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Excel数据处理之——什么是函数

Excel中的函数 Excel中的函数是一系列预先编写的公式,旨在执行特定任务,如计算、逻辑比较或文本操作。这些函数可以帮助用户快速处理数据,而无需编写复杂的公式。...对比: 定义:数学函数描述了输入和输出之间的关系;而Excel函数是预先编写的公式,用于执行特定任务。...复杂性:数学函数可以非常复杂,需要深入的数学知识来理解;而Excel函数设计得用户友好,通常只需简单的参数输入。...目的:数学函数通常用于理论研究和实际应用中的计算;而Excel函数旨在帮助用户快速处理电子表格中的数据。 灵活性:数学函数有固定的定义;而Excel函数可以根据用户的需要组合使用,具有很高的灵活性。...打开Excel并选择单元格 首先,打开Excel并选择您想要输入函数的单元格。 2. 输入函数名称 在所选单元格中开始键入等号【=】,然后再输入函数名称。例如,SUM。 3.

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Python数据处理(二):处理 Excel 数据

处理 Excel 比上章讲的处理 CSV、JSON、XML 文件要难多了,下面以 UNICEF(联合国儿童基金会) 2014 年的报告为例,来讲解如何处理 Excel 数据。...相关文章: 十分钟快速入门 Python Python数据处理(一):处理 JSON、XML、CSV 三种格式数据 一、安装 Python 包 要解析 Excel 文件,需要用第三方的包 xlrd。...二、解析 Excel 文件 想从 Excel 工作表中提取数据,有时最简单的方式反而是寻找更好的方法来获取数据。直接解析有时并不能解决问题。...所以在解析之前先看看能不能找到其他格式的数据,比如 CSV、JSON、XML等,如果真找不到再考虑 Excel 解析。 处理 Excel 文件主要有三个库。...xlrd 读取 Excel 文件。 xlwt 向 Excel 文件写入,并设置格式。 xlutils 一组 Excel 高级操作工具(需要先安装 xlrd 和 xlwt)。

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    手把手教你Excel数据处理

    一、数据清洗 如之前所言,拿到的数据表中会存在一些数据重复、数据缺失的情况,此时就需要进行数据清洗,日常中常见的数据清洗方法主要有:重复数据处理、缺失数据处理、空格数据处理。 1....条件格式法(查看) 所谓的条件格式法就是直接采用Excel菜单中自带的条件格式进行重复值的显示,此法只适合凸显出重复值。 ?...操作后结果如下,可以看出效果跟函数法的重复标记1致相同,但感觉不如函数法,无法很好地看出重复值及重复次数。 ? d....以后批量填充就可以直接用这种方法,特别是在数据量非常的时候! ? 3....其次也可以采用LEFT()、RIGHT()、MID()函数进行某一字段的划分,其实也就是实现文本的提取,前两个函数有两个参数,最后一个函数有三个参数,具体用法可以直接在Excel中操作试试,也可自行百度

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    Python数据处理之导入导出excel数据

    欢迎点击上方"AntDream"关注我 、Python的一应用就是数据分析了,而数据分析中,经常碰到需要处理Excel数据的情况。这里做一个Python处理Excel数据的总结,基本受用大部分情况。...相信以后用Python处理Excel数据不再是难事儿! Python处理Excel数据需要用到2个库:xlwt 和 xlrd。...xlwt库负责将数据导入生成Excel表格文件,而 xlrd库则负责将Excel表格中的数据取出来。...xlwt库将数据导入Excel 将数据写入一个Excel文件 wb = xlwt.Workbook() # 添加一个表 ws = wb.add_sheet('test') # 3个参数分别为行号,列号...---- xlrd库读取Excel中的数据 读取Excel文件 同样的用xlrd库读取Excel的数据也是轻轻松松,先来看下实现代码 # 先打开一个文件 wb = xlrd.open_workbook(

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    Excel数据处理|你不知道的那些高端操作

    你不知道的Excel数据处理方式 ? 在使用excel中,我们经常碰到复杂的数据以及不规律的数据,所以只能把数据进行处理之后才能去进行分析。本文将带领大家开启数据处理的干货分享。...excel可以存储大量的数据,有时候我们看到一堆密密麻麻的数据会让我们头皮发麻。如下数据,我们想要探索其中相应的规律,但是无法入手。...在表格中录入数据之后,发现数据排布不理想,想要对数据进行重新排列进行转置,但是由于数据量比较大,重新录入数据工作量比较大,这个时候我们可以采用Excel提供的转置功能进行操作。 ?...例如只能输入大于等于0的数,只能数据某一时间段内的日期等等,这样可以减轻我们清洗数据的工作量,excel是否给我们提供了相关的功能呢?...Excel功能众多,掌握这些小操作,才能减轻我们的工作量,那么excel还有哪些我们经常忽略的小操作呢?敬请期待下一小节。

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    掌握excel数据处理,提高你的数据分析效率

    你不知道的Excel数据处理方式(续) Excel数据处理,我们前文有了解到数据条的应用,行列转置,报错提醒,批量处理数据格式,多表输入相同表头,以及隐藏功能。...那excel还有哪些数据处理方式供我们学习呢?我们继续往下看。 1 花式搜索 Excel查找与替换我们经常用,用来查找选定区域或者工作表中是否具有某个文本,但是这个只是精确查找,遇到模糊查找怎么办呢?...数据处理是特别常见的操作,那我们应该如何操作呢?...5 小结 对于数据分析,Excel可以被当做一款入门的软件。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能,使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。...我们下次将开始分享excel常用函数,继续学习!

