但是,日常工作中碰到的Excel数据表多种多样,有的比较规范,有的则是比较乱,以下,我总结了10种常见的汇总Excel数据表的情况,直接以视频形式直接发布:
关于用Power Query汇总Excel数据文件,我前期用了多个案例录制了多个视频进行讲解,做成了一个免费的Excel数据汇总系列特辑:
今天同事问我,他要汇总一个工作簿里面十几张子表里面的数据到同工作簿的汇总表里面,怎么操作比较快?然后我就想到了VBA,3分钟给他写(录)了一个宏,一键完成所有数据汇总。
大海:有了《PQ-M及函数:结合前期案例,学习自定义函数》的基础,现在可以开始多个格式化表单数据的转换汇总了。
但是,即使案例再多,也仅能作为参考,最关键的还是要自己把基础知识掌握并熟练运用,这样,再多的情况,都可以自己按需处理了——基础和思路是最重要的。
大海:多个Excel工作簿内容汇总用Power Query不是很简单的事情吗?前面我不仅推送了大量文章《用PQ自动汇总各种文件数据,这一系列我又都给你整理好了!》,另外,还专门发布了一个关于数据汇总的视频合集《【免费系列视频】Excel数据汇总特辑 | 多个案例,多种情况,举一反三!》
很多数据散落在很多工作表或者工作簿中,由于某项工作我们需要将这些数据做个汇总。比方,我们有以下三个工作簿
学习、生活、工作中,你一定遇到过,在一个 Excel 表格中,你需要将多个子表格的数据汇总到一个子表格中,看图:
我们在年底做薪酬的数据分析的时候,需要把一年的薪酬数据做做追加的汇总,也就是说把每个月的数据做汇总,在做这个数据汇总的时候,我们在EXCEL的 PQ里就可以用到追加查询,用追加查询功能可以在几秒钟之间来完成数据的汇总。
一、概述 现有一个excel文件examples.xlsx,内容如下: 合并去重后,效果如下: 那么需求如下: 公司去重,保留一个 多个地区合并为一行,用逗号隔开 收入进行累计计算 最后将统计结果
大海:这个问题解决的思路很简单,Power Query里针对不同的格式有不同的解析函数。比如csv,可以用Csv.Document去解析,Excel则用Excel.Workbook去解析……
简单来说,就是从500多个Excel文件里,把符合条件的数据汇总到一个Excel里。
在公司的日常业务中,存在不少数据的收集提取需求,大部分公司会采取Excel来完成数据的收集和汇总,但这项工作会让负责信息收集的业务人员相当头大。虽然提前做好了数据收集模板,但最终提交上来的模板会被修改的五花八门,信息填写错误率比较高,无法实现信息填写不完整不允许提交的约束。后期的数据汇总虽然可以采用手动的复制黏贴来实现,但如果想要把这些数据做结构化存储,又需要去研发人员去开发一套解析Excel文档的功能,将这些填报数据提取入库,整个流程比较繁琐且出错率较高。
Adobe After Effects是一款功能强大的图像处理软件,它不仅可以实现视频合成、特效制作、动画制作等多种功能,还可以进行Excel数据分组汇总等数据处理工作。本文将围绕Excel数据分组汇总的基本操作、高级技巧、数据透视表功能以及数据筛选功能等方面进行详细介绍。
作为一家零售公司,我们每天跟踪销售进度,会将销售额与销售目标进行比对。现实的情况是,历史销售数据储存在进销存系统中,销售目标可能储存在另外的系统或者一张Excel表格中。例如如下情景:
在Excel中,数据透视表是一个非常强大的工具,而且非常适合普通人使用,不需要有什么高深技巧,通过一些拖拽操作就能够完成较为复杂的数据汇总、分析等操作。
日常办公、业务开展时,都会有很多数据需求。例如,很多公司会让下属企业或部门进行数据的填报,由于很多部门对数据的展现形式要求不一样,需要重复填写,还涉及到数据汇总与审核确认的问题。
导读:面对一个新数据集时,人们往往会关心数据中的异常值、数据的分布形式、行列之间的关系等。SQL是一种专为数据计算设计的语言,其中已经内置了许多数据汇总函数,也支持用户编写SQL命令实现更为复杂的汇总需求。
我们在实际应用中往往情景会更复杂,上一个章节说明了多个数据表间的横向和纵向汇总,那么如果是多个文件去汇总呢?如果是多个文件夹下的多个文件去汇总呢?本节我们就来学几招。
一开始就有一个问题摆在面前,疫情数据哪里获取。虽然国内很多网站都提供了疫情的跟踪报道,但是并没有找到提供完整历史数据的网站,所以想直接从网站爬数据的思路就暂时断掉。不过没关系,我们去GitHub上搜搜
PQ的主要功能有三个:数据汇总(横向、纵向、多文件)、数据清洗(12招)、数据丰富。我们这节来讲数据丰富,即数据深加工的过程。
一直以来咱们都是拿Power BI说事,但大部分内容都是DAX基础,可视化元素应用,分析模型等为主。对新手来说,这些还存在一定门槛。
9102年了,很多人,乃至于很多企业做报表都还在用Excel,埋头苦干一天整出下面这个玩意:
这是群里一个朋友的提问,算是一个大家可能会遇到的坑,可以了解一下。即:
解决痛点:最近有同学私信我,希望了解一下,初入数据分析,需要学哪些工具?需要掌握到什么程度?这里小火龙写一写,希望对你有所帮助。
深夜11点,门店店长小张还在加班,因为小张还需要盘点今日销售额、库存等信息,这些整理好的数据需要手动录入至总公司的系统中。
我们在做年度薪酬数据分析的时候需要对一年内每个月的薪酬数据进行分析,在进行数据分析的前提工作我们需要对每个月的薪酬数据进行汇总,我们每个月的薪酬数据表格可能是这样的
