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真香还是假香,Python处理分析128张Excel表格竟然不到3秒?| 附案例数据集

注:不要问为啥表格数据存储这么奇葩,因为在平行世界,就是要任性,毕竟复杂的表格才能体现出Python的高效 小Z开始盘算,最终需求是要筛选出近一年销售额总和排名前5的品牌,这一摊子数据,对单独的一张表进行分类汇总...,能够得到该细分行业各品牌的销售额,想要得到所有行业的销售额总和,得分类汇总128次,最后对128次结果再次合并。...单个表格处理 首先,导入模块,打开单个表格: ? 接着,是要汇总不同品牌在这个细分行业下的销售额,我们要汇总的是各品牌近一年(2018年9月-2019年8月)的销售额,先看看日期是否正确: ?...正要汇总销售额,小Z发现没有销售额的字段,但销售额是可以通过访客数*转化率*客单价三者的乘积来计算的: ? 按品牌来汇总销售额,得到近一年各品牌销售额合计: ?...代码和逻辑本身浅显易懂,主要为了抛出一块砖,敲开批量处理表格的思维藩篱,以引出同志们实践中,在合适场景下用Python来化繁为简的玉。案例中表格共128张,大家可以自己尝试和探索更有趣的分析。

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真香还是假香,Python处理分析128张Excel表格竟然不到3秒?

注:不要问为啥表格数据存储这么奇葩,因为在平行世界,就是要任性,毕竟复杂的表格才能体现出Python的高效 小Z开始盘算,最终需求是要筛选出近一年销售额总和排名前5的品牌,这一摊子数据,对单独的一张表进行分类汇总...,能够得到该细分行业各品牌的销售额,想要得到所有行业的销售额总和,得分类汇总128次,最后对128次结果再次合并。...单个表格处理 首先,导入模块,打开单个表格: ? 接着,是要汇总不同品牌在这个细分行业下的销售额,我们要汇总的是各品牌近一年(2018年9月-2019年8月)的销售额,先看看日期是否正确: ?...正要汇总销售额,小Z发现没有销售额的字段,但销售额是可以通过访客数*转化率*客单价三者的乘积来计算的: ? 按品牌来汇总销售额,得到近一年各品牌销售额合计: ?...代码和逻辑本身浅显易懂,主要为了抛出一块砖,敲开批量处理表格的思维藩篱,以引出同志们实践中,在合适场景下用Python来化繁为简的玉。案例中表格共128张,大家可以自己尝试和探索更有趣的分析。

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    【愚公系列】《AI智能化办公:ChatGPT使用方法与技巧从入门到精通》 024-ChatGPT的办公应用(ChatGPT在Excel中的应用

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    两种类型的随机模拟 粗略地说,我们可以将随机模拟分为两种类型:表格和扩展。 表格模拟 使用表格模拟,可以在电子表格一行的多个单元格中创建整个模型,其中一些单元格包括随机数。...然后,分析表格以确定一段时间内的平均销售额,以及该估计值的可变性。 扩展模拟 扩展的方法是不同的。在这种方法中,可以创建一个可以像你希望的那样详细的模型。...图1 图2 图1显示了第一次按F9重新计算工作簿后的结果,图2显示了再次按下F9后的结果。如你所见,每个分组的结果均为1000左右,即结果份额相等。...图4计算了上一个公式如何成功地从正态分布返回数字。 图4 在单元格中输入公式: A1:=NORM.INV(RAND(),95,12.5) 将该公式向下复制直到单元格A10000。...下一篇文章,在如何使用Excel数据表创建蒙特卡罗模型和预测中,会向你展示如何在此基础上使用蒙特卡罗方法创建概率模拟。 注:本文学习整理自exceluser.com,供有兴趣的朋友参考。

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    python办公自动化-按需求批量提取EXCEL数据,python只需要几秒钟!

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    而在此过程中,信息化系统能够实现对数据的实时监控和更新,为管理者提供及时、准确的业务数据,帮助他们做出更加合理的决策。 分组报表是业务系统中常见的一种类型,主要用于汇总和比较不同类别的数据。...如何快速构建分组报表? 以分析公司不同区域的销售情况为例,如果销售数据按城市进行统计,当需要以地区为维度查看报表数据时,需要按照地区所述的城市对报表数据进行分组和统计。...下面我们以葡萄城纯前端表格控件SpreadJS的Report Sheet功能为例,详细说明如何制作一张分组报表。 环境准备 SpreadJS安装包 SpreadJS在线表格编辑器 1....加载制作报表的数据源: 在设计分组报表之前,需要数据准备的相关工作,点击表格工具栏上【数据】Tab中的【数据源】按钮,为其添加好数据源。...设置分组报表: 通过拖拽左侧数据源列表中的字段,可以快速构建一个按照销售区域、省市、商品类型字段进行层层分组,统计销售额和利润的报表模板,如下图所示: 然后点击上方的预览按钮,可以看见已经展示出了报表的分组结构

