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excel分类汇总

今天要跟分享的是excel分类汇总功能! 分类汇总excel中处理表格数据使用频率非常高的基础功能,可以胜任基础的统计汇总任务!...今天以一个案例作为主要介绍内容: 我们想要汇总出三个维度下(地区、性别、部门)的平均成绩指标。 将鼠标放在数据区域内任意一个单元格,然后选择数据——分级显示——分类汇总。...调出分类汇总菜单,在分类汇总菜单中设置要汇总的字段以及汇总方式。...(注意在执行分类汇总前要记得先对要汇总的目标字段进行排序哦(升序)) 第一个字段:地区,汇总方式选择均值,选定汇总项勾选语文、数学、英语,然后确定。...将分类字段分别设置为性别、部门,汇总类型设置为均值,选定汇总项字段勾选语文、数学、英语。

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    python数据分析——数据分类汇总与统计

    数据分类汇总与统计 前言 数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳,然后对这些数据进行统计分析,以便于更好地了解数据的特点和规律。...本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计,帮助读者更好地理解和应用数据。 首先,我们需要导入一些常用的Python库,如pandas、numpy和matplotlib等。...提供的方法对数据进行分类汇总。...总之,Python作为一种强大的数据分析工具,可以帮助我们轻松地进行数据分类汇总与统计。...输出结果如下所示: 总结 数据分类汇总与统计可以帮助人们更好地理解数据,发现数据之间的规律和趋势,从而支持更好地决策和管理。

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    21个深度学习开源数据分类汇总

    编辑丨极市平台 导读 本文收集整理了21个国内外经典的开源数据,包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。 深度学习的三大要素:数据、算法、算力。...极市平台收集整理了21个国内外经典的开源数据,包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。...数据集下载汇总链接:https://www.cvmart.net/dataSets 数据集将会不断更新,欢迎大家持续关注!...三、图像分类 1.MNIST 手写数字图像数据集 MNIST数据集是一个手写阿拉伯数字图像识别数据集,图片分辨率为 20x20 灰度图图片,包含‘0 - 9’ 十组手写手写阿拉伯数字的图片。...2.Kaggle 垃圾分类图片数据集 该数据集是图片数据,分为训练集85%(Train)和测试集15%(Test)。

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    R语言入门之数据排序、合并、分类汇总

    数据排序 在R中对数据框中的数据排序,我们通常使用order()函数,该函数默认是升序,但是在要排序的变量前加上减号(-)就相当于降序排列了。...# 以mtcars数据为例对数据进行排序 attach(mtcars) # 固定数据集 # 按变量mpg排序 newdata <- mtcars[order(mpg),] # 按变量mpg和cyl排序...数据分类汇总 在R中对数据进行分类汇总是一件比较容易的事情: # 对mtcars数据集的变量cyl和vs进行分类汇总并计算各组数值型变量的均值 attach(mtcars) # 固定数据集 aggdata...<-aggregate(mtcars, by=list(cyl,vs), FUN=mean, na.rm=TRUE) # 分类汇总 print(aggdata) # 输出结果 detach(mtcars...关于数据的排序、合并与分类汇总就先讲到这里,有兴趣的朋友可以自行深入探索。 至此,R语言入门的所有内容均已介绍完毕,在后面的内容我会相继带大家入门Python编程以及进阶R语言。

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    数据之机器学习常见算法分类汇总

    将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。...应用场景包括分类和回归,算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸,这些算法首先试图对未标识数据进行建模,在此基础上再对标识的数据进行预测。...而对于有些分类来说,同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树学习 决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型, 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间, 在这些高阶向量空间里, 有些分类或者回归问题能够更容易的解决。

