Excel数据编辑处理技巧

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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Excel数据编辑处理技巧相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考技术A

Excel数据编辑处理技巧

  Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一,是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。下面是我整理的关于Excel数据编辑处理技巧,希望大家认真阅读!

  一、隐藏行列

  工 作表中可以对暂时不需要显示的数据进行隐藏。选中需隐藏的行或者列,右键——隐藏,就完成隐藏了。也可以用更快捷的方式,快捷键Ctrl+9隐藏行;快捷 键Ctrl+0隐藏列。选中包含隐藏的行或列范围,右键——取消隐藏,隐藏的范围就取消了。

  二、不连续行列插入

  不连续行新增:按住Ctrl不放,在多个需要插入行位置,点击需插入行,点击“插入——插入工作行”;不连续列新增:按住Ctrl不放,在多个需要插入列位置,点击需插入列,点击“插入——插入工作列”。完成新增行列后,编辑各字段内容即完成了报表的更新维护。

  三、快速制作工资条

  首先,在工资表后面添加“辅助列”,并生成连续序号;其次,复制所有辅助列序号,在辅助列最后一列单元格下方粘贴序号;第三,复制工资表第一行字段名称,填充粘贴的连续序号左侧的空白区域;第四,对辅助列从小到大排列;最后,删除辅助列,每个人的工资条就都制作完啦。

  四、单元格拆分与合并

  工 作表因为使用了合并单元格,无法完成排序操作。需要标识出合并单元格部分,重新进行编辑。按Ctrl+F,在“查找和替换”对话框中,点击“格式”下拉选 项,选择“格式……”;“查找格式”中点击切换到“对齐”,勾选“合并单元格”并确定。完成查找设置后,点击“查找全部”,就能找到全部合并单元格,选中 全部合并单元格可以进一步用颜色标记出来,或进一步取消合并单元格。

  五、快速移动或复制数据

  单 击需移动的目标列、甚至区域范围,按住Shift键不放,拖动鼠标到需放置的位置,放开鼠标就完成移动了。要是想在移动的同时复制目标区域,按住Ctrl 键不放,拖动光标将内容复制到指定位置,放开鼠标就在完成移动的同时复制了。

  六、使用自定义格式快速录入数据

  通 过自定义格式设置,可定义数值1=“合格”、0=“不合格”,具体设置为:选中需设置的区域,按下Ctrl+1调出“设置单元格格式”对话框,选择自定 义,并将类型定义为:[=1]"合格";[=0]"不合格",为了明显区分出来可以添加颜色标识:[蓝色][=1]"合格";[红色][=0]"不合 格"。

  七、显示货币符号、金额单位一目了然

  整天被财务报表货币单位折腾的快看过来。

  在 一些财务报表中,会要求在金额数据前添加货币符号。在“开始——会计数字格式”可以对选中范围的数字进行统一货币单位的设置,设置货币单位的区域仍为数 字,不会影响数值计算。对于单个单元格,可以按Alt+数字小键盘数字,快速输入常用货币单位,比如Alt+165输入(¥)、Alt+36输入($)。

  八、选择性粘贴

  选择性粘贴——跳过空单元,需用最新的数据更新原考核分,由于有部分人没有参加,没参加的仍按原考核分。如果直接复制粘贴会覆盖原内容,使用“选择性粘贴——跳过空单元”可以快速解决这个问题;

  选择性粘贴——值,只粘贴数据,不带数字格式(例如小数点位数、百分号等)、边框、字体颜色、填充色、备注等内容;

  选择性粘贴——值和数字格式,粘贴数值和数字格式,保留小数点位数、百分号等,忽略边框、字体、填充色、备注等内容;

  选择性粘贴——值和源格式,完整粘贴复制内容的数值及单元格设置、备注等内容;

  选择性粘贴,还不止能完成这些,还可以粘贴时转置数列、粘贴批注、粘贴为图片、直接对复制的数字粘贴到目标区域进行四则运算。

  九、系统导出数据无法求和

  原 来,这是由于系统有时候存储数据实际用文本类型存储,或者数据包含有不可见字符(如空格、空字符、TAB字符),在导出时实际得到的为文本。通常,如果数 据左上角有绿色三角形标记的,可以选中有标记的数据区域,在“感叹号”提示下拉框选择“转换成数字”,即可将文本装换为数字;如果数据左上角没有绿色标 记,数据中包含了其他不可见的字符,可以选中该列数据,使用“数据——分列”,根据向导将字符与数字分开,完成操作后即可完成数据汇总。

  十、查找与替换数据

  工 作表中的数据量一多,要想用肉眼在几千、几万的数据里找到、更改单个数据,显然十分的低效,而使用“查找替换”功能,简直秒秒钟的事。按下Ctrl+F快 捷键,调出”查找/替换“对话框,输入要查找的内容,点击”查找全部或查找下一个“,查找目标数据;如果是要找到错误的.数据,可以切换到”替换“,或快捷 键Ctrl+H,填写“查找的内容”,替换为XX数据。

