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pivot函数在线播放_pivot怎么读(2024年11月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

pivot函数

10个Excel必备函数，轻松提升效率！ 𐟒𛠤𘍤𜚧”腸cel函数？别担心，这里有你需要的10个最牛Excel函数，让你的工作效率瞬间提升！ 1️⃣ VLOOKUP函数：查找并匹配数据，让你的表格数据更加精准。 2️⃣ SUM函数：快速计算数值总和，简化复杂计算。 3️⃣ IF函数：根据条件返回不同结果，让你的表格更加智能。 4️⃣ COUNT函数：统计特定数据数量，轻松管理数据。 5️⃣ CONCATENATE函数：将多个文本字符串合并成一个，方便整理数据。 6️⃣ DATE函数：处理日期数据，让你的表格更加规范。 7️⃣ TEXT函数：将数值转换为文本，方便阅读和打印。 8️⃣ INDEX函数：返回表格中的特定值，方便查找数据。 9️⃣ PivotTable函数：创建数据透视表，快速分析大量数据。 𐟔Ÿ SORT函数：对表格数据进行排序，方便查找和整理。 𐟒ᠨ𝏯𜌥�𙠅xcel函数是一个逐步的过程，不要急于求成。每天学习一点，你会发现自己变得更加熟练和高效。加油，你一定能成为Excel的高手！

「excel」EXCEL利用pivotby函数进行灵活数据透视王厚东-数据分析的微博视频

Excel新函数透视分组函数pivotby

不要再用透视表！超级汇总函数PivotBy来了！

如何在R语言中绘制时序图 𐟓ˆ 嘿，大家好！今天我们来聊聊如何在R语言中绘制时序图。时序图是一种非常有用的数据可视化工具，特别是在科研和数据分析中。通过时序图，我们可以清晰地看到数据随时间的变化趋势。准备工作 𐟓š 首先，我们需要一些数据。这里我们使用一个简单的示例数据集，包含每月的航空乘客数量。你可以从网上找到类似的数据集，或者自己生成一些。数据加载与处理 𐟚€ 在R语言中，我们可以使用`read_delim`函数来读取CSV文件，然后使用`tidyr::pivot_longer`函数将数据转换为长格式。接着，我们使用`dplyr`包来进行一些基本的统计计算，比如计算每个月的平均值、标准差和置信区间。绘图部分 𐟎芦œ€后，我们将使用`ggplot2`包来绘制时序图。这里的关键是创建一个时间序列对象，然后使用`geom_line`函数来绘制线条。为了让图表看起来更美观，我们还可以添加一些其他的元素，比如标题、轴标签和图例。完整代码示例 𐟓‘ 下面是一个完整的代码示例，包括数据加载、处理和绘图： ```R # 加载数据 data <- read_delim(file="Input/AirPassengers2.csv", col_names=TRUE, delim=",") %>% tidyr::pivot_longer(cols=-Month, names_to="Type", values_to="Value") # 计算统计量 data %>% dplyr::group_by(Month) %>% dplyr::summarise(mean=mean(Value), sd=sd(Value), se=sd/sqrt(n()), ci_h=qt(.975, df=n()-1)*se, ci_l=qt(.025, df=n()-1)*se) %>% dplyr::ungroup() %>% dplyr::mutate(Month=as_date(Month, format="Y-%m")) -> data2 # 绘制时序图 ggplot(data2, aes(x=Month, y=mean)) + geom_line() + geom_ribbon(aes(ymin=mean-ci_l, ymax=mean+ci_h), alpha=0.2) + labs(title="Air Passengers Over Time", x="Month", y="Mean Passengers") + theme_minimal() ``` 解释一下代码中的关键部分：我们使用`read_delim`函数来读取CSV文件，并使用`tidyr::pivot_longer`函数将数据转换为长格式。接着，我们使用`dplyr`包来计算每个月的平均值、标准差和置信区间。这里我们使用了t分布的上分位数来计算置信区间。最后，我们使用`ggplot2`包来绘制时序图。我们添加了线条和置信区间带，并设置了标题和轴标签。小贴士 𐟒እ悦žœ你想要更专业的图表，可以尝试使用其他R语言绘图包，比如`ggplot2`的扩展包`ggthemes`，它提供了许多预设的图表主题。你也可以使用`ggsave`函数将图表保存为图片文件，方便分享和打印。希望这个教程对你有所帮助！如果你有任何问题或需要更多的示例代码，欢迎在评论区留言哦！