在用Python做数据分析的过程中,有一些操作步骤和逻辑框架是很固定的,只需要记住其用法即可。本节内容介绍Pandas模块在数据分析中的常用方法。
运动品牌ASICS近日对外发布了2022上半年业绩。该公司上半年在大中华区业绩整体有所下滑(按人民币计),下滑主要因为鬼冢虎业务,专业跑业务尽管受到疫情影响,但是取得了显著增长。
本文以一个简单示例体现追加合并的过程——注意,本合并所实现的数据汇总是针对已经单独导入Power Query的多个表,因此,只能实现已明确的表在数据更新的情况下的更新,而不能实现增加表情况下的数据接入。若需要实现增加表情况下的数据导入,请参考文章《批量汇总多Excel文件数据系列文章12篇,助你变成老司机,轻松躲坑666!》。
2020年了,很多人,乃至于很多企业做报表都还在用Excel,埋头苦干一天整出下面这个玩意:
INDIRECT(B4:B18&"!B4:B18")引用“***工作中的B1:B18”区域,条件是B4鹿鼎记,
Excel中两列数据的差异对比,方法非常多,比如简单的直接用等式处理,到使用Excel2016的新功能Power Query(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件)实现各种复杂的数据整理后再进行对比,可以根据实际需要选择使用。
前段时间,我发了一篇关于《pdf里的表格数据也能轻松汇总了!》的文章,其中主要介绍了用Power BI直接汇总pdf文件中的数据的方法。
我们经常在淘宝上购物, 作为淘宝方, 他们肯定想知道他的使用用户是什么样的, 是什么样的年龄性别, 城市, 收入, 他的购物品牌偏好, 购物类型, 平时的活跃程度是什么样的, 这样的一个用户描述就是用户画像分析。
Excel是一个功能强大的电子表格软件,它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员,掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中,我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
实际工作场景中,会遇到需要处理时序表。对于少量的时点时序数据,明细数据+数据透视表,也是很快能处理完成。大量的话,可能会出现有一点慢,同时一些计算字段的每次都要设置,不太方便处理。整理一个思路:将系统的时点时序数据进行汇总整合,并形成时序表。
关于这个问题,群里展开了激烈的讨论,最终经过梳理总结出了以下两个解决方法。一种是当做透视时直接使用参数margins,另一种是当无透视时手动造出汇总行。
说明:有点忙,这本书最近更新慢了一些,抱歉!这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接:
施工现场、作业车间、管道电线、物品仓库、沿街店铺、物业小区等需要日常巡逻检查的地方,为每个巡查点位生成一个二维码,微信扫码记录巡查情况,上报隐患和整改信息,发现异常问题及时反馈给相关负责人。
把源数据汇总后,为了满足质量要求的数据,需要做数据清洗。PQ就好像变形金刚(英文版PowerBI的转换选项卡恰好也叫“Transform”),在转换选项卡中,集成了各类变形功能。使用频率最高的一般有12个小招: 首行作标题、修改数据类型、删除(重复、错误、空项目)、拆分、提取、合并、替换、填充、移动、排序、格式、逆透视。
做了3年报表的我,从只会vlookup开始学Excel,中间也穿插学习了一些VBA和Access。原以为精通Excel可以走天下,但是越到后面越发现遇到了瓶颈。领导希望报表出的越快越好,数据不能有差错,图表要精美可视化要好看......但殊不知:
设备资产管理系统是企业进行设备资产管理的重要工具。随着企业规模的扩大和业务的发展,投入的生产设备和其他类型的设备越来越多,粗放式的手工管理模式已经不能满足管理的需求。
小勤:我这堆表的表头上有个日期,是表示每张表的更新时间,我想将这个日期变成这个表的一列,然后再和其他表的数据汇总到一起,怎么弄?
对注塑机进行巡检是注塑机管理中不可或缺的环节之一,定期的巡检可以掌握注塑机的运行情况,及早发现安全隐患,从而尽早解决问题,提升生产效率。
一、数据生成与导入 import pandas as pd # 利用Pandas里面的read系列可直接读取相应格式的数据文件。 df = pd.read_csv('./data.csv') 二、数据信息查看 # 查看整体信息 df.info() #查看维度 df.shape # 查看列名 df.columns # 查看数据类型 df.dtypes # 查看空值 df.isnull() # 查看age唯一值 df['age'].unique() # 查看数据表值 df.values # 查看
批注笔者认为其最佳的使用场景仅适用于排版需求的报表层面的使用和临时在数据源中作标记,方便接下来统一对数据源进行修复、追加、改写单元格内容。
设备巡检是很多企业的常态化工作,目的是掌握设备运行状况及周围环境的变化,及时发现设备隐患和潜在风险,进而减少故障的发生,保持设备处于良好的运行状态,保障设备安全和系统稳定。
小勤:大海,我这个从ERP导出来的数据用Power Query处理怎么是一堆乱码啊?
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