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    pandas合并多个小Excel到一个 Excel

    pandas合并多个小Excel到一个 Excel 【解决问题】 有10个这样的文件,它们的结构是一样的,现在想要把他们合并成(汇总)成一个的文件,在添加一列标出数据来源于那个文件(方便查找复核)...输出为一个汇总的excel 【过程】 最后的excel文件如下 【代码与解析】 #导入相关的包 import os import pandas as pd path="D://yhd_python_home.../yhd-pandas合并多个小excel文件为一个excel/" #读取文件夹是的所有文件,并存入到一个列表中 file_list=[] for excel_name in os.listdir(f..."{path}splits/"):     file_list.append(excel_name) file_list #循环列表,读出每个excel文件,中的数据并在每个列表数据的最后一列添加一列“...来源”,数据为文件名,把“身份证”数据类型为为str,要不然存入excel文件时以数值形式时excel显示就会出错,再append到一个的列表中,再把列表concat为一个DataFrame,再写入excel

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    模型预训练中的数据处理及思考

    作者有以下三理由: • 网页数据的量级比公开数据的多,仅用专有数据模型模型训练不到最佳效果:GPT3 论文中说自己模型参数是175B,使用了大约300B的token数量进行模型训练,但根据scaling...• 专有数据处理起来很麻烦:网页数据有固定的格式,我们可以根据html上面的标签进行处理,而专有数据因为来源很杂,格式不统一等原因,甚至需要一份数据,一种处理方式很费时间。...数据规模 先看结论 • 仅仅用CommonCrawl的网页数据中构建训练数据,训练了了Falcon-40B模型,并取得了不错的效果(huggingcase的模型开源模型排行榜OpenLLM Leaderboard...The pile是一个高质量数据集,作者在构建的RefinedWeb数据集上训练模型超过了在The pile数据集上训练的效果 网页数据处理方法 CommonCrawl数据特点 • 很脏:有大量的情色、...DeepMind证明了提升模型规模和提升数据质量同样重要,仅仅是模型也做不好推理任务,但如果数据处理的好的话,模型的推理能力能大幅提升。

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    用ChatGPT编写Excel函数公式进行表格数据处理分析,so easy!

    在用Excel进行数据处理分析时,经常需要编写不同的公式,需要了解大量的函数。有了ChatGPT,就很简单了,直接用自然语言描述自己的需求,然后让ChatGPT写出公式就好了。...例子1: Excel某个单元格的内容是:https://content.blubrry.com/takeituneasy/lex_ai_jared_kushner.mp3 我想用一个公式来去掉“https...你可以使用Excel的内置函数来实现这个需求。具体来说,我们可以使用 SUBSTITUTE 和 MID 函数。...将其开头加上“71 –”,变成:71 –Jim Keller-Moore’s Law, Microprocessors, Abstractions, and First Principles 请写一个Excel...公式,完成上述功能 ChatGPT给出的Excel公式为:= (72-ROW(A331)+331) & " – " & A331,使用 ROW 函数来动态计算编号,用 CONCATENATE 函数或者使用

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    勿谈,且看Bloomberg的中数据处理平台

    这里,我们不妨走进Bloomberg的用例,着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg,我们并不存在大数据挑战。...在过去,统一这两种数据是不可能实现的,因为他们有着不同的性能需求:当天数据的处理系统必须可以承受大量的写入操作,而历史数据处理系统通常是每天一次的批量更新,但是数据体积更大,而且搜索次数也更多。...但是这里仍然存在一个非常的缺点,在任何给定时间,到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉,故障将会被发现,故障转移会自动的进行。...使用HBase,用户可以在的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...这就意味着,Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础,其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等,同步进行垃圾回收将解决非常的问题。

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    面试系列:十个海量数据处理方法总结

    根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32概是40亿*8概是340 亿,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。...四、堆 适用范围:海量数据前n,并且n比较小,堆可以放入内存 基本原理及要点:最大堆求前n小,最小堆求前n。...适用范围:第k,中位数,不重复或重复的数字 基本原理及要点:因为元素范围很大,不能利用直接寻址表,所以通过多次划分,逐步确定范围,然后最后在一个可以接受的范围内进行。...当然在更新每条数据的出现次数的时候,我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据,当 然这样导致维护次数增加,不如完全统计后在求前N效率高。 如果数据无法放入内存。

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    Excel数据处理你是选择Vba还是Python?当然是选pandas!

    前言 本号之前已经分享过关于如何使用 Python 中的数据处理分析包 pandas 处理 Excel 的数据,本文继续分享一个小案例,此案例源于上周末帮朋友做的一个需求,并且是以 vba 编写解决...凡是文本类型的内容,统一用 first ,就是去组内的第一笔 接着定义加载 excel 数据到 DataFrame: - 由于数据源的标题在第3行,因此在调用 read_excel 时,参数 header...如下图: - with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as exl: ,由于本案例需要对一个 excel 文件进行批量输出,因此不能直接使用 DataFrame.to_excel...如下: - 这里特意重复写一次 ExcelWriter ,我们这次是往已经存在的 excel 文件追加数据,因此其参数 mode='a' ,是 append 的意思。...总结 pandas 使用总结如下: - 理解好 pandas 中的索引(特别是多层索引)可以大大提升你的数据处理能力 - pandas 中如果需要多次输出同一个 excel 文件,可以使用 ExcelWriter

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