Coursera学Excel，超赞！最近在Coursera上自学Excel for Business: Intermediate I，真是收获满满！这个课程系列真是越来越有意思了，交互设计非常棒，尤其是那些小练习，利用Excel自己的功能来验证答案，简直让人欲罢不能！这周的课程内容主要是跨表单计算、Consolidate函数（这个真是让我头疼，感觉最难用了）、Range、Table和Pivot，这些内容都非常实用。我学习的时候又快又慢，快是因为这些内容对我来说已经是老朋友了，慢则是因为我一边学一边还要对我的Excel表格进行升级，这周就做了一个数据总结的Dashboard。不过，这个表格是我之前不太会用Excel的时候做的，所以现在为了能更好地用Analysis功能，不得不手动修改数据格式和内容，这真是花了我不少时间。总的来说，这门课还是很推荐的。上完剩下的几门课，我对Excel的掌握应该就差不多了。接下来可能会开始学习SQL。在manipulation方面，做函数、分析、dashboard和出图都没问题，但有些复杂的analysis还是有点吃力，可能是因为基础统计学知识不够扎实。这对我来说是个不小的挑战，不过我相信通过不断学习和实践，我会逐渐克服这些难题。总之，这次自学经历让我对Excel有了更深入的了解，也让我对数据分析类软件有了更多的信心。期待接下来的学习旅程！

Excel进阶之旅：从零到高手的心路历程 𐟌Ÿ 最后一门课：Excel Skills for Business: Advanced 𐟓… 上课时间：7月20日至8月1日，1.75倍速完成 𐟓† 总学习时间：6月26日至8月1日 𐟎‰ 完成四门课程，庆祝一下！ 𐟘𒠥‘现了一个有趣的现象：在写东西时，Excel似乎在我的习惯空格处插入了逗号。这可能是因为我频繁使用IF函数导致的。 𐟤” 回想起硕士时期找实习的经历，被Excel的复杂公式所困扰。HR们总是问我会不会LOOKUP和VLOOKUP，但实际上我对这些函数并不熟悉。现在，我可以自信地说，不仅掌握了VLOOKUP，还学会了INDEX、INDIRECT，甚至能够制作Pivot表和交互式仪表盘。 𐟧𖠦Ž夸‹来，我打算暂停Excel的学习，因为我觉得自己已经掌握得差不多了。在上Advanced课程时，我发现一些高级函数（如Financial function、Depreciation等）并不常用在我的领域。虽然这些公式有点复杂，但下次如果有朋友需要计算房贷或车贷，我可以帮他们制作一个详细的表格。 𐟚렖BA方面，我打算暂时不学，因为mac系统不太支持，而且在协同工作场景中应用较多。 𐟓š 计划考取MOS的Excel Expert证书，以证明自己的技能。 𐟔砤𘋤𘀤𘪩˜𖦮𕯼Œ我打算学习SQL和统计基础知识，继续在Coursera上深造。

