在实际的工作中，总有那么一些人显得很“闲”，但工作却从未落下……Why？究其原因，就是效率的问题，如果你也能掌握一些工作技巧，你也会是“闲”人……今天，小编给大家带来10个Excel技巧，告诉大家，什么叫“瞎忙”和“高效”。一、Excel技巧：1秒行列数据求和。 方法：1、选定目标单元格，包括求和的区域。2、快捷键Alt+=。解读：一般情况下，求和使用Sum
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2023-09-23 14:03:18
194阅读
# Python DataFrame求和
在数据分析和处理中，DataFrame是Python中一个非常强大的数据结构，它类似于电子表格或SQL数据库中的表格。DataFrame可以容纳不同数据类型的数据，并且能够方便地对数据进行处理和分析。在数据处理过程中，我们经常需要对DataFrame中的数据进行求和操作，以便对数据进行统计分析或生成汇总报告。
## DataFrame求和的方法
在P
原创
2024-05-13 04:25:42
47阅读
Python语言是一种解释型编程语言，它的程序结构由多条语句从上到下书写而成，每一行书写一条指令。如以下代码完成了从键盘读入两个整数，并输出它们的和。 在任何编程语言中，数据都要放置到变量中才能被指令处理，如上例的n1和n2就分别保存了两个整数，但是和大多数编程语言(如Java和C语言)不同，Python的变量是没有数据类型限制的，一个变量可以存放各种类型的值，这样极大的方便
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2023-09-04 17:28:50
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# Python DataFrame 条件选择教程
在数据科学和数据分析中，条件选择是处理数据的重要步骤之一。本文将指导你如何使用Python的`pandas`库 实现DataFrame的条件选择。我们将分步骤进行，通过表格、代码示例和图示来让你更清晰地理解。
## 流程概述
下面是实现DataFrame条件选择的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-06 05:25:30
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在对读入的数据进行必要的行列修剪以及整体描述后，接下来我再进一步，对数据进行一些简单的行列计算。今天就讲一讲简单的行列计算方法。首先还是把数据读进来，并做适当的修剪：import pandas as pddata=pd.read_excel('D:/temp/员工综合绩效分析.xlsx',sheet_name='综合绩效分析')data1=data[['班组','姓名','性别','平均处理时长'
## 如何使用Python的DataFrame
### 简介
在Python中，DataFrame是Pandas库中的一个重要数据结构，它可以看作是一个表格，类似于Excel中的数据表。DataFrame可以用于数据的清洗、分析和可视化等任务，非常方便和实用。本文将介绍如何使用Python的DataFrame进行数据操作和分析。
### 整体流程
下面是使用Python的DataFrame的整
原创
2023-09-11 07:33:42
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sql 条件求和 sum(if()) 的用法
原创
2022-08-22 12:16:19
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# MySQL条件求和的实现
## 引言
在 MySQL 数据库中，我们经常需要对数据进行求和操作。有时候，我们需要根据条件对数据进行求和，这就涉及到了 MySQL 条件求和的问题。本文将向你介绍如何在 MySQL 中实现条件求和的功能。
## 流程图
以下是实现 MySQL 条件求和的流程图：
```mermaid
classDiagram
开始 --> 连接数据库
连接数
原创
2023-12-20 10:23:09
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我们在前面学习了列表、元组、字典、集合和字符串等一系列Python的基本数据结构类型，下就需要把这一个个基本的数据串在一起了，这就要用到我们今天要讲的东西——”条件与循环“。一.条件语句 条件语句的用法很简单，比如我们想要表示y=|x|这个函数，那么对应的代码就是这样的（简化代码不考虑异常，后面的也一样）#y = |x|
x = float(input('>>>'))
if x
# MySQL 条件求和的实现流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(连接到 MySQL 数据库)
C(构建 SQL 查询语句)
D(执行 SQL 查询语句)
E(获取查询结果)
F(关闭数据库连接)
G(求和结果)
A --> B
B --> C
C --> D
原创
2023-11-06 08:30:18
32阅读
# MongoDB 条件求和实现教程
## 概述
在使用 MongoDB 进行数据查询时，有时候我们需要对查询结果进行求和操作。本文将介绍如何使用 MongoDB 条件求和功能，帮助刚入行的开发者快速掌握相关知识。