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    分类模型评估指标汇总

    正确率与错误率 正确率:正确分类的样本数/总样本数,accuracy 错误率:错误分类的样本数/总样本数,error 正确率+错误率=1 这两种指标最简单,也最常用 缺点 不一定能反应模型的泛化能力,...查准率与查全率 先认识几个概念 正样本/正元组:目标元组,感兴趣的元组 负样本/负元组:其他元组 对于二分类问题,模型的预测结果可以划分为:真正例 TP、假正例 FP、真负例 TN、 假负例 FN,...此时我把数据顺序打乱,画出来的图依然一样,即上图。 既然查准率和查全率互相矛盾,那用哪个作为评价指标呢?或者说同时用两个指标怎么评价模型呢?...β>0,β度量了查全率对查准率的重要性,β=1时即为F1 β>1,查全率更重要,β<1,查准率更重要 多分类的F1 多分类没有正例负例之说,那么可以转化为多个二分类,即多个混淆矩阵,在这多个混淆矩阵上综合考虑查准率和查全率...,即多分类的F1 方法1 直接在每个混淆矩阵上计算出查准率和查全率,再求平均,这样得到“宏查准率”,“宏查全率”和“宏F1” ?

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    Excel 表格数据存储mysql数据库|三级分类

    https://blog.csdn.net/u011415782/article/details/53734259     背景:近期在做商品的三级分类时发现,需要将Excel表格中的数据导入到数据库中进行后期的数据操作...,通过度娘的介绍,以及针对此项目功能的设计要求,参考如下:     1.在自己的项目中,导入Excel继承类     网上有很多可使用的代码包,此处以ThinkPHP框架为参考,保证路径的正确性......2.补充,上一步中所调用的公共函数format_excel2array() /** * excel数据转化为数组 * @param string $filePath * @param int $...$data[$rowIndex][$colIndex] = $cell; } } return $data; }     3.运行函数     可以在数据库对应的...4.三级分类前端设计效果。 ?    5.三级分类前端代码/js ? ? 附录JS代码参考: ? ? 6.附录代码 >>>

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    批量汇总Excel表格 | 格式化表单(如简历)数据汇总2:多表批量转换汇总

    大海:有了《PQ-M及函数:结合前期案例,学习自定义函数》的基础,现在可以开始多个格式化表单数据的转换汇总了。 小勤:嗯。...我刚试了一下,好简单,原来那个《批量汇总Excel表格 | 格式化表单(如简历)数据汇总1:单表转换》里读数据的代码是这样的: 只要加上自定义函数名和将s用作参数就好了,你看: 大海:嗯,不错。...小勤:不过我在想怎么样实现配置性的操作方法,就是想导入哪些数据,用户就填一个配置表,就像你在《批量汇总Excel表格 | 格式化表单(如简历)数据汇总1:单表转换》里提到的用VBA做的那个类似效果。

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    机器学习常见算法分类汇总

    将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习: ?...应用场景包括分类和回归,算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸,这些算法首先试图对未标识数据进行建模,在此基础上再对标识的数据进行预测。...而对于有些分类来说,同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法: ? 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型, 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间, 在这些高阶向量空间里, 有些分类或者回归问题能够更容易的解决。

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    机器学习常见算法分类汇总

    将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习: ?...应用场景包括分类和回归,算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸,这些算法首先试图对未标识数据进行建模,在此基础上再对标识的数据进行预测。...而对于有些分类来说,同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法: ? 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型, 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间, 在这些高阶向量空间里, 有些分类或者回归问题能够更容易的解决。

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    数据整理中经典的分类汇总问题的Python实现

    下面的问题是数据整理中经典的分类汇总问题,各个软件,SAS、R语言甚至Excel都可以比较好地解决此问题,但Python解决此问题时,也可以做到“一剑封喉”,并体现出其独特的优势,我们先看问题: 题目:...问题比较清楚,这是一个按照“房屋类型”和“卧室个数的多少”的双条件汇总问题,即考虑在A和B两个条件下的数据分类汇总问题。...该问题在工作中是常见的问题,如果在Excel完成,要依靠数据的预处理和较为复杂的函数来进行。...用Python的Pandas(专门进行数据处理的模块)计算,首先面临的问题是如何导入数据,并且把房屋价格里面的“$”和“,”去掉,这样才能进行计算。于是一个双条件分类汇总的问题变成了字符处理的问题。...这样我们就按要求用Python完成了该数据的整理汇总数据的整理汇总是进行数据分析和数据挖掘工作的前期准备,比较重要,往往占用很大一部分时间。数据清洗的能力有时候直接决定数据挖掘建模预测的成败。

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