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Power BI中如何实现类似Excel中的逆序坐标图?

在Excel里,可以通过设置坐标轴为逆序刻度: 达到如下效果: 但是,在Power BI里,好像设置不了逆序刻度啊。...,所以我们要构造跟原数据相反的一列,比如最后1名,构造成第1名,第1名,构造成最后1名……简单数据构造方法如下: Step-02:创建堆积柱状图 默认情况下,所有图形和数字标签都是一起显示的...Step-03:调整名次相关设置 设置名次的柱形图为白色,数据标签的位置为“轴内侧”,结果如下图所示: Step-04:取消辅助名次的数据标签 打开数据标签设置中的“自定义系列...在线M函数快查及系列文章链接(建议收藏在浏览器中): https://app.powerbi.com/view?...r=eyJrIjoiZDVhZDBlMTYtNDkzNC00YWFjLWFhMmMtMmI3NTk2Y2ZhMzc3IiwidCI6ImUxMTAyMjkxLTNkYzUtNDA1OC1iMDc3LWQ0YzU4YWJkMWRkOCIsImMiOjEwfQ

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    pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

    今天是pandas数据处理专题的第六篇文章,我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series中的值来排序。...最简单的差别是在于Series只有一列,我们明确的知道排序的对象,但是DataFrame不是,它当中的索引就分为两种,分别是行索引以及列索引。...汇总运算 最后我们来介绍一下DataFrame当中的汇总运算,汇总运算也就是聚合运算,比如我们最常见的sum方法,对一批数据进行聚合求和。DataFrame当中同样有类似的方法,我们一个一个来看。...除了介绍的这些方法之外,DataFrame当中还有很多类似的汇总运算方法,比如idxmax,idxmin,var,std等等,大家感兴趣可以去查阅相关文档,但是根据我的经验一般用不到。

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    pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

    大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说pandas | DataFrame中的排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!...今天是pandas数据处理专题的第六篇文章,我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series中的值来排序。...DataFrame当中同样有类似的方法,我们一个一个来看。 首先是sum,我们可以使用sum来对DataFrame进行求和,如果不传任何参数,默认是对每一行进行求和。...除了介绍的这些方法之外,DataFrame当中还有很多类似的汇总运算方法,比如idxmax,idxmin,var,std等等,大家感兴趣可以去查阅相关文档,但是根据我的经验一般用不到。

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    Excel与pandas:使用applymap()创建复杂的计算列

    标签:Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列,并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列(例如df['new column']=expression),可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而,有时我们需要创建相当复杂的计算列,这就是本文要讲解的内容。...图1 创建一个辅助函数 现在,让我们创建一个取平均值的函数,并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么,在列中对每个学生进行循环?不!...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法,就是.applymap()方法,这有点类似于map()函数的作用。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级,但是,需要在三列中的每一列上分别使用map(),而applymap()能够覆盖整个数据框架(多列)。

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    Excel中两列(表)数据对比的常用方法

    Excel中两列数据的差异对比,方法非常多,比如简单的直接用等式处理,到使用Excel2016的新功能Power Query(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件...一、简单的直接等式对比 简单的直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致的情况,如下图所示: 二、使用Vlookup函数进行数据的匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个列数据读取另一列数据...实现表间数据的自动对比 对于以上的方法,最推崇的其实是Excel2016新功能Power Query(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件)的方法,因为用Power...PowerQuery最大的优势就是只干一次,以后有新数据就刷新一下就搞定,尤其适合这些需要频繁重复操作的工作。...Excel里了 在线M函数快查及系列文章链接(建议收藏在浏览器中): https://app.powerbi.com/view?

