Sub 透视筛选(pf, pv, v) With ActiveSheet.PivotTables("数据透视表1").PivotFields(pf) .EnableMultiplePageItems...不存在 Else pii.Visible = v '存在 End If Next End With End Sub 调用例子： Call 透视筛选...("层数", Array("all"), False) '全部选中 Call 透视筛选("储位编码", Array("AA52"), True)
小勤：怎么样能够将部分筛选的数据和总体的数据放到一起去比较？比如这个区域的销售量和总计的放到一起。 大海：你这不是已经实现了吗？ 小勤：不是啊。...我是透视之后隐藏了另外2列数据而已，但我总不能要看另一个区域的时候再去放出来，然后又隐藏吧！ 大海：这个方法也不错。哈哈。 小勤：你真会开玩笑……说正经的，能不能在数据透视表里直接实现呀？...比如我想筛选哪个就显示哪个区域的，但总计还是全部区域的总计。 大海：当然可以的，可是传统的数据透视表不支持。你看，如果数据透视里筛选了，总计也变了： 小勤：是啊。所以很苦恼啊！...你看这里： 小勤：这不还是数据透视表里的选项吗？ 大海：呵呵，你去看看传统数据透视表的这个选项？ 小勤：晕菜，怎么是灰的？不给选啊。 大海：对的，就是不给选。 小勤：这不是搞歧视吗？...大海：其实这后面是数据模型了做了特殊处理的，以后讲数据模型的一些知识的时候再跟你讲吧。 小勤：好的。真是嘢，在Power Pivot里生成的数据透视表选了“汇总中包含筛选项”就可以了。 大海：嗯。
包含列索引 概述 包含列索引也是非聚集索引，索引结构跟聚集索引结构是一样，有一点不同的地方就是包含列索引的非键列只存储在叶子节点；包含列索引的列分为键列和非键列，所谓的非键列就是INCLUDE中包含的列...正文 创建包含列索引 ----创建表 CREATE TABLE [dbo]....这样可以实现性能提升，因为查询优化器可以在索引中找到所有列值；不访问表或聚集索引数据，从而减少磁盘 I/O 操作。（当索引包含查询引用的所有列时，它通常称为“覆盖查询”。）...除非先删除索引，否则无法从表中删除非键列。 除进行下列更改外，不能对非键列进行其他更改： 注意事项 键列的大小尽量小，有利用提高效率 将用于搜索和查找的列为键列，键列尽量不要包含没必要的列。...因此，它们既驻留在索引中，也驻留在基表中。 索引维护可能会增加对基础表或索引视图执行修改、插入、更新或删除操作所需的时间
我们知道，R语言学习，80%的时间都是在清洗数据，而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要，如何选择合适的列进行分析，你知道几种方法？ 如何优雅高效的选择合适的列，让我们一起来看一下吧。 1....使用R语言默认的方法：列选择 这一种，当然是简单粗暴的方法，想要哪一列，就把相关的列号提取出来，形成一个向量，进行操作即可。...而且，后面如果想要根据列的特征进行提取时（比如以h开头的列，比如属性为数字或者因子的列等等），就不能实现了。 这就要用到tidyverse的函数了，select，rename，都是一等一的良将。...提取h开头的列 这里，用starts_with，会匹配开头为h的列。 其它还有contains，匹配包含的字符，还有end_with，匹配结尾的字符。 应有尽有，无所不有。...提取因子和数字的列 「匹配数字的列：」 re2 = fm %>% select_if(is.numeric) 「匹配为因子的列：」 re3 = fm %>% select_if(is.factor)
