学会Excel时间处理函数,加快分析进程

OLAP是什么?多维分析、预聚合与MOLAP/ROLAP/HOLAP选型实战 OLAP(在线分析处理)是一种面向即席、多维、交互式分析场景的数据处理范式,其核心在于维度建模、预聚合计算和多维索引优化,区别于传统OLTP数据库的行存与事务导向设计。它通过将业务抽象为事实表与维度表(如时间、产品、地区),并预先按常见组合计算SUM/COUNT等度量,实现秒级响应的下钻、切片与旋转分析。技术价值体现在打破数据分析延迟瓶颈,支撑实时经营决策;典型应用场景包括零售区域毛利分析、SaaS用户行为透视、制造业设备OEE诊断等。本文深入解析MOLAP、ROLAP与HOLAP三大架构的本质差异与落地权 阅读详情

days返回两个日期相差的天数

    我们想计算两个日期之间的差异天数,比如有这样两个时间:

2021-2-1 20:00:012021-1-1 23:00:00
  1. 可以直接相减,得到30.8750115740695,设置单元格格式——d"天" h"小时" mm"分钟" ss"秒",可以得到30天 21小时 00分 01秒;

  2. 可以利用days函数,得到整数的天数=DAYS(B2,C2),得到:31;

  3. 此外,还有个days360函数,函数是按每个月30天去计算两个时间之差的,不过平时几乎没用过。

了解序列号

    序列号从1900年1月1日开始计数,当天为1,之后日期增加一天,序列号+1,以整数形式显示,比如1900年1月31日序列号是31。

    了解序列号,可以方便我们进行关于时间的计算,有这样几个函数可以了解下:

  1. DATEVALUE函数,将文本格式的时间转换成序列号,得到整数:

    =DATEVALUE("2021-01-01"),得到44197;

  2. TIMEVALUE函数,将文本的时间返回小数, =TIMEVALUE("2020/1/1  8:00:00"),得到0.333...;

  3. EDATE函数,返回指定日期之间或之后指定月份数后的序列号。不过可以对单元格内的时间处理,参数选择0的时候,也可以将当前的时间转换成序列号。如=EDATE(B2,0),得到:43862。

日期加减

    对日期的加减在工作中会经常遇到,一般是天数的加减和月份的加减。

  1. 天数加减:我们想得到当前日期之前或之后天数后的日期,直接对日期进行数字的加减即可,如=B2+1得到2020年1月1号后面的一天:2020/2/2;

  2. 月份加减:使用上面提到的EDATE函数,比如想得到2020年1月15号三个月后的日期,=EDATE(B10,3),得到序列号43936,再通过text函数简单处理下格式:=TEXT(C10,"yyyy-mm-dd"),就可以得到2020-04-15了。

返回星期几

    观测数据时,工作日和周末的差别需要标注,Excel里的weekday函数可以帮助我们实现。参数有1~7共7个,=1时,顺序为周日~周六,=2时,为周一~周日,以此类推。比如:

    =WEEKDAY("2021-8-1",1),结果为1,即周日;

    =WEEKDAY("2021-8-1",1),结果为7,即周日。

C++实战:高校创新创业项目管理系统的架构设计与实现 在高校信息化建设中,管理系统是提升行政效率、实现流程数字化的核心工具。其设计原理通常遵循分层架构,通过清晰的前后端分离与模块化设计,确保系统的可维护性与可扩展性。从技术价值看,这类系统不仅需要处理复杂的业务逻辑,如多级审批与状态流转,还需应对高并发下的性能挑战与数据一致性要求。应用场景广泛,尤其在需要精细权限控制与全流程追溯的领域,如教务管理、科研项目管理等。本文以高校创新创业项目管理为例,深入探讨了如何运用C++现代特性构建高性能后端服务,其中涉及使用`sqlpp11`进行类型安全的数据库操作,并采用JW 阅读详情

相关推荐

Claude Opus 4.6与GPT-5.3-Codex深度实测:长上下文与智能体架构真相

大语言模型的长上下文能力并非简单扩大token容量,而是涉及位置编码优化、KV缓存压缩、自一致性机制等底层架构演进;智能体协作也远非多模型堆叠,其本质是职责隔离、内存受控、共识可审计的分布式推理范式。本文基于A100实测147个真实case,揭示Claude Opus 4.6的adaptive RoPE与分层KV cache如何将80万token内推理衰减压至<3%,以及GPT-5.3-Codex中Workflow Orchestrator与Reflection Agent构成的‘工作流操作系统’如何实现可

weixin_34161064的博客 522

Python生产级基础实现:避开类型、时间、状态与异常四大契约陷阱

在Python开发中,'语法正确'不等于'运行可靠'——真正的基础能力体现在对数据流契约的精准把控。本文围绕类型契约(如duck typing隐式违约)、时间契约(naive datetime与时区漂移)、状态契约(资源生命周期与并发上下文)及异常契约(EAFP实践与链式传递)四大核心维度展开,结合pydantic结构化验证、contextvars异步上下文、aware datetime建模和分层异常处理等工程化方案,系统性解决90%线上事故源于基础实现失配的现实问题。面向所有交付真实业务系统的Python

weixin_30580341的博客 464

Python全栈实战:从零构建企业级考勤系统(Flask+SQLite+Vue)

