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Python替代Excel Vba系列（二）：pandas分组统计与操作Excel

系列列表 "替代Excel Vba"系列（一）：用Python的pandas快速汇总 前言 在本系列的上一节已经介绍了如何读写 excel 数据，并快速进行汇总处理。....rank(ascending=False,method='min') 是 pandas 中进行排名的处理。 参数 ascending=False ，表明需要以 [总分] 倒序做排名。...参数 method='min' ，表明如果有多个人有相同的总分，那么全部的人都用所有名次中最小的排名值。后面会看到数据。...df.sort_values(['班级','排名'],inplace=True) ,按先[班级]后[排名]进行排序，不是必须的，只是为了方便查看数据。...如果你对 excel 不熟悉，可能你会问，你怎么知道设置颜色是这些代码？ 其实我是通过录制宏来得到。如下： 完整代码 以下是完整的代码： 本节就不再上 vba 代码了(没人愿意写~~)。

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    为什么要追踪竞争对手的内容运营？

    无论他们在目标网页上发布或更改什么内容，都会影响他们对关键字的排名。掌握这些信息可以使您脱颖而出，并保持在黄金排名第一的位置。...地址到EXCEL表格中。...针对目标网站，进行网址去重，你会得到一部分精简的网址，当然这里的自然排名，仍然会存在一定的问题，那就是相同网站的不同网址参与的排名。...并导出所有TOP50中，网站参与排名的目标网址，接下来，如果数据量不是足够的多，我们同样可以利用EXCEL表格，将这部分内容，有效的写入，针对关键词名称列，我们可以按照顺序进行排序。...我们就需要根据自己现有的SEO人才，进行数据的整理与规划。 总结：关注竞争对手的内容运营，非常有利于我们制定SEO策略，而上述内容，仅供参考！

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    pandas系列10-数值操作1

    ： 一对一替换 多对一替换 多对多替换 一对一 Excel中通过Ctrl+H调出替换界面，分别输入查找内容和替换内容即可 Python中利用的是replace方法 df.replace(A,B)...# 将A替换成B 如果是对缺失值进行替换，则 df.replace(np.NaN，0) # 将缺失值用0替换，此时作用同于fillna()方法 多对一 Excel中借助if函数和OR函数实现 if(OR...df.replace([A,B],C) 多对多 Excel中通过多个if嵌套语句来实现 如果数值为32，替换成32 如果是260，替换成33 如果是280，替换成34 if(D:D=240,32,if(...默认是升序 df.sort_values(by = ["ID"], ascending = False ) # 改成降序 缺失值排序 如果待排序的书数据中存在缺失值，通过设置参数na_position对缺失值的显示位置进行设置...method 含义 average 同Excel中的rank.avg first 按值在数据中出现的先后顺序 min 同Excel中的rank.eq max 取重复值对应的最大排名，与min相反 数值删除

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    经济实惠的Rank函数，让你嗨的飞起来！

    Excel里的排名操作看似很简单，但其实其中有很多我们不知道的小“秘密”，掌握了这些小技巧，让你在用Excel排名的时候速度快的飞起，方便快捷，心情也嗨得飞起来！...《EXCEL这么用就对了》一书中有关排名技巧的部分精彩内容，我们对它进行节选并独家呈现给各位，此次带来的是数据筛选的详细解读。 什么是排名 在平时，我们经常会把“排序”和“排名”两个概念混为一谈。...Excel 中的排序操作并不会自动生成排名，但是在已经完成排序的数据旁添加一组数值序列也不算麻烦，实际工作当中有不少人也确实是这样操作的，如下图所示。...手动添加数值序列来显示排名虽然也挺方便的，但缺点也很明显，那就是如果有多个排名名次并列时，想要给它们标记一样的数值标号，修改起来就会比较麻烦。在这种情况下，更合适的解决途径是使用RANK 函数。...当然，前提是你对这些工具有一个大概的了解，这样才能挑选更适合自己的工具。 对于Excel 当中处理与排名相关的问题来说，RANK 函数可以算得上是最经济实惠的工具之一。