## 教程步骤
下面的表格展示了实现 MongoDB 条件求和的步骤及对应的操作：
| 步骤 | 操作 |
|-----|------|
| 1 | 连接 MongoDB 数
原创
2024-01-01 05:06:34
66阅读
## 实现“mongodb条件求和”流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(连接数据库) --> B(选择集合)
B --> C(编写查询条件)
C --> D(执行求和操作)
```
### 步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接数据库 |
| 2 | 选择集合 |
| 3 | 编写查询条件 |
原创
2024-07-03 04:44:26
19阅读
# 实现 hive 多条件条件求和
## 概述
在 Hive 中，实现多条件条件求和可以通过使用 `CASE WHEN` 语句来实现。在本文中，我将向你展示如何在 Hive 中实现多条件条件求和的操作。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
step1[连接到 Hive]
step2[创建临时表]
step3[使用
原创
2024-07-10 04:06:59
42阅读
MySQL part1MySQL part2MySQL part3Redis part1Redis part2Redis part3neo4j图数据库：Cyphermongodb：安装cmake、mongodb、mongodb的C驱动、C++驱动linux 安装 Redislinux 安装 neo4j1.mysql数据库的登录的服务：
1.用户登录：mysql -u 用户名 -p 密码
# 如何实现Python DataFrame的drop操作
## 操作流程
为了帮助你理解如何使用Python中的DataFrame.drop()函数，我将会指导你完成这个操作的整个流程。下面是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入pandas库 |
| 2 | 创建一个DataFrame |
| 3 | 使用drop()函数删除行或列 |
原创
2024-06-05 05:38:48
71阅读
# 如何从Python DataFrame 中提取数据
在数据分析的过程中，使用 DataFrame 是非常常见的。Pandas 库提供了强大的功能来处理和分析数据。本文将带你了解如何从 DataFrame 中提取数据，并通过步骤、代码和图示让这一过程更加清晰。
## 整个流程
我们会遵循以下几步来实现数据的提取：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
原创
2024-08-31 10:21:15
33阅读
在财务数据统计中，有时要对部分或特殊条件的数据进行筛选求和，例如工资表中同人名的奖金总和;或销售表中同产品的销量总和等.在财务数据统计中，有时要对部分或特殊条件的数据进行筛选求和，例如工资表中同人名的奖金总和;或销售表中同产品的销量总和等，自动求和并不合适，阿mo向大家介绍如果使用SUMIF函数完成求和。SUMIF函数指根据指定条件对若干单元格、区域或引用求和，语法为=SUMIF(range，cr
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2023-11-07 15:39:24
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# Python DataFrame 连乘
在数据分析和机器学习领域，Python的pandas库是一个非常强大且常用的工具。其中的DataFrame对象是pandas库的核心数据结构之一，它类似于Excel表格，可以方便地处理和操作数据。在实际应用中，有时我们需要对DataFrame中的某些列进行连续的乘法运算，这就需要用到DataFrame的乘法操作。本文将介绍如何使用Python的pand
原创
2024-04-16 06:39:31
107阅读
# Python DataFrame划分的实现方法
## 1. 引言
在进行数据处理和分析时，经常需要对DataFrame进行划分，以便进一步分析不同子集的数据。本文将介绍如何使用Python中的pandas库进行DataFrame划分的方法。
## 2. 划分流程
整个DataFrame划分的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
原创
2023-10-04 10:24:55
84阅读
## 替换Python DataFrame中的值
在数据分析和处理中，经常需要对数据框中的某些数值进行替换操作。Python中的pandas库提供了丰富的方法来实现数据框的替换操作，让我们可以轻松地对数据进行清洗和修改。本文将介绍如何使用pandas库来替换Python DataFrame中的值。
### 替换单个值
要替换DataFrame中的单个值，可以使用`replace()`方法。该
原创
2024-06-12 06:28:29
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