  十一、快速替换不同数据

  需 要将各科不及格的说明内容统一替换成“未通过”,有耐心的小伙伴说数据量不多一个个改,可是工作表中有大几百行的数据呢,这要改到啥动时候?善于发现规律 的小伙伴说,分几次替换很快就能完成了;工作最高(tou)效(lan)的小伙伴看了下,只见他手起手落,选中需查找的数据范围区域,按下F5键,在”定 位条件“对话框中,选择定位条件为”列内容差异单元格“,单击确定,这时候需替换的单元格内容都神奇的完成了选择,在编辑栏中输入替换内容”未通过“,按 下Ctrl+Enter,所有需替换的内容瞬间完成替换了。

  十二、替换工作表中的星号

  工作表中乘法字符“×”需要切换输入键盘才能完成输入,经常为了输入省事用“*”替代“×”。为了便于打印后阅读,需将“*”替换成“×”。

  选 中列数据,按Ctrl+H调出替换对话框。查找内容输入“*”,替换为输入“×”,结果把单元格所有的内容都替换成“×”了,而我们要的结果显然只是替换 “*”字符。由于“*”作为通配符,表示的是任意字符,加上“~”才可以表示去掉通配符本身只查找“*”字符。首先撤销操作,在查找内容“*”前面加上 “~”,即查找内容为“~*”,替换成内容不变,再次替换,这时候得到就是我们想要的正确结果了。

  十三、按指定格式替换

  首 先,按下Ctrl+F/H进入查找替换功能,进入“选项”可查看到查找替换的更多功能。其次,从“查找内容”后的“格式”下拉选项选择“从单元格选择格 式”,这时候光标变成“吸管”可以复制选取的单元格格式,选则需查找的单元格格式;从“替换为”后的“格式”下拉选项选择"格式“,可以设置单元格数字格 式、边框、字体及颜色、填充色等,完成设置后,点击”全部替换/替换“即完成了单元格格式的替换;最后,为了让下次继续使用查找替换功能时,不受已设置的 格式的影响,需清除已经设置的查找内容格式。

  十四、批量替换不连续单元格数值

  Ctrl+F 调出查找对话框,查找内容输入“*”,点击“查找全部”,在查找到的全部数值中,点击数值进行排序,得到从小到大排序的数值序列,按下Shift辅助选取 小于60的第一个数字和最后一个数字,完成所有小于60数字的选取。关闭查找替换对话框,可以看到所有小于60的数字处于同时选中的状态,这时候只需在编 辑栏输入替换的数字60,按下Ctrl+Enter就能批量完成更改替换了。

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Python处理大数据的技巧, 2022-06-21

参考技术A (2022.06.21 Tues)
收集整理了Python处理大量数据的方法,基于Pandas,Numpy等数据处理工具。

用df的 info 方法并指定 memory_usage='deep' 参数,或使用df的 memory_usage 方法,并指定 deep=True 参数。

在读取数据文件的方法中加入 nrows 参数选择前n行数据读取。

也可以跳过m行之后,读取从m行开始的n行

当然也可以在 skiprows 选项中指定范围,保留headers,即保留列名

可以指定 skiprows 中需要忽略的行,用list或array导入即可。下面是随机

如果在这个指令中忽略 nrows=10 指令,则读取跳过100行之后的所有数据。

预先指定读入的列,缩小加载范围

不同的数据类型占用了不同大小的空间,对于尚未读取的数据,可以提前指定类型( dtype );对于已经读入的数据,通过 astype 方法修改成占空间更小的数据类型。

在读入数据之前,通过字典指定每列对应的数据类型,读入之后按照此类型显示数据。

通过改变数据类型减少空间的案例。修改DataFrame d 中的一列 Sctcd ,注意到该列的数据都是1、2、0,而保存类型是object,果断改成 uint8 ,通过 df.info(memory_usage='deep') 方法对比内存的使用情况。仅仅修改了一个列的类型,数据大小减小3MB。

一个特殊而高效的案例是当某一列的值只有有限个,不管是int还是string格式,且该列unque值远小于列的长度,可以将该列转变为 category 类,将节省大量空间。这么做当然也有代价,比如转换成 category 类的数据将无法做max/min等运算,由数字转换成的 category 也不能进行数值运算。这种转换对内存的节省效果显著,下面是对比。 dcol 只有两列, Stkcd 和 Stknme ,查看unique的个数与总长度,显示unique远小于总长度,分别转换为 category 类型,内存节省超过90%!

通过Pandas的 read_csv 方法中的 chunksize 选项指定读取的块大小,并迭代地对读取的块做运算。

1 https冒号//www点dataquest点io/blog/pandas-big-data/
2 CSDN - python 处理大量数据_如何用python处理大量数据
2 How to Work with BIG Datasets on 16G RAM (+Dask), on kaggle

以上是关于Excel数据编辑处理技巧的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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