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    用 pandas 搞定 24 张 Excel 报表

    要一张大表，包含每个月搜索人数TOP5的品牌相关数据，以及对应品牌在当月的搜索份额和排名。 2. 在现有数据基础上，找到最近一年投放效果还不错的品牌，要吹吹牛，做年度表彰。...单表操作完成，批量操作，只需要建立好循环+合并关系，并引入日期列，在合并结果中对不同的表数据做好区分： result = pd.DataFrame() for name in os.listdir()...: df = pd.read_excel(name) df = df.sort_values('品牌搜索人数',ascending = False) df['搜索人数排名'] =...“在现有数据基础上，找到最近一年投放效果还不错的品牌，要吹吹牛，做年度表彰。”...九方（排名第2）、商软（排名第4）则是高搜索量级、高转化效率的代表，从现有数据看，他们才是不吹牛集团学习的榜样。

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    个人永久性免费-Excel催化剂功能第37波-把Sqlserver的强大分析函数拿到Excel中用

    函数介绍 此篇为分组计算函数，即对一列或多列的去重后出现的组成员中，通过排序列的排序依据，对某指标进行汇总聚合、生成序号、排名、和取其同一组内的某一列的某个值（上一个、下一个、开头、结尾）等功能。...函数列表 小缺点说明 一次多值返回的函数为数组函数，有以下的不足之处 不能在有数据公式的表中进行排序操作。 不能在智能表里输入数组函数 不能更改数组函数内的多个单元格的任一单元格函数内容。...若需要进行以上所提及的操作，请先对返回结果的自定义函数进行数值化处理或删除操作。 ?...当排序列为多列时的效果 当出现多个分组列时，因自定义函数参数位置固定的原因，只有第1参数才是分组列的输入参数，故需要嵌套FZJS分组列合并函数，用于合并多个分组列。 ?...多个分组列下的单个排序列效果 分组排名 类似以上的分组序号，返回递增的序列值，但此处对重复的值有相同的排名 同时对重复值排名区分了美式排名和中式排名两种 ?

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    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十二)：排名

    本文我们来看看 pandas 中怎么做到 Excel 中支持的各种排名方式，还有 Excel 也不支持的排名方式！...> 本文使用的是 Excel 2010 版本 Excel 中的排名 直接列出本文所有涉及的排名，下图为 Excel 中的函数 + 透视表实现方式： - 前4列是原始数据，后4列是以语文成绩列(B...名次被占用，后面的人不能使用剩下的名次(注意第5个人的名次是4) - G列：中国式排名，基本原理与美国式排名一致，但是名次2和3没有被占用，因此后面的人得到名次2 - H列：平均排名，同排名组内求平均作为他们的统一排名...- I列：如果希望按照 语文、数学、英文 3科成绩综合排名，Excel 中需要复杂的数组公式，这里不做低效事情。...那就用中国式排名就好了： 参数 method='dense'，组内名次仍然取最小值，但是组内其余的名次仍然可以被后面的人使用 "是挺方便的，但是有时候名次是要结合多个科目的成绩而定(比如先看语文成绩

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    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十二)：排名

    本文我们来看看 pandas 中怎么做到 Excel 中支持的各种排名方式，还有 Excel 也不支持的排名方式！...> 本文使用的是 Excel 2010 版本 Excel 中的排名 直接列出本文所有涉及的排名，下图为 Excel 中的函数 + 透视表实现方式： - 前4列是原始数据，后4列是以语文成绩列(B...名次被占用，后面的人不能使用剩下的名次(注意第5个人的名次是4) - G列：中国式排名，基本原理与美国式排名一致，但是名次2和3没有被占用，因此后面的人得到名次2 - H列：平均排名，同排名组内求平均作为他们的统一排名...- I列：如果希望按照 语文、数学、英文 3科成绩综合排名，Excel 中需要复杂的数组公式，这里不做低效事情。...那就用中国式排名就好了： 参数 method='dense'，组内名次仍然取最小值，但是组内其余的名次仍然可以被后面的人使用 "是挺方便的，但是有时候名次是要结合多个科目的成绩而定(比如先看语文成绩