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    如何高效使用Excel的SUMIF函数:掌握条件求和的技巧

    本博客将带你深入了解如何使用SUMIF函数,包括一些实用的示例和高级技巧。SUMIF函数概述SUMIF函数是一个条件求和函数,它允许你在满足一个条件的情况下求和一列数字。...示例1:基本用法假设你有一张销售记录表,第A列是产品名称,第B列是销售额。你想要计算销售了"笔记本"产品的总销售额。..."笔记本"销售额的总和。...示例2:使用表达式让我们假设在相同的表中,你想要计算销售额超过$250的所有记录的和。...假设我们上一张表格中的产品名称在不同的记录有些许差异,如下:AB产品名称销售额笔记本-Pro$300桌子$500笔记本-Air$150椅子$200笔记本-Plus$400你可以使用通配符来计算所有"笔记本

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    elasticsearch 聚合 : 指标聚合、桶聚合、管道聚合解析使用总结

    常用类型: Sum:计算字段的总和。 Avg:计算字段的平均值。 Min/Max:查找字段的最小值和最大值。...常用类型: Avg Bucket:计算每个桶的平均值,通常用于对分组数据进行平均值分析。 Sum Bucket:计算每个桶的总和,适用于对分组数据进行求和操作。...应用场景举例:在按月份统计的销售记录中找出平均销售额最高的月份、分析不同价格区间产品的销售额总和等。...7天的移动平均 } } } } } } 我们按天对销售数据进行分组,并计算每天的总销售额。...然后,我们使用moving_avg管道聚合来计算7天的移动平均销售额。 Bucket Script(桶脚本聚合) 示例场景:计算每个销售桶中不同产品的销售额占比。

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    使用ClickHouse来处理具有复杂维度和度量的大规模数据集的示例

    我们想要使用ClickHouse来处理这个数据集,并计算出每个用户在每个月的销售额和购买次数。首先,我们需要在ClickHouse中创建一个表来存储这些交易记录。...Float64) ENGINE = MergeTree()ORDER BY (user_id, transaction_date);接下来,我们可以使用ClickHouse的分布式插入功能,将数据加载到表中。...接下来,我们需要计算每个用户在每个月的销售额和购买次数。我们可以使用ClickHouse的GROUP BY和聚合函数来完成这个任务。...as num_purchasesFROM transactionsGROUP BY month, user_idORDER BY month, user_id;这个查询会按照月份和用户ID进行分组,并计算每个组的销售额总和和购买次数...10 2021-02-01123 1500.00 8 2021-02-01789 3000.00 15 这个结果表格显示了每个用户在每个月的销售额和购买次数

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    效率神器:DeepSeek如何轻松搞定Excel公式生成(附3个实战案例)

    3.公式说明 ● IF(A2:A100="华东区"D2:D100):筛选出A列中地区为“华东区”的销售额。 ● LARGE(…,ROW(1:5)):获取筛选后销售额的前5名。...● MATCH(…,IF(A2:A100="华东区",D2:D100),0):找到销售额前5名在筛选后销售额中的位置。 ● INDEX(C2:C100,…):根据位置返回对应的产品名称。...通过上述公式,你可以提取出A列区域为“华东区”且D列销售额前5名的产品名称。 2. 案例二:批量计算 提示词 我需要一个Excel公式来实现以下功能:计算A列和B列的和,并显示在C列。...● 按下回车键后,C1单元格会显示A1和B1的和。 ● 若要对整列进行计算,可以将C1单元格中的公式向下拖动填充到需要的行,例如从C1拖动到C10,即可计算A1+A2到A10+B10的和。...● SUMIFS函数计算市场部项目在2023年1一6月的总报销金额。 ● HSTACK函数将项目名称和总报销金额组合成表格。 ● SORT函数按报销金额从高到低排序。

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    Pandas数据处理与分析教程:从基础到实战

    它类似于Excel中的电子表格或SQL中的数据库表,提供了行、列的索引,方便对数据进行增删改查。...300 NaN NaN Bob NaN 20 NaN NaN 250 NaN Charlie NaN NaN 35 NaN NaN 350 数据透视表中的每个单元格表示对应姓名和年份的销售额和利润的总和...) 使用groupby方法按照产品类别对数据进行分组,然后使用sum方法计算每个产品类别的总销售额和利润,并将结果存储在category_sales_profit中。...最后,使用groupby方法按照月份对数据进行分组,然后使用sum方法计算每个月的总销售额和利润,并将结果存储在monthly_sales_profit中。...print(df[['Sales', 'Profit']].describe()) # 按照产品类别计算总销售额和利润 category_sales_profit = df.groupby('Category

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