首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在Excel中创建瀑布图

标签:Excel图表技巧,瀑布图 在Excel中很容易创建瀑布图,因为自Excel 2016就推出了瀑布图。然而,改变瀑布颜色稍微有点困难。...在刚开始选择数据并插入瀑布图时,没有被标记为“汇总”列,这意味着所有列都将是浮动的。我们可以两次单击应该为总计的列,这将选择该列。然后,在该列上单击鼠标右键,选择“设置为汇总”,如下图1所示。...图1 从图1中可以观察到,可以更改每个点的填充和轮廓。如果希望瀑布以橙色表示正,灰色表示负,可能会右键单击每一列并手动更改颜色。这是一种“笨”办法!并且,如果数据从正变为负,则颜色不会改变。...此时,可以单击功能区“页面布局”选项卡,再单击“主题”组中“颜色”下拉列表,选取其底部的“自定义颜色”。其中,着色1用于增加,着色2用于减少,着色3用于汇总。改变这三种颜色,瀑布图中的颜色就会改变。...下图2是设置了颜色的示例瀑布图。 图2 每列都通过一条灰色细线连接到下一列。若要查看这些线条,隐藏图表网格线可能会有所帮助。可以其中一条网格线以选择所有网格线,按Delete(删除)键删除网格线。

65130
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    GEO数据挖掘流程+STRING VS R in KEGGGO

    首先,在生信学徒培训的前一个半月里,主要是攻克了R语言,然后做了一些RNA-seq和GEO数据的挖掘。这里展示一下GEO数据挖掘的流程。 ? 下载数据(这里提供三种方式) ?...下面的代码,就是在R中,设置条件,筛选出差异基因DEGs(differentially expressed genes).一般来说,火山图,MA图和热图都是我们DEGs可视化的选择。 ? ? ?...在R中如何进行注释,这里就不在多说,不知道如何运用R或者还没有试过在R中进行GO/KEGG注释的小伙伴们,可以到JM大神的b站观看视频。...在R中如何进行注释,这里就不在多说,不知道如何运用R或者还没有试过在R中进行GO/KEGG注释的小伙伴们,可以到JM大神的b站观看视频。...PS: 虽说大多说情况如此,既然可以在STRING这种online tools中做出来的东西,为何我要在R中敲代码来实现呢。 ?

    3.4K31

    一图看清nova中创建虚拟机的流程

    本文从一张图片看一下在创建虚拟机过程中,nova的各个服务的关键出入口以及结果。 ?...如图中的黄色部分: nova中四个服务:nova-api;nova-conductor;nova-scheduler;nova-compute,他们之间是通过发送RPC消息(RabbitMQ)进行通信的...如图中的绿色部分: 在openstack中分别在rpcapi.py和manager.py中实现了RPC消息通讯的client和server。...sechduler有两种结果:一种是产生某个符合条件的主机,一种是或者无可用主机; compute有两种结果:一种是claim失败而发消息build_instances到conductor进行新一轮的调度创建...一种就是开始创建虚拟机。 ---- 关注本公众号,了解更多关于云计算虚拟化的知识。

    1.4K51

    在Excel中再创建一个瀑布图

    学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 标签:Excel图表技巧,瀑布图 在前面的系列文章中,我们介绍过几次在Excel中创建瀑布图的技巧。...本文再结合特定数据创建一个瀑布图。 示例数据如下图1所示。 图1 首先,我们将数据进行整理,将原始的一列数据转换成三列数据,如下图2所示。...图2 选择整理后的数据,单击功能区“插入”选项卡“图表”组中的“插入柱形图或条形图——二维柱形图——堆积柱形图”,结果如下图3所示。 图3 选择图表中的“不可见”系列,将其填充设置为“无填充”。...单击选取图表中的任一系列,设置其间隙宽度为5%。 选择“黑色”系列,给其添加数据标签;同样,选择“白色”系列,给其添加数据标签。...图4 欢迎在下面留言,完善本文内容,让更多的人学到更完美的知识。

    31820

    使用R语言创建自定义桑基图Sankey图

    p=9101 本文将描述如何在R中创建自定义Sankey图。我将首先解释Sankey图的基础,然后提供自动创建和手动控制的布局的示例。 Sankey图的元素 Sankey图是一种可视化数据流的方式。...Sankey图由三组元素组成:  节点,  链接和确定其位置的指令。 首先,有节点。在下面的示例中,方框表示四个节点。 这些链接具有 与之关联的值,该值由链接的厚度表示。...在示例中,连接节点A和节点B的第一条链接的宽度是连接A和C的第二条链接的宽度的一半。此外,从B到D的链接再次变大,最大的链接是从C到D。...使用R nodes = data.frame("name" = c("Node A", # Node 0... ...第2至6行创建一个数据框。 第7至11行指定链接。 最后几行使用sankeyNetwork函数。 如果要修改此示例,则只需修改节点(此示例中的第3至6行)和链接(第8至11行)即可。

    2.2K11

    使用Python在Neo4j中创建图数据库

    图数据库的一个最常见的问题是如何将数据存入数据库。在上一篇文章中,我展示了如何使用通过Docker设置的Neo4j浏览器UI以几种不同的方式之一实现这一点。...列,在行中创建作者列表。...return [e[1] + ' ' + e[0] for e in line] def get_category_list(line): # 清除“category”列,在该行中创建类别列表...在本例中,假设我们想计算每个类别的相关度,并返回前20个类别的类别。显然,我们可以在Python中完成这个简单的工作,但让我们在Neo4j中完成它。...在某些时候,你可能需要进行更复杂的计算(例如节点中心性、路径查找或社区检测),这些都可以并且应该在将结果下载回Python之前在Neo4j中完成。

    5.5K30

    Python在大数据挖掘中的应用

    不管是数据挖掘、运维、建站还是爬虫都广泛运用。Python和其他编程语言相比,具有语法清晰、开发效率高的特点。...,Python也在不断涌现和迭代着各种最前沿且实用的算法包供用户免费使用, 如:微软开源的回归/分类包LightGBM、FaceBook开源的时序包Prophet、Google开源的神经网络包TensorFlow...上述开源的包中,全部都支持Python。而对于其它语言来讲,上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。 ?...在实际的挖掘项目中,在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下,通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率,甚至完成传统SQL数据库难以完成的工作。...所以Python在大数据挖掘中运用十分广泛。

    1.3K30
    领券