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    简单介绍 TF-Ranking

    从概念上讲，排序问题定义为对一组样本（或示例）进行排序的派生，这些示例可以最大化整个列表的效用。这个定义听起来类似于分类和回归问题，但排序问题从根本上是不同的。...分类或回归的目标是尽可能准确地预测每个示例的标签或值，而排序的目标是对整个示例列表进行优化排序，以便最先显示相关度最高的示例。...TF-Ranking在现实世界中的应用 谷歌在两个关键任务场景中评估了 TF-Ranking: 对存储在谷歌驱动器中的文档进行Gmail搜索和推荐。...在Gmail搜索场景中，使用TF-Ranking对匹配特定用户查询的五个结果进行排序。用户点击等指标被用作排名的相关标签。不同排序模型的结果如下矩阵所示。 ?...与Gmail场景类似，推荐系统会考虑用户点击量来重新评估排名模型。结果如下矩阵所示。 ? TF-Ranking是对TensorFlow堆栈的一个很好的补充。不同于它的前身。

    1.3K20

    Excel Power Query与Power Pivot结合：TOP-N对象贡献度分析

    第1步：新新建一个Excel工作簿，依次选择"数据"-"获取数据"-"来自文件"-"从Excel工作簿"选择。如图所示。...注意：如果明细来自于多个表，则需要对多个表或者多个文件夹中的表使用Power Query进行合并；另外，数据如果不整洁，则要对数据进行清洗，可以参照更多的Power Query的数据清洗功能。...第二部分：建立数据模型 然后我们进入到Excel的Power Pivot数据模型中， 第1步：建立日期表。日期表的作用是通过日期表可以对其他表的相关的日期进行筛选。...但是当前使用“前N名”和“排序依据”这两个切片器还无法进行筛选，需要进行后续的设置。 第2步：为“排名”列设置升序排列。...首先单击“门店名称”字段的筛选按钮，在弹出的下拉列表中选择“其他排序选项”选项，然后在弹出的“排序(门店名称)”对话框的“升序排序(A到Z)依据”下拉列表中选择“排名”选项，最后单击“确定”按钮，实现对每个大区的门店的排名升序排列

    1.7K70

    详解，关键词排名快速提升的策略！

    ④针对上述平均线以上的所有URL排名的关键词，进行关键词日均搜索量查询。 ⑤按照日均搜索量从高到底进行有效的排序，并标注每一个URL已经获得的实际搜索排名的位置。...②通过EXCEL进行信息标注包括：关键词名称，关键词搜索量，关键词收录量，关键词排名位置。 ③利用同样的方法，去标准你要预期快速排名的一批关键词。...如果你的目标需要快速排名的关键词满足如下条件： ①关键词搜索量：用户日均检索的次数。 ②关键词收录量：搜索引擎中现有包含这个关键词可展现的网站总量。...如果预期排名关键词的数量级别远远高于现有排名的数量级，它证明，我们操作这批关键词快速排名是有难度和挑战的。...4、锦上添花 前文我们通过EXCEL表格实际上可以清晰的整理出所有竞争对手的外链数据资源，但我们试图快速的在短期内给关键词排名，获得更加优质与相关性的外链，往往是锦上添花。

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    如何用Amazon SageMaker 做分布式 TensorFlow 训练？（千元亚马逊羊毛可薅）