本文将剖析 SELECT * 的深层问题，并探讨如何通过列筛选优化规避风险。 一、为什么 SELECT * 是性能陷阱？...> '2023-01-01'; -- 低效：需回表查询所有列 SELECT * FROM users WHERE created_at > '2023-01-01'; 使用 SELECT * 会强制数据库回表查询...三、破局之道：列筛选的核心价值优化本质是 “按需索取”： -- 明确指定所需字段 SELECT id, name, email FROM users; 此举带来三重收益： ✅ 网络负载下降：传输数据量减少...四、ORM 框架的列筛选策略主流 ORM 框架均可实现字段精准加载： Hibernate / JPA：动态投影undefined使用 @Query 搭配 DTO 投影，避免加载全量实体： @Query...DTO Service 层：按业务场景组装字段 监控预警：对全字段查询触发慢 SQL 告警 终极结语从 SELECT * 到显式列筛选，不仅是 SQL 书写习惯的改变，更是性能意识与工程素养的跃迁
这次的数据源长这样 我们插入一个透视表 然后放入我们要的字段 这是我们最常见的透视表布局格式 好多人都以为只有这种数据存放方式 不是的 透视表有3种布局方式 默认的是压缩形式 大纲形式是这样的...多了一列 表格形式是这样的 上面少了一行,下面多了一行 放个GIF 我选择[重复所有项目标签]后 你甚至看不出来这到底是表还是透视表了 如果你说还有倒三角可以看出来 那这样呢 隐藏了第...3行,在第2行加一个假标题 很多人喜欢用合并单元格 因为看起来清晰明了 其实数据透视表也是可以合并单元格的 在这里 勾上,确定 就变这样了 放个GIF 以上
所以我先把这张表分为两个表。...利润一列存在于df2的表格中，所以想知道df1的每一个订单对应的利润是多少。用excel的话首先确认订单明细号是唯一值，然后在df1新增一列写：=vlookup(a2,df2!...value_counts() df2["订单明细号"].duplicated().value_counts() df_c=pd.merge(df1,df2,on="订单明细号",how="left") 二、数据透视表...pd.pivot_table(sale,index="地区名称",columns="业务员名称",values="利润",aggfunc=[np.sum,np.mean]) 三、对比两列差异 因为这表每列数据维度都不一样...sale.loc[(sale["地区名称"]=="北京")&(sale["业务员名称"]=="张爱")&(sale["订单金额"]>5000)] 七、 模糊筛选数据 需求:筛选存货名称含有"三星"或则含有
最近有朋友在使用数据透视表双击出明细的时候遇到2个问题： 1、生成的明细表自动带了筛选，怎么取消筛选？...首先，数据透视表双击出明细生成的就是一个标准化的“表格”（现网上也称为“超级表”），对于超级表的操作，如果你熟悉它，会觉得它非常好用， 如果不熟悉，你可能会觉得它没有Excel原来的普通表方便。...如下图所示： 二、关于复制其他数据到该表 一般情况下，如果你是直接复制数据然后粘贴到紧接着该表的右侧（不隔空列）或下方（不隔空行），超级表的范围会自动扩展，筛选按钮也可正常使用。...因此，也借回答这2个数据透视表的问题简单说一下。...如果你粘贴数据不被自动纳入超级表范围，实际上你可以对超级表的范围进行手动扩展以包含你复粘贴的数据，拖动扩展按钮（超级表的右下角）即可，如下图所示： 如果你还不习惯操作超级表，也不想学，那也可以将超级表转换为普通表
把行变成列 删除重复项 筛选器筛选特定部分 数据透视表数据需要被引用时
透视表在一种功能很强大的图表，用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。 的文件 df.head() df["Status"] = df["Status"].astype("category") df["Status...图形备忘录 查询指定的字段值的信息 当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中 高级功能 Status排序作用的体现 不同的属性字段执行不同的函数 查看总数据，使用margins=True...解决数据的NaN值，使用fill_value参数 4.使用columns参数，指定生成的列属性 使用aggfunc参数，指定多个函数 使用index和values两个参数 只使用index参数...建立透视表 不严格要求，但是设置了顺序有助于分析，一直保持所想要的顺序 使用category数据类型，按照想要查看的方式设置顺序 设置数据
