工作中很多地方需要同时处理多个数据表,而且用数据透视表进行排版,排序,计算字段,一个一个的做非常累,这里给出批量处理的方法. 学习VBA之前最好懂一点点VB的基础知识,因为里面的很多语法问题都是由VB来的. Sub 出库数据一键生成数据透视表() '先判定sheet表名称是否正确 If ActiveSheet.name = "出库" Then MsgBox "这个是出库数据,请继续!!" Dim name As String Dim arr As Variant D

如上图,想在数据透视表中只显示红色区域的内容,手动勾选就比较繁琐. 实现思路: 先复制红色的内容. 鼠标停留在数据透视表[型号]列的任意数据上(通过该单元格可以获取数据透视表和字段) 由于数据透视表的字段不能全部取消筛选(至少要保留一项),所以先找到红色内的第一个有效值(本例中的红字本来就是数据源,所以都是有效的,实际使用可能会有不在列表的内容),让数据透视表只显示这一项 再循环红色内容,如果在列表内的全部显示(不在列表的也可以提取出来) clip := Trim(Clipboard, " `t

原文:VSTO学习笔记(十四)Excel数据透视表与PowerPivot 近期公司内部在做一种通用查询报表,方便人力资源分析.统计数据.由于之前公司系统中有一个类似的查询使用Excel数据透视表完成的,故我也打算借鉴一下. 测试代码下载 原有系统是使用VBA编写的,难以维护,且对新的操作系统如Windows 7.64位架构不支持,我准备用VSTO进行重写. 数据透视表是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等.所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关. 数据透视表是一种完全自助式的报表

介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为pivot_table.虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出我所需要的内容,经常需要记住它的使用语法.所以,本文将重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析. 如果你对这个概念不熟悉,wikipedia上对它做了详细的解释.顺便说一下,你知道微软为PivotTable(透视表)注册了商标吗?其实以前我也不知道.不用说,下面我将讨论

1.数值计算和统计基础 常用数学.统计方法 数值计算和统计基础 基本参数:axis.skipna df.mean(axis=1,skipna=False)  -->> axis=1是按行来进行统计: 默认按列统计(axis默认为0,可不写): skipna=False是不忽略,显示NaN,默认为True,即忽略NaN. >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.Da

使用Pandas创建数据透视表 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas创建数据透视表 目录 pandas.pivot_table() 创建简单的数据透视表 增加一个行维度(index) 增加一个值变量(value) 更改数值汇总方式 增加数值汇总方式 增加一个列维度(columns) 增加多个列维度 增加数据汇总值 数据透视表是Excel中最常用的数据汇总工具,它可以根据一个或多个制定的维度对数据进行聚合.在python中同样可以通过pandas.pivot_table函数来

一.概述 数据透视表(Pivot Table)是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等,可动态地改变透视表版面布置,也可以重新安排行号.列标和页字段.当改变版面布置时,数据透视表也会按照新的布置来进行更新,可以说是一个功能强大的数据分析工具.因此,本篇文章将介绍在C# 中关于Excel数据透视表的操作示例,示例内容主要包含以下要点: 1. 创建透视表 (1)创建数据缓存 (2)创建数据透视表 (3)添加行字段和列字段 (4)添加值字段 (5)设置样式 2.  设置行折叠.展开 3.  

redis的设计与实现:1.假如有一个用户关系模块,要实现一个共同关注功能,计算出两个用户关注了哪些相同的用户,本质上是计算两个用户关注集合的交集,如果使用关系数据库,需要对两个数据表执行join操作,对合并的结果执行去重distinct操作,非常复杂2.Redis直接内置了集合数据类型,支持对集合执行交集/并集/差集等集合计算操作,交集操作可以直接用于共同关注功能,使用之后速度更快代码量更少,可读性大大提高3.越来越多的疑问:五种数据类型是由什么数据结构实现的?字符串数据类型既可以存储字符串,

前段时间做数据分析的时候,遇到很多报表文件需要处理,在此期间学习了很多Excel操作,特此做笔记回顾. Excel宏录制 打开开发者工具 打开Excel文件,选择”文件”-->“选项”-->“自定义功能区”-->勾选“开发者工具” 打开录制宏,操作完毕停止录制 数据透视表:打开Excel文件-->选择“插入”-->“数据透视图” 根据需要把列加入到筛选器.列.行.值选框中. 筛选器:按条件筛选过滤需要的数据 列:数据以列的方式展示 行:数据以行的方式展示 值:对值字段设置进行

1) 官网啰嗦这一堆, pandas.pivot_table函数中包含四个主要的变量,以及一些可选择使用的参数.四个主要的变量分别是数据源data,行索引index,列columns,和数值values.可选择使用的参数包括数值的汇总 方式,NaN值的处理方式,以及是否显示汇总行数据等 2)对比下 图取之https://www.cnblogs.com/stream886/p/6022125.html 3)csv文件 4)一个最简单的例子 5)再难一点 6)再难一点 7) aggfunc是汇总方式