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    python下的Pandas中DataFrame基本操作,基本函数整理

    参考链接: Pandas DataFrame中的转换函数 pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍...,但在实际使用过程中,我发现书中的内容还只是冰山一角。...谈到pandas数据的行更新、表合并等操作,一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说,都不太好分清使用的场合与用途。   ..., min_periods])返回本数据框成对列的相关性系数DataFrame.corrwith(other[, axis, drop])返回不同数据框的相关性DataFrame.count([axis...[, axis, level, …])返回删除的列DataFrame.drop_duplicates([subset, keep, …])Return DataFrame with duplicate

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    TidyFriday Excel 用户的福音!在 R 中实现 Excel 的功能

    许多 R 的新用户在金融、市场、商业分析等领域有丰富的行业经验,但是他们并没有太多的编程背景,所以日常工作中还是选择 Excel、PowerBI 这些传统的工具进行工作;tidyquant 的作者意识到了这些痛点...,于是他在新版本中加入了好多 Excel 的特性,如果你是 Excel 的重度患者,又想体验 R 强大的数据处理和可视化功能,那么本文再合适不过了!...(tidyverse) library(tidyquant) library(knitr) 在 R 中实现透视表 很多 Excel 的用户青睐它的数据透视表功能,现在 R 也可以通过 pivot_table...company) [1] "Amazon" 不过我们在 Excel 中使用 VLOOKUP 是想在一个表中添加列,这列的值要去另一个表中查找, 在 R 中怎么做呢?...在 R 中实现各种「IFS」函数 很多同学喜欢 Excel 是因为它的条件筛选功能,比如SUMIFS(), COUNTIFS(), AVERAGEIFS()等; ? 在 R 中如何实现呢?

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    Jedis 操作 Hash:Redis中的散列类型

    在Redis中,Hash是一种存储键值对的数据结构,它适用于存储对象的多个属性。Jedis作为Java开发者与Redis交互的工具,提供了丰富的API来操作Hash类型。...本文将深入介绍Jedis如何操作Redis中的Hash类型数据,通过生动的代码示例和详细的解释,助你轻松掌握Jedis中Hash的各种操作。Jedis中Hash的基本操作1....增量操作可以使用HINCRBY命令对Hash类型数据中的字段进行增量操作,在Jedis中,对应的方法是hincrBy:// 初始值为0jedis.hset("counterHash", "counter...希望通过学习本文,你对Jedis中Hash的操作有了更深入的理解,并能够灵活运用在你的项目中。在实际开发中,充分发挥Jedis的优势,将有助于提升系统性能和代码质量。...让我们一起享受与Jedis轻松对话的乐趣,为Java应用带来更好的性能和用户体验!我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文,组队打卡瓜分大奖!

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    对比Excel,Python pandas删除数据框架中的列

    标签:Python与Excel,pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法,删除列与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架,仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似,我们也可以使用.drop()删除列。...唯一的区别是,在该方法中,我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法的一些说明: 要删除单列:传入列名(字符串)。 删除多列:传入要删除的列的名称列表。...实际上我们没有删除,而是创建了一个新的数据框架,其中只包含用户姓名、城市和性别,有效地“删除”了其他两列。然后,我们将新创建的数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码中的双方括号。

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    pandas | 详解DataFrame中的apply与applymap方法

    函数与映射 pandas的另外一个优点是兼容了numpy当中的一些运算方法和函数,使得我们也可以将一些numpy当中的函数运用在DataFrame上,这样就大大拓展了使用方法以及运算方法。...比如我们可以这样对DataFrame当中的某一行以及某一列应用平方这个方法。 ? 另外,apply中函数的作用域并不只局限在元素,我们也可以写出作用在一行或者是一列上的函数。...最后我们来介绍一下applymap,它是元素级的map,我们可以用它来操作DataFrame中的每一个元素。比如我们可以用它来转换DataFrame当中数据的格式。 ?...这里要注意,如果将上面代码中的applymap改成apply是会报错的。报错的原因也很简单,因为apply方法的作用域不是元素而是Series,Series并不支持这样的操作。...总结 今天的文章我们主要介绍了pandas当中apply与applymap的使用方法, 这两个方法在我们日常操作DataFrame的数据非常常用,可以说是手术刀级的api。

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