原创 (V)lookup函數完結篇-數據查找 的不同形式案例分享

    Vlookup和lookup函數是特別常用且實用的函數,極大的提高了我們的工作效率。使用過程中,如果遇到下面幾種問題,那麼你來對了。     如下數據:想要將訂單的用戶信息和消費數據匹配過來 1. 正向查找     要匹配的值,

原创 Excel中利用get.cell篩選加粗、斜線、顏色等格式數據

    工作生活中,我們可能會從某些網站拿到數據,但是格式可能較亂,比如我這裏遇到的一個問題,想篩選加粗數據,突然發現不知如何做?     今天介紹的是宏表函數get.cell,早期低版本函數,只能通過定義名稱來使用,不過要比VBA簡單。

原创 Excel函數(五)- 超有用的count系列函數count、counta、countif、countifs

感興趣可關注微信公衆號“Excel辦公小技巧”,不斷更新中。 有關函數的第一篇文章,發的就是countif函數與sumproduct的結合使用,達到不重複計數的目的,點擊回顧 》》》     今天介紹下被經常使用的跟計數相關的count系

原创 你不可不知的Excel的分列功能

    本文章字數500左右,花3分鐘就能學會,可微信關注公衆號“Excel辦公小技巧”查看更多文章。     工作中,你一定遇到過各種需要分列數據的情形,那麼是不是每次都很好的解決了呢?Excel分列功能除了固定寬度分列外,更多時候通過

原创 Excel快捷操作(一)-快速比較兩表差異

微信公衆號地址:https://mp.weixin.qq.com/s/O6QCGeCm1W6lYhds2-XPmg 工作中,經常會處理大量數據,並比對兩個工作表的差異。比如有這樣幾個情景: 每天處理的日報,你想比較兩天商品運營的差異。

原创 Excel快捷操作(二)-合併單元格如何恢復

微信公衆號地址:https://mp.weixin.qq.com/s/O6QCGeCm1W6lYhds2-XPmg 工作學習中,我們會經常碰到之前合併好的單元格,現在需要修改,很有可能先恢復成合並單元格之前的樣式。取消合併單元格我們都很清

原创 pandas基本操作

#-*-coding:utf-8-*- import pandas as pd p=pd.DataFrame([[2,3,4,5,6],[2,3,5,6,7],[2,5,6,7,8],range(11,111,20),range(9,2

原创 hive小問題

--常見時間類型轉換 cst時間轉正常時間 from_unixtime(unix_timestamp( datadate,'EEE MMM dd HH:mm:Ss z yyyy'),'yyyy-MM-dd')  時間戳轉時間 from_u

原创 Python報錯問題處理及sql小技巧

   1. csv問題 1.1 pandas讀取CSV文件報錯: 報錯信息:pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 4 fields in l

原创 理解numpy的broadcasting機制

最近在系統學習pandas用法,遇到了broadcasting機制,在《利用Python進行數據分析》一書中,直接翻譯成了廣播,查了下資料,整理下自己的理解參考鏈接:https://docs.scipy.org/doc/numpy/use

原创 resample函數

resample函數 函數語法: df.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start', kin

原创 PPT中播放HTML文件或網頁

插入HTML文件或網頁1. 開發工具中選擇 “Microsoft Web Browser"2. 插入CommandButton3. 雙擊CommandButton,編輯VBA代碼,WebBrowser1.Navigate ("http:/

原创 python中星號*用法小結

1. 用法一:實現zip的逆操作    he=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]     >>> [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]     zip

原创 excel保存包含宏、activex。。。

Excel保存失敗,包含宏、ActiveX控件、XML擴展包信息或Web組件:解決:Excel選項-信任中心-信任中心設置-個人信息選項-取消勾選“保存時從文件屬性中刪除個人信息”

原创 MongoDB去重

對MongoDB的數據中某一列進行去重,可直接使用aggregate聚合函數和distinct去重函數table.aggregate([{'$match': {}}, {'$group': {'_id':