2022年最新Python大数据之Excel基础

Posted Maynor学长

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了2022年最新Python大数据之Excel基础相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

文章目录

Python大数据之Excel基础

数据引用

引用当前工作表数据

•在B2单元格中输入”=“

•点击要引用的单元格或范围

引用当前工作表数

•使用Enter键结束键入,E2单元格内即引用了B2单元格内的数据

•此时,B2单元格为被引用单元格,E2单元格为引用单元格,被引用单元格修改,引用单元格同样变化。

引用其他工作表数据

•在E1单元格中,输入”=“

注意:只能针对单个单元格的引用

引用其他工作表数据

•点击另外一张数据表,在该表中找到要引用的数据,选中对应单元格即可。

与当前工作表引用相同,被引用单元格修改,引用单元格同样变化。

数据清洗

数据去重

用删除重复项功能

删除重复项是Excel提供的数据去重功能,可以快速删除重复项。

•选中要计算的区域

•在数据菜单下点击删除重复值按钮

•选择要对比的列,如果所有列的值均相同则删除重复数据

•点击确定,相容内容则被删除,仅保留唯一值

条件格式删除重复项

使用排序的方法删除重复项有一个问题,当数据是一串编码时,依然难以用肉眼看出重复的编码。

用条件格式可以自动找出重复的数据,并手动删除。

数据->删除重复项->选择删除条件

缺失值处理

三种处理缺失值的常用方法

1.填充缺失值,一般可以用平均数/中位数/众数等统计值,也可以使用算法预测。

中位数:是指将数据按大小顺序排列起来,形成一个数列,居于数列中间位置的那个数据。

众数:众数是指一组数据中出现次数最多的那个数据,一组数据可以有多个众数,也可以没有众数。

2.删除缺失值,如果数据缺失比例过高,可以考虑删除,比如某一列数据>50%都是缺失,可以考虑删除这一列。

3.忽略默认值,不去处理

用平均值填充缺失值

•选择B列数据,计算平均值

•将平均值单独复制一行(选择值粘贴),务必复制,否则将会出现循环引用。

循环引用:A单元格中的公式应用了B单元格,B单元格中的公式又引用了A

•Ctrl+G唤出定位菜单,选的定位空值,找到B列的所有空值

•应用平均值数据,按住Ctrl+Enter同时填充所有缺失值位置

数据加工

数据计算

1.简单计算

在Excel中,使用函数要学会为单元格“命名”。单元格名称加上运算符号可以进行单元格数值的简单计算。

如第B列的第3个单元格,名称为“B3”。

常用的运算符与我们数学中使用的完全一致,加(+),减(-),乘(*),除(/)

那么A1单元格与A2单元格数据之和的计算公式,就为“=A1+A2”。

1.常用函数计算

使用函数计算数据,需要名称区域单元格的命名方法。

如A1单元到B6单元格区域,命名方法是在两个单元格名称中间加“:”号,写法为“A1:B6”。

用函数计算数据,公式写法如下:英文“=”号加函数再加数据区域。

如计算A1单元到B6单元格区域的和,求和函数为SUM,那么公式写法为:=SUM(A1:B6)。

举例:

Excel【公式】选项卡中提供了常用函数的快捷插入,在记不住常用函数的前提下,可以通过插入的方式进行

数据转换

1.数据分类

使用VLOOKUP进行数据分组,要设置一个条件区域,目的是告诉函数,用什么依据来为数据进行分组。

2.数据重组

根据数据分析目标的不同,所需要的数据项目也不同。在数据分析时,会将所有可能用到的数据都统计到一起。

此时可能出现数据多余、数据项目符合需求等情况,此时就需要重新组合现有数据。

输入: =vlookup会自动弹出函数vlookup,用鼠标单机函数,不要enter回车。然后输入三个参数(数据,规则,返回结果列)

3.数据合并

数据拆分是指将一列数据分为多列,而数据合并是指将多列数据合并为一列。

例如将省份列、城市列数据,合并为省份+城市列数据,又例如,将年份、月份数据合并为年龄+月份数据。

在进行数据合并时,需要灵活使用逻辑连接符和文本转换函数:

在使用逻辑连接符和函数合并数据时,逻辑符与函数可以联合使用。

并且可能出现合并的数据文字表述不清晰,需要添加个别字词连接的情况。

此时可以将字词放在英文双引号中进行合并。

输入: conca自动提示,选择第一个字符串合并

选择要合并的字符串用英文逗号分隔,额外添加的字符串也用逗号分隔,用英文单引号或者双引号包起来

保留原百分号,需要用到文本的格式化

数据排序

按数值大小排序

对数据进行简单排序的方法是,选中数据的字段单元格,单击【升序】或【降序】按钮。

填充序号,此时数据已经排序,只需要在第一个单元格输入”1”,再用拖动复制的方法,即可快速填充排名。

按颜色排序

在数据分析前期,可以将重点数据标注出来,如改变单元格填充底色、改变文字颜色。

然后在分析过程中,可以将分散在数据表不同位置的重点数据再集中进行查看。

此时可以通过单元格底色、文字颜色进行排序。

按字母笔/画排序

数据分析的情况各有各的不同,有时需要排序的对象并不是数据,而是文字或英文字母。可以通过笔画和字母的方式进行排序。

数据筛选

普通筛选

对表格数据进行筛选,需要先进入筛选模式。

方法如左下图所示,选中第一行的某个单元格,单击【开始】选项卡下【排序和筛选】菜单中的【筛选】按钮。此时第一行的字段名称单元格会出现三角形按钮,通过该按钮可以实现筛选操作。

自定义筛选

普通筛选只能按照一种标准进行筛选,如果需要筛选出满足两个条件的数据,就需要用到自定义筛选。

Excel图表类型

为了揭示数据规律

为了有说服力、促进沟通

专业的图表可以展示专业素养

了解有哪些图表类型

柱状图

折线图

饼图

面积图

雷达图

Excel图表使用

图表的创建方式

图表的数据源一般是统计汇总表或者是数据量比较少的明细表

根据数据源的不同,基础图表创建的方法有2种:

1.利用固定数据区域创建图表,即根据工作表中某个固定的数据区域创建图表

2.利用固定常量创建图表,即创建图表的数据为固定的常量数据

利用固定数据区域创建图表

1.利用连续区域的所有数据

使用工作表中连续区域的所有数据,只需单击该数据区域的任一单元格,通过插入图表命令插入图表即可

选定部分数据

先选择建表要用到的数据,再通过插入图表命令插入选定类型的图表

利用固定常量创建图表

•选中任意单元格,点击插入标签,选择合适类型的图表

•此时会插入一个空白的图表,我们选择图表,切换图表设计标签,点击选择数据图标。

•选择添加按钮,添加数据源

输入坐标名称和数据。

•选择要在图表上显示的数据信息,点击编辑对周标签进行编辑

点击确定,生成图表

图表介绍

图表创建完成后。用户如果发现创建的图表与实际需求不符,还可以对其进行适当的编辑

更改图表类型

1.图表创建完成后,发现图表类型不能满足可视化分析的需求,可以更改图表的类型

在图表上右键点击,唤出菜单,选择更改图表类型。

•选择你要修改的图表类型,点击确定,图表类型更换完成

1.有些情况下,需要把某个数据系列设置为另一种图表类型

•同样右键点击,唤出下拉菜单,点击更改图表类型。

1.增加数据系列

通过图表设计中的选择数据对话框,重新选择数据

•选中所要添加数据系列的图表

编辑数据系列

•右键或切换到图表设计标签,点击选择数据图标

点击向上箭头,重新框选数据区域。

•此时,新选中的数据系列已经在列表当中,点击确定,完成系列增加。

1.当然,还有一种更简便的方法通过ctrl+c ctrl+v 快捷键添加数据列

•鼠标选中要添加的数据序列,按ctrl+c

选中图表,按ctrl+v

并不是所有图表都需要图例,图表上一般默认带有图例,可以对它进行删除/添加/修改位置等操作

•可以通过菜单操作,也可以通过鼠标拖动选择

除了饼图和圆环图外,其它的标准图图表一般至少有两个坐标轴

新创建的图表默认没有坐标轴标题,添加坐标轴标题可以使坐标轴意义更加明确

•通过图表设计选项卡 —> 添加图表元素 —> 坐标轴标题选项 可以设置坐标轴标题

添加数据标签

1.数据标签是指图表中显示图标有关信息的数据。

•选择图表设计标签,选择添加图表元素标签—>数据标签—>最佳匹配,可以自动适配数据标签。

1.添加的数据标签默认都是数值,某些情况下需要用百分比等其它形式展示,可以进行修改

右键图表,唤出菜单,选择设置数据标签格式。

•将空色框内的标签进行修改,将”值“改为”百分比“,则修改成功。

格式化图表

保证图表的完整性

一个完整的图表必须包含以下基本元素:图表标题、数据系列、图例、坐标轴、数据单位

格式化图表区/绘图区

图表区格式的设置主要包括字体、背景填充、边框、大小、属性等

格式化图表标题、坐标轴标题、图例

图表标题、坐标轴标题和图例的设置比较简单,一般包括字体、边框、对齐方式、位置等的设置

格式化坐标轴

坐标轴包括分类轴和数值轴,设置的项目包括字体,线条,填充,对齐方式,坐标轴选项等

格式化数据序列

数据序列需要格式化的内容可能包括:①设置边框/填充色 ②分类间距和重叠比例 ③坐标轴位置

数据标签主要包括标签内容、标签位置、字体、对齐等

Excel数据透视表

数据透视表对原始数据的要求

所有数据在一张表里

透视表的原始数据需要放在一张工作表里,而不是分多张工作表放置。

如果数据是按月份/品类/规格放在不同的工作表,将先将不同工作表合并到同一张表中再建立数据透视表

数据必须是一维表格,不是二维表

数据透视表的原始数据应该是一维表格,即表的第一行是字段名,下面是字段对应的数据。

二维表将无法顺利建立数据透视表。

表中不要有空值

原始数据不要出现空行/空列。如数据缺失,或为“0”值,建议输入“0”而非空白单元格。

如下图所示,表的第一行为空白,会导致透视表字段出错,表中间有空行,会导致透视表中有空值。

表中不要有合并单元格

数据透视表的原始表格中不要有合并单元格存在,否则容易导致透视分析错误

填充合并单元格办法:取消合并单元格 ->选中要填充的空单元格 ->输入公式->按Ctrl+Enter键重复操作。

数据格式要正确

原始数据表中,数据格式要正确设置,尤其是日期数据,不能设置成文本数据,否则无法使用透视表汇总统计日期数据,也不进一步使用切片器分析数据。

创建数据透视表

•使用推荐的透视表

在原始数据表中,单击【插入】选项卡下【表格】组中的【推荐的数据透视表】按钮,即可出现一系列推荐的透视表

。如下图所示,选中不同的透视表,在右边可以看到透视表的明细。

•自定义建立透视表

自定义建立透视表的方法是,单击【插入】选项卡下【数据透视表】按钮,出现如下图所示的对话框。

数据透视表字段布局

概述

透视表成功创建后,需要对字段进行合理设置,灵活更改数据展现形式,用不同的视角进行数据分析

必要时,还可以结合图表,可视化展现、分析数据。

理解字段

创建透视表后,Excel面板分为三个区域,左边是透视表显示区,右上方是字段列表区,右下方是字段设置区

字段布局步骤 : 勾选需要的字段 => 设置字段 =>(筛选,计算方式) => 查看透视表是否符合需求

理解字段

字段列表中显示了原始数据中所有的字段,在这里可根据需求勾选需要的字段。

如需要分析不同业务员不同商品的销量,那么就需要勾选“业务员”、“品名”、“销量”三个字段。

如需要分析不同业务员,不同商品类别的销售额,就需要勾选“业务员”、“类别”、“金额(元)”三个字段。

理解字段

字段勾选完后,就需要对字段进行设置。

字段设置有以下两个要点:即,透视表的列和行分别显示什么数据、数据的统计方式是什么。

字段设置

•移动字段

首先,字段可以从字段列表中直接拖拽添加到下方区域。如下面两张图所示,左图从字段列表中选中字段,往下拖动,拖动到如右图所示的区域,再松开鼠标,就完成了字段添加。

字段设置

其次,添加到下方的字段,可以通过拖拽的方式进行调整。

如左下图所示,“日期”在【行】区域内,选中“日期”进行拖拽,可以拖动到【列】区域内。

字段设置

•设置字段的值

透视表是一种可以快速汇总大量数据的表格。在透视表的字段设置区域,【值】区域内的字段会被进行统计

默认情况下统计方式是求和。如将“金额(元)”字段放到该区域内,就会对销量数据进行求和计算。

最终效果

分析不同业务员不同商品的销量

分析不同业务员,不同商品类别的销售额

添加数据透视图

添加透视图的方法:选中透视表区域的单元格,在【数据透视表分析】选项卡下【工具】组中选择【数据透视图】

数据透视图内容筛选

数据透视图是动态图表,可以通过坐标轴和图例附近的下拉菜单调整图表内容

数据透视图是动态图表,可以通过坐标轴和图例附近的下拉菜单调整图表内容

将数据透视图变成普通图表

数据透视图会随着数据透视表数据变化而变化,如需讲数据透视图变成普通静态图,只需将透视表复制一份,删除原始数据,透视图即可变成图通图表

以上是关于2022年最新Python大数据之Excel基础的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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