本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
相信大家总能在朋友圈刷到下图这种教育广告,python很强,但总是这么贬低Excel就没必要了吧。
导语:继续研究来自于excelxor.com的案例。这个案例不是很复杂,但解决方案却很巧妙。
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本文主要探讨什么时候使用SUMPRODUCT函数更有效,而什么时候应该使用SUMIFS函数代替SUMPRODUCT函数。
在日常工作中,我们经常遇到这样的情况:需要根据特定条件对一系列数据进行求和。幸运的是,Excel提供了一个强大的工具来简化这一任务——SUMIF函数。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。
该文介绍了如何利用Excel中的函数进行数据分析,包括求和、计数、条件计数、求和等操作。同时,还介绍了一些Excel中的数组公式及其用法,如SUMIF、COUNTIF、SUMIFS、COUNTIFS等。
不得不说,Jupyter对于表的处理真的是越来越方便了,很多库可以直接实现可视化操作,无需写代码。但是这还不够,最近看到一个神器叫Mito,它真的是做到了无需写一行代码,而且手动的操作可以自动转换为代码,供后续批量化操作,这简直不要太爽。
提到Excel,估计职场人都不会陌生,毕竟很大一票人都会在简历上写着"熟练使用Excel"。职场必备技能排行榜上,Excel绝对地位显赫。不过有多少人只是把Excel当作简单的数据录入工具和简单统计工具呢?这里不妄加评论。
具体操作如下:首先在下表中的F2:G4区域,设计一个查询表格。以便实现只要在G3单元格输入客户名称,就可以把总借款金额自动统计到G4单元格。(下图1处)
现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。
示例数据如下图1所示。工作表中有两个表,一个是活动的全部数据,另一个列出了其中暂停活动的列表。
有很多时候,需要对某一类数据进行汇总,如产品分类为Technology的订单的总销售额为多少,如下:
前言:废话 之前宝宝出生,然后又忙着考试。 虽然考试很简单,但是必须要一次过,所以沉浸在两本书的海洋之中,好在天道酬勤,分别以自己满意的分数(87、81)通过了考试。 上周又用Python帮朋友实现网页爬虫(爬虫会在pandas后面进行分享) 所以好久木有更新,还是立两天一更的Flag吧! 一天一更有点受不了了~~~~ pandas主要有DataFrame和Series两种数据类型。 DataFrame类似于一张Excel表,Series类似于Excel中的某一列。 最初笔者想要学习和分享Pandas主要是
伪题图:逼死强迫症之重新加载。下图为真题图 2400字,约6分钟,思考问题的熊 专栏6 懒是人类进步的绊脚石,偷懒是人类进步的阶梯。如果你完成任何一项工作心里时感觉复杂,想必就还有更简单的方法。 在生
对于 Python 数据分析领域,Pandas 绝对是中坚力量,那么围绕着这个工具,又衍生出了很多辅助工具,今天我们就一起来看看辅助 Pandas 来进行数据探索的几种工具
SUMIF函数和SUMIFS函数都是EXCEL常用函数之一,同时这二个函数都是条件求和,只不过SUMIF函数是单条件求和,SUMIFS函数是多条件求和,其语法结构也是不同的。希望通过本经验能够使大家对此有一定了解。
接下来,要知道的另一件重要事情是如何使用Python将数据保存回Excel文件。为什么要再回到Excel?嗯,因为我们大多数人只熟悉Excel,所以我们必须说他们的语言。但是,这并不妨碍我们使用另一种语言来简化我们的工作
这篇万字长文,是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习,否则,可能会找不到操作的数据源。
前面我们介绍了xlrd、xlwt与openpyxl等第三方库操作Excel文件,但是这些第三方库依旧不够高效,无法替代Excel在数据处理方面的诸多功能,而Pandas这个第三方库可以完美解决上面提到的所有问题。
上节课给大家介绍了IF&IFERROR函数的具体用法,具体可回顾从零开始学数据分析——Excel常用判断函数用法详解(五),本节课我们想给大家介绍Excel中常用的统计函数用法,包括count/sum/countif/sumif/countifs/sumifs。话不多说,马上进入正题。
pandas中常用的数据结构有: 1,Series:一维数组,有index。Series中只允许存储同种类型数据。 2,DataFrame:二维的表格型数据结构。可以将DataFrame理解为Series的容器。 3,Panel :三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。
Pandas是一个强大且灵活的Python数据处理和分析库。它提供了高效的数据结构和数据操作工具,使得数据分析变得更加简单和便捷。本文将详细介绍Pandas库的常用功能和应用场景,并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