Pandas分组聚合，一文搞定！ 1. 𐟔ꠤ𝿧”觲oupby拆分数据并计算使用groupby函数拆分数据并进行聚合计算。例如： python df.groupby(by='', axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False).count() 𐟓Š 使用agg聚合数据使用agg函数对数据进行聚合。例如： python df[['col1','col2']].agg([np.mean, np.sum]) df.agg({'col1': np.sum, 'col2': np.mean}) df.agg({'col1': np.sum, 'col2': [np.mean, np.sum]}) 𐟔„ 使用transform聚合数据使用transform函数对数据进行聚合。例如： python dfgroup.transform(lambda x: (x.mean() - x.min()) / (x.max() - x.min())) 𐟓Š 使用pivot_table创建透视表使用pivot_table函数创建透视表。例如： python pd.pivot_table(data, index='', columns='', values='', aggfunc='mean', fill_value=None, margins=True, dropna=False) 𐟓Š 使用crosstab创建交叉表使用crosstab函数创建交叉表。例如： python dfcross = pd.pivot_table(index=df['col1'], columns=df['col2'], values=df['col3'], aggfunc='mean', colnames=None, rownames=None, margins=True, dropna=False, normalize=False) 这些技巧可以帮助你更好地管理和分析Pandas数据，从简单的分组聚合到复杂的透视表和交叉表创建，无所不包。

𐟓Š Pandas必备函数宝典 𐟒Ÿ“š 数据分析小伙伴们，快来收藏这份Pandas函数宝典吧！从读取数据到处理数据，应有尽有，助你数据分析之路更加顺畅！ 𐟓– **读取数据**： - `read_csv`: 轻松读取CSV文件 - `to_csv`: 数据导出为CSV格式 - `read_excel`: Excel文件一键读取 - `to_excel`: 数据导出为Excel格式 𐟓Œ **连接与合并**： - `merge`: 根据键关联多个dataframe，类似SQL中的JOIN - `concat`: 合并dataframe，实现数据的合并与拼接 - `pivot`: 按照行列重塑表格，数据透视表制作利器 𐟓ˆ **分组与聚合**： - `groupby`: 按列分组，数据整理的好帮手 - `agg`: 对分组应用自定义聚合函数，轻松计算数据 - `transform`: 对分组应用转换函数，保持数据形状一致 𐟧𜠪*数据清洗与转换**： - `dropna`: 丢弃包含缺失值的行或列 - `fillna`: 填充或替换缺失值，让数据更完整 - `str.strip`: 去除字符串两端空白，整洁美观 𐟎蠪*数据可视化**： - `plot.bar`: 绘制柱状图，直观展示数据分布 - `plot.line`: 绘制线型图，展现数据趋势 - `plot.scatter`: 绘制散点图，探索数据关系 ⏰ **日期时间处理**： - `to_datetime`: 将输入转换为Datetime类型 - `date_range`: 生成日期范围，方便时间序列分析 - `shift`: 沿时间轴移动数据，轻松处理时间序列数据 𐟒ᠪ*其他常用函数**： - `describe`: 生成描述性统计摘要，快速了解数据特征 - `sort_values`: 对数据框按指定列排序，数据排序好帮手 - `rename`: 对列或行进行重命名，让数据更规范易读 𐟌Ÿ 快来掌握这些Pandas函数吧！让你的数据分析工作更加高效、准确！

Office秘籍，职场晋升加速！嘿，朋友们！是不是每次面对电脑里的Office套件都有点懵？别担心，今天我来给大家分享一些让职场之路畅通无阻的办公软件秘籍！𐟓š✨ Word文档排版秘籍𐟓 Word不仅仅是打字工具哦！学会高效排版，让你的文档瞬间变得专业起来。段落设置、页眉页脚、目录生成...这些都不能少！还有，别忘了掌握一些快捷键，效率翻倍不是梦！𐟚€ Excel数据魔法师𐟧™‍♂️ 数据党们看过来！VLOOKUP、SUMIF、PIVOT TABLE...这些函数简直是数据分析的神器！轻松处理海量数据，让老板对你刮目相看！𐟓Š𐟌Ÿ PPT演讲大师𐟎䊦𑇦Š壀提案全靠它！学会设计吸引人的幻灯片布局，加上动画效果和流畅过渡，保证你的演讲直击人心！记得，内容为王，视觉为辅哦！𐟎谟—㊊赶紧把这些技能收入囊中，让办公软件成为你职场晋升的超级引擎吧！𐟚€

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