一 普通表插入 这是我们常见的普通表 也就是输入标题文字数字就是的表 依次点击[插入]→[数据透视表] 最后点击确定就会生成透视表啦 ↓↓↓下面是动图 注意,这个过程中可能会出现缺少标题错误...这种情况下一般是在标题行有单元格为空 检查下,填入标题就好 二 超级表插入 这里说的超级表 是你点击的时候上面会多出一个菜单栏的表中表 这个插入透视表更简单 直接在菜单点击[透过数据透视表汇总...]即可 ↓↓↓下面是动图 三 外部数据源插入 这一步需要你先设置好PowerQuery 然后和第一个一样的步骤 [插入]→[数据透视表] 只是在弹窗选择了第2个选项'使用外部数据源' 选择你的连接...,点击确定就好了 ↓↓↓下面是动图 四 模型插入 这一步的前提是需要你提前在Excel里面建模 (如果都会建模了应该早就会插入透视表了吧(╯‵□′)╯︵┻━┻) 然后和第一个一样的步骤 [插入]→...[数据透视表] 只是在弹窗选择了第3个选项'使用此工作簿的数据模型' 点击确定就好 ↓↓↓下面是动图 以上
2018年6月20日笔记 数据透视表制作 文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/1LAp8mGdVm7-C6prIh9Z2hA 密码: 1r67 ?...文件打开图示.png 选择数据区域，点击下图所示数据透视图按钮。 ? 数据透视图按钮位置.png ? 数据透视表设置.png ? 成功生成透视表结果.png ?...生成透视表结果.png
昨天客户的网站被cc攻击了，cpu和负载都100%，赶紧先分析一下日志，出现大量的非法访问，如下图所示，导致php运行错误，我们该如何统计这些ip出现的次数呢？随ytkah一起来看看 ? ...1、首先我们下载日志，通过日志分析工具提取包含 /?...的访问，导出列表 2、将数据复制到excel中，分列后只保留ip那一列 3、点击 插入 - 数据透视表 - 在弹出的框中选一个表或区域（选A列），选择放置透视表的位置（现有工作表，选一个单元格如...5、行标签列是IP，计数项列是IP出现的次数 ? 6、可以进行排列，点击右侧的小三角，弹出的面板中点“其他排序选项” ? ...弹出操作框，在“降序排序”这里，小三角点下，弹出的菜单中点“计数项：IP“，再点击确定。 ? 显示效果如下 ?
如果你是excel用户，那么可能已经熟悉数据透视表的概念。Pandas 数据透视表的工作方式与 Excel 等电子表格工具中的数据透视表非常相似。...数据 在本教程中，我将使用一个名为“autos”的数据集。该数据集包含有关汽车的一系列特征，例如品牌、价格、马力和每公里油耗等。 数据可以从 openml 下载。...索引指定行级分组，列指定列级分组和值，这些值是您要汇总的数值。 用于创建上述数据透视表的代码如下所示。在 pivot_table 函数中，我们指定要汇总的df，然后是值、索引和列的列名。...下面的代码为此数据透视表中使用的每个值添加了适当的格式和度量单位。现在更容易区分这两列并理解数据告诉您的内容。...在下面显示的代码和数据透视表中，我们按价格从高到低对汽车制造商进行了排序，为数字添加了适当的格式，并添加了一个覆盖两列值的条形图。
一文看懂 Pandas 中的透视表 透视表在一种功能很强大的图表，用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。...读取数据 注：本文的原始数据文件，可以在早起Python后台回复 “透视表”获取。...df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视表...4.使用columns参数，指定生成的列属性 ? 5. 解决数据的NaN值，使用fill_value参数 ? 6. 查看总数据，使用margins=True ? 7....不同的属性字段执行不同的函数 ? ? 8. Status排序作用的体现 ? 高级功能 当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中 查询指定的字段值的信息 ?