    分布式训练中的同步 Allreduce 梯度 分布式 DNN 训练的主要挑战在于，在应用梯度来更新跨多个节点的多个 GPU 上的模型权重之前，需要在同步步骤中对所有 GPU 的反向传播过程中计算出的梯度进行...消息传递接口 分布式 TensorFlow 训练的下一个挑战是在多个节点上合理布置训练算法进程，以及将每个进程与唯一全局排名相关联。...消息传递接口 (MPI) 是广泛用于并行计算的聚合通信协议，在管理跨多个节点的一组训练算法工作进程中非常有用。 MPI 用于在多个节点上布置训练算法进程，并将每个算法进程与唯一的全局和本地排名相关联。...当 Amazon SageMaker 启动要请求多个训练实例的训练作业时，它会创建一组主机，然后逻辑地将每个主机命名为algo-k，其中 k 是该主机的全局排名。...要使用 AWS CLI 方法，执行以下步骤： 安装 AWS CLI 并对其进行配置。

    3.3K30

    智能分析：ChatGPT+Excel+Python超强组合玩转数据分析

    用pandas导入Excel文件的数据，第1行为索引行，引擎为"openpyxl"，请根据短跑成绩进行排名，用时越少排名越靠前。排名为整数，采用中国式排名，名次相同时取最小名次，数据添加在最后一列。...根据排名对行数据进行升序排列。给代码添加注释。...遍历第2行到末行，首先按照短跑成绩对各行数据进行升序排列，得到各行对应的序号。排序后的姓名和短跑成绩数据放在第E列和第F列，变量名为“姓名”和“短跑成绩(秒)”，数据从第2行开始往下放。...xlwings包对Excel对象模型支持最彻底，VBA能做的它基本都能做，但是它依赖Excel，即使用xlwings时计算机上必须安装Excel软件。xlwings包只能处理传统中小型数据。...用pandas做数据处理，用OpenPyXl或xlwings进行与Excel对象有关的操作，如数据的读写、Excel单元格格式设置等。

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    Python分析【公众号】历史评论，看看大家的留言情况！

    分析目录累计用户留言总数排名 每一篇文章留言总数排名 留言内容词云图 回复内容词云图 分析每月留言总数排名 分析月份留言数top1 & 每天留言排名 分析辰哥每月发文情况 01、预览数据 公众号后台提供数据导出功能...#读入数据undefineddf = pd.read_excel("留言导出-Python研究者.xlsx") 02、数据分析 & 可视化 分析1：累计用户留言总数排名 name_counts = df.groupby...'留言内容'].count().sort_values(ascending=False).reset_index() 对每一篇文章的评论数进行汇总，根据总数进行排名，取出评论数最多的前top10。...方便进行绘制词云图。通过词云图，看看读者留言内容的关键词有哪些？...03、小结 辰哥对公众号一直以来的评论进行了一次分析，主要是从7个方面去对评论数据进行了分析 & 可视化~~~ 分析目录累计用户留言总数排名 每一篇文章留言总数排名 留言内容词云图 回复内容词云图

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    Excel Power Query抓取多个网页数据并配合Power Pivot进行分析

    本节内容使用Excel的Power Query和Power Pivot组件，抓取多个网页数据，进行清洗、建模和分析。...首先新建一个Excel工作簿，将其打开后依次选择“数据”→“获取数据”→“来自其他源”→“自网站”选项，然后在弹出的“从Web”对话框中选中“高级”单选按钮，接着将网址按参数进行拆分，并分别填写至“URL...本期我们使用Excel Power Pivot进行分析，打造一个自定义表头的数据透视表，并且可以使用切片器进行切片。结果如下图所示。 具体的操作步骤如下。...对“一级标题名称”执行"按列排序"操作，依据为"一级标题序号"列，对“二级标题名称”执行"按列排序"操作，依据为"二级标题序号"列。如图所示。 第2步：分别编写上述9个度量值。具体如下。...], ASC ),        '足球数据'[排名] <= 3 )) 第3步：此时我们还不能直接将上述的代码放入数据透视表。

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