据源来创建的交互式表格,我们可在excel中创建透视表,也可编辑已有透视表.本文以创建透视表.刷新透视表以及设置透视表的行展开或折叠为例,介绍具体的操作方法. 所需工具:Free Spire.XLS for Java免费版,编辑代码前,先下载导入jar到Java程序(可手动下载导入,或通过Maven仓库下载导入).   示例代码 1. 创建透视表 import com.spire.xls.*; public class CreatePivotTable { public sta…

字段布局与重命名 经典布局切换 字段布局 默认布局:文本类型在行区域.数字类型在值区域. 最好用鼠标拖拽. 字段重命名 可以在字段设置中更改. 透视表更新 延迟更新 手动刷新 自动刷新 刷新注意事项 是否调整列宽 [右击]-[数据透视表选项]-[布局和格式]-[更新时自动调整列宽] 刷新后的垃圾条目如何清理 在刷新数据之后,某些项被删除了,刷新后,在筛选还能看到 右击-[数据透视表选项]-[数据]-[保留从项目删除的数据]-[无] 数字格式设置 值计算类型的改变 有求和.计数.平均.最大.最小等…

排序 自动排序 升序: 数字(从小到大) 日期(日期越早越靠小) 英文(按照A-Z) 中文(按照拼音的A-Z) 手动排序 通过鼠标的拖拽来完成手动排序 通过快捷菜单的方式:右击-移动 依据其他字段进行排序 [右击]-[排序]-[其他排序选项] 自定义排序 [文件]-[选项]-[高级]-[常规] 通过自定义规则的方式来实现排序,自定义规则的时候,默认都是以升序为标准 如果数据量比较大,并且自动排序无法实现,可以考虑使用自定义排序 筛选 筛序区域设置 对筛选字段的项进行排序 将该字段从筛选区域移入到…

#透视表 pivot table #pd.pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None, import numpy as np import pandas as pd aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False,dropna=True,margins_name='ALL') date = ['2017-5-1','2017-5-2','2017-5-3']*3 rng = pd.to_dat…