每日一悟 [分开工作内外8小时] 前一个月,我经常把工作内的问题带到路上.地铁上.睡觉前,甚至是周末. 然而很快发现,我工作外的成就几乎没有,而工作内的进展也并不理想. 仔细想想,工作外是需要学新东西,产生新灵感.一方面是工作内的支撑,另一方面也是新的方向.而不是低效率地光在脑子里想工作内的解决方案. 所以,我觉得有必要明确工作内外的目标和行动,比如工作外每周一本书,每天的原版技术书阅读:工作内做好事务优先级,处理前先想清楚思路再着手准备. 高效且多产,这才是目的. pandas.pivot_t

Excel 批量快速合并相同的单元格   在制作Excel表格的时候,为了使得自己制作的报表更加简洁明了,方便查阅,经常需要合并很多相同的单元格,如果有几千几万条记录需要合并的话,真的会让人发疯.怎样可以最快地实现合并功能呢?   数据透视表实现的快速合并单元格   1 打开需要合并单元格的excel表格.(这里是以excel 2007版本为例) 2 选择菜单栏“插入”选项卡,点击“数据透视表”下拉列表“数据透视表”,此时,弹出创建数据透视表的窗口. “请选择要分析的数据”:如果是本工作表直接选

项目中,每年都会有各种经销商的各种产品目标数据导入,经销商和产品过多,手工操作过于单调和复杂.那有没有一种方式可以将复杂的二维数据转换为一维数据呢? 有,强大的Excel就支持此功能. 常用Excel快捷键的同学经常会使用数据透视表,进行去重,求和,计数和各种自定义计算列.对于数据透视表和透视图向导不是很熟悉. 可以使用快捷键 Alt+D.P 调出数据透视表和数据透视图向导(本文章以Excel2007作为客户端载体). 步骤2:选择你需要将二维变一维的区域作为数据源,点击确定后将出现一个透视表.

LibreOffice创建数据透视表 LibreOffice: 选中数据,Data->Pivot Table->Create,拖拽行.列到Row和column,Data Filed要点击Option修改为Count 分据分列: Data-->Text to column 对csv添加多个sheet无效. Excel: 选中数据,数据->数据透视表,拖动字段到不同区域,数值区域的默认字段类型是“计数”,不需要更改

二维数据在创建数据透视表的时候,可能会给你带来一些麻烦,没法创建,会丢失维度,那怎么办呢? 解决办法:使用数据透视表和数据透视图向导即可创建 具体操作如下: 按下[Alt+D+P],出现如下界面 选择上图中的“多重合并计算数据区域”→下一步 创建单页字段→下一步 选定区域A:A15→添加→下一步 单击完成 数据透视表已经创建完成.二维数据透视表与一维数据透视表在于“行合计” 注意:我上图的数据透视是使用默认计数,所以全部都是1,这个可以根据自己的需求进行调整.

Excel -- 数据透视表基础 数据透视表(Pivot Table)是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等.所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关.    之所以称为数据透视表,是因为可以动态地改变它们的版面布置,以便按照不同方式分析数据,也可以重新安排行号.列标和页字段.每一次改变版面布置时,数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据.另外,如果原始数据发生更改,则可以更新数据透视表. 特点:         1. 易操作性:"拖"字大法,只需要通过鼠标对相关字段直接

例如: 购买数量采用求和的方式 用户数ID数据采用计数的方式 一.数据透视表的结构 二.数据透视表的步骤 1.订单表 提出问题,理解数据,数据清晰,构建模型,数据可视化 问题1:每个客户的订单量? 问题2 每客户的合同数量? 筛选: 手动添加字段?例如订单量的百分之十,字段求和等,数据源没有的,简单的单个字段的可以, 复杂的字段和字段的运算直接在数据源中生成,例如金额=订单*单价 组合 组合选项:年月的收入,,季度的收入 数据透视表值的显示方式 一维表和二维表 快捷键处理:  ALT+D 松手按

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

上篇博文中,小爬曾多次为VBA字典带货.鼓励多用字典,可以让我们的VBA脚本工具执行更快.今天小爬来细聊一下VBA字典的具体应用!如果你有一定VBA基础,那么看完你一定会对VBA字典有全新的认识:如果你还是这方面的新手,也不影响点赞收藏哈. 字典,其实就是一些"键-值"对.使用起来非常方便,有类似于微型数据库的作用,可用于临时保存一些数据信息.在很多其它编程语言里,我们也常称它为MAP. 我们先来简单看下字典如何创建,又具备哪些属性和方法. 一.字典的创建,用的是WSH引用 Dim m

1.  什么是数据透视表 数据透视表是一种可以快速汇总.分析大量数据表格的交互式分析工具.使用数据透视表可以按照数据表格的不同字段从多个角度进行透视,并建立交叉表格,用以查看数据表格不同层面的汇总信息.分析结果以及摘要数据. 使用数据透视表可以深入分析数值数据,以帮助用户发现关键数据,并做出有关企业中关键数据决策. 2.  为什么使用透视表 简单.高效.灵活.出错率低. 3.   什么时候用数据透视表 找出同类数据在不同时期的某种特定关系 以简洁友好的方式,查看大量的表格数据 对数值数据快速分类