最近小编一直在分享Python,有朋友和我聊! 我是谁!我来自哪里!我要去往何处! 好吧,为了能对得起我的名字《阿凯的Excel》 本小编决定每周不少于一篇文章是献给Excel的~ 因为最近有风
pandas是基于Numpy创建的Python包,内置了大量标准函数,能够高效地解决数据分析数据处理和分析任务,pandas支持多种文件的操作,比如Excel,csv,json,txt 文件等,读取文件之后,就可以对数据进行各种清洗、分析操作了。
今天要跟大家分享的是一组求和函数系列——sum函数家族! excel中最长用到的求和函数就是sum函数系列了,sum函数系列一共有三组函数: sum sumif sumifs 相信大家对于第一个sum
要使用Python处理数据,首先要将数据装载到Python,这里使用Python pandas来读取Excel文件。
Excel,一款经典软件,简单的用户界面,易于理解,被数十亿人使用。Python,一种功能强大且灵活的编程语言,得到了广大社区的支持。Python并没有取代Excel,但我们可以一起使用它们。
表排序是Excel中的一项常见任务。我们对表格进行排序,以帮助更容易地查看或使用数据。然而,当你的数据很大或包含大量计算时,Excel中的排序可能会非常慢。因此,这里将向你展示如何使用Python对Excel数据表进行排序,并保证速度和效率!
数据分析的数据的导入和导出是数据分析流程中至关重要的两个环节,它们直接影响到数据分析的准确性和效率。在数据导入阶段,首先要确保数据的来源可靠、格式统一,并且能够满足分析需求。这通常涉及到数据清洗和预处理的工作,比如去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等,以确保数据的完整性和一致性。
在使用pandas包进行Excel文件处理时,有时候会遇到TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument ‘parse_cols'或TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument ‘sheetname'的错误消息。这些错误消息通常是由于pandas版本更新导致的,某些参数已被弃用或更改。 为了解决这个问题,我们需要采取以下步骤:
pandas是本系列后续内容所需要的第三方库,它是基于之前介绍的NumPy构建的,使得Python可以更加简单、方便地完成一系列数据分析工作。 📷 首先,使用下面的pandas导入约定: pd是pan
Pandas对于日常数据分析和处理来说是最常用的工具(没有之一),笔者之前也总结分享了很多相关用法和技巧。与之不同,今天本文来介绍几个已经在函数文档中列入"deprecated"的函数/属性,可能在不久的未来版本中这些用法将正式与我们告别,以此权当留念。
1、字段抽取 字段抽取是根据已知列数据的开始和结束位置,抽取出新的列 字段截取函数:slice(start,stop) 注意:和数据结构的访问方式一样,开始位置是大于等于,结束位置是小于。 from pandas import read_csv df = read_csv( 'D:\\PDA\\4.6\\data.csv' ) #默认将电话号码按照数值型来处理了,需要先转换为字符型,astype df['tel'] = df['tel'].astype(str) #运营商 bands = df[
criteria(必选):表示要进行判断的条件,形式可以为数字、文本或表达式。例如,16、"16"、">16"、" 图书 " 或 ">"&A1。
前几天在Python白银交流群【eric】问了一个Excel处理的问题,这里拿出来给大家分享下。
Excel与Python都是数据分析中常用的工具,本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作!
在Excel中,我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列,可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
引言:本文的练习整理自chandoo.org。多一些练习,想想自己会怎么解决这个问题,看看别人又是怎样解决的,这样能够快速提高Excel公式编写水平。
在Excel中,我们可以通过先在单元格中编写公式,然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中,还可以添加“自定义列”并输入公式。在Python中,我们创建计算列的方式与PQ中非常相似,创建一列,计算将应用于这整个列,而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列,步骤一般是:先创建列,然后为其指定计算。
Excel使绘制图形变得非常容易。Python也是如此!这里,我们将快速熟悉如何在Python中绘制图形。
如果工作表的A列怎么都无法取消隐藏,肯定是窗格冻结了。视图 - 冻结窗格 - 取消冻结窗格。
至此,我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出(即读取和保存文件)数据,现在,我们转向更深入的部分。
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