位置索引 使用iloc方法，根据索引的位置来查找数据的。...标签索引 如何DataFrame的行列都是有标签的，那么使用loc方法就非常合适了。...df.set_index('A', append=True, drop=False).xs('foo', level=1) # xs方法适用于多重索引DataFrame的数据筛选 # 更直观点的做法...数据提取不止前面提到的情况，第一个答案就给出了以下几种常见情况：1、筛选出列值等于标量的行，用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列值不等于某个/些值的行 df.loc[df['column_name
一文看懂pandas中的透视表 读取数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("....设置数据 使用category数据类型，按照想要查看的方式设置顺序 不严格要求，但是设置了顺序有助于分析，一直保持所想要的顺序 df["Status"] = df["Status"].astype...") df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视表...4.使用columns参数，指定生成的列属性 ? 解决数据的NaN值，使用fill_value参数 ? 查看总数据，使用margins=True ? 不同的属性字段执行不同的函数 ? ?...Status排序作用的体现 ? 高级功能 当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中 查询指定的字段值的信息 ? 图形备忘录 ?
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【逸】问了一个Pyhton处理Excel的问题，这里拿出来给大家分享下。...二、实现过程 针对这个问题，一开始我想到的就是字符串拼接，后来在网上查了下，原来真的有现成的代码，不然挨个自己手写，真的不一定写得出来，这里拿出来给大家一起分享。...： 没想到这个代码还是蛮实用的： 原文链接：https://blog.csdn.net/u013595395/article/details/116603463 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pyhton处理Excel的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【逸】提问，感谢【Eric】给出的思路和代码解析，感谢【群除我佬】等人参与学习交流。
图 7-10 配置【透视列】时所需进行的选择 切记要确保在启动【透视列】命令前，选择希望用于【透视列】列标题，因为一旦进入对话框，就会提示用户选择包含想根据列标题进行汇总值的列，用户不能在对话框中更改它...【警告】 这个搜索框应用了一个筛选器，显示包含用户输入的字符模式的任何值。不接受通配符和数学运算符。 在处理列中的过程中有超过 1,000 行的数据集时，将遇到一个挑战。...尽管数据集没有显示出这个问题，先假设它表现出了这个问题，需要设置一个手动筛选器如下所示。 筛选 “State” 列【文本筛选器】【包含】。...图 7-24 对 “State” 应用筛选器为包含 “ia”，且 “Sales” 要大于 1000 【警告】 当配置多列的筛选器时，将创建一个单一的应用步骤，当选择这个步骤时，只有最初的一列显示出活动的筛选器图标...对于文本类型，会看到【文本筛选器】，它包含【等于】、【开头为】 、【结尾为】 、【包含】等过滤器，以及其中每一种的 “不” 版本。 对于数字数据类型，菜单变成【数字筛选器】，并显示以下选项。
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汇总，按分类和子类查看数据信息 建立交叉表格，将行移动到列或将列移动到行，以查看数据源的不同汇总...数据源需要们组一定的规则才能成为一个合法的数据源，详细规则如下： 每列数据的第一行是该列的标题 数据源不能包含空行和空列 数据源不能包含空单元格 数据源中不能包含合并单元格 数据源中不能包含同类字段...切片器 透视表默认提供了筛选、排序等功能，但在需要多维度筛选分析数据或者多个透视表之间共享筛选条件时，默认的筛选按钮操作起来十分繁琐，并且不够直观，在这种情况下，可以使用切片器来达到数据筛选及共享条件效果...切片器是Office 2013以上版本才有的功能，主要作用就是简化数据筛选，可应用在超级表或者透视表上。...此时基于某个透视表创建的切片器，选择报表连接，即可与其它透视表共用同一个切片器，实现筛选条件的同步，详细操作如下： 6 透视表的应用场景 6-1 教学管理系统 生成课表是教学管理系统中的一个高频需求点
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