在数据处理与自动化办公领域,Python凭借其简洁语法和丰富的库生态,已成为快速开发实用工具的首选语言。其核心原理在于通过清晰的逻辑结构和高效的库支持,将复杂业务需求转化为可维护的代码实现,技术价值体现在能显著提升内部流程效率与数据准确性。典型的应用场景包括企业内部管理系统开发,如考勤、报表生成等自动化工具。本文以构建一个轻量级电子考勤系统为例,深入探讨了如何利用Flask框架搭建RESTful API后端,并结合SQLite数据库进行数据持久化管理,同时通过Vue.js实现前端交互,完整演示了从数据库设计

weixin_30254435的博客 369

Java与.NET程序员的本质差异:工程操作系统级对比

Java和.NET早已超越编程语言范畴,演变为两套深度耦合基础设施、运维体系与开发范式的‘工程操作系统’。其核心差异源于运行时设计哲学——JVM追求跨平台抽象一致性,CLR强调API契约下的平台行为可预期;构建体系上,Maven依赖中央权威保障可重现性,NuGet采用联邦自治提升企业可控性;应用生命周期中,Spring的IoC容器以插件化解耦见长,ASP.NET Core中间件管道则以执行路径透明取胜。这些底层分野直接决定分布式事务处理、实时通信性能、Windows生态集成等关键场景的技术选型。理解Java

SailingAptech的专栏 547

干活型AI:从聊天机器人到工作流协作者的范式迁移

干活型AI并非大模型参数升级的产物,而是面向企业真实业务场景的工程化实践——它以结构化输入、确定性输出和全链路可审计为三大支柱,将AI从拟人化对话代理,转变为嵌入OA、ERP、CRM等系统的自动化协作者。其核心在于状态感知优先于语言理解,依赖业务规则知识库、组织权限图谱与高频任务样本集三类‘恰到好处’的数据支撑,并通过插件、代理、守护者三种模式实现渐进式落地。本文聚焦GPT-5.5所代表的‘干活’本质:不炫技、不抢话,只精准执行跨系统、强规则、低容错的重复任务,如合同条款比对、发票智能核验、周报自动归档等,

chuiqi9947的博客 435

任务感知AI:从指令执行到意图理解的技术跃迁

任务感知是人工智能从被动响应走向主动协同的关键能力,其核心在于建模用户真实工作目标而非孤立文本指令。它融合上下文快照、动态任务图谱与多源状态协同,突破传统NLP的静态切片局限,实现跨应用、跨时间、跨角色的端到端任务闭环。该能力依托向量数据库语义关联、低代码工作流引擎规则沉淀与终端本地化小模型推理三大基础设施拐点,在办公自动化、会议管理、客户跟进等高频场景中显著提升任务完成率与人机协同自然度。本文聚焦可落地的任务感知架构设计与冷启动实践路径。

weixin_30263073的博客 322

说一说使用Spark SQL查询数据报错该如何解决

更多文章,可关注微信公众号:excelwork 今天介绍的是在使用Spark SQL查询数据遇到的一些常见报错案例,为什么要说这个呢,因为,有些错误,网上搜索得到答案时间太长了。 如何快速定位问题? Exception:不啦不啦的一大堆~,熟悉不!?我们只要看Exception冒号后面说的那一句提示就好了,里面会有什么错了、错在哪了的信息。 会有哪些报错信息? 1/8 报错信息: java.sql.SQLException: org.apache.spark.sql.Analysi...

TheLittlePython的博客 2万+

Excel进行描述性统计分析

Excel容易上手、直观展示,工作中遇到的大部分数据,初期可采用用Excel进行描述统计分析,以便进行后续动作。今天介绍Excel中如何完成描述性统计。 一、使用Excel自带数据分析工具 先介绍自带的分析工具,可一次性输出一些统计项的数值,样例数据85行6列。 找不到数据分析工具? 需要将分析库加载项添加到选项卡展示: 依次点击“文件”-“选项”-“加载项”; “管理”中点击“Excel加载项”,点击“转到”,勾选“分析工具库”即可。 添加好加载项后,使...

TheLittlePython的博客 1万+

使用pandas进行数据分析,常见的报错解决(长期更新)

当做数据分析,面对大数据量时,不可避免使用Python进行数据处理,而对于我这种没有开发能力的人来说,借用现成的Python包、方法等就非常关键。但是同样也会遇到大量的报错、问题等,所以单独写一篇记录我的报错解决历程。

TheLittlePython的博客 1万+

解决Excel使用透视表的那些困扰,透视表增删改、新增比值字段、填充、拆分多表、非重复计数

“使用透视表给我们工作带来了极大的便利,不仅仅是数据处理,而是帮助我们快速了解数据,辅助决策,但使用透视表的过程中,总会有些困扰,让我们使用时候的效率受到影响,下面会介绍几个小问题的解决方案。” 01清除透视表数据 1.1 全部清除 当前透视的数据不需要了,如何快速删除数据而又不用再去插入透视表。 点击数据透视表任一位置,在“数据透视表工具”——“分析”选项中找到“清除”功能,点击全部清除即可。 02 删除数据透视表 2.1 快速删除数据透视表 透视表使用...

TheLittlePython的博客 4470

Excel中利用get.cell筛选加粗、斜线、颜色等格式数据

工作生活中,我们可能会从某些网站拿到数据,但是格式可能较乱,比如我这里遇到的一个问题,想筛选加粗数据,突然发现不知如何做? 今天介绍的是宏表函数get.cell,早期低版本函数,只能通过定义名称来使用,不过要比VBA简单。 一、筛选加粗数据 如下数据中,想要筛选加粗的行数据,怎么做? 没有函数可以直接使用,可以使用公式定义名称来实现: 将该公式写到...

TheLittlePython的博客 4313

excel打开多出现一个sheet1窗口

1. Win10 & Office 2016的excel,每次打开文件都会出现一个空白的Sheet1空文件。 依次操作:excel选项-加载项-管理(选择COM加载项)-转到(MYSQL FOR EXCEL取消勾选) 具体导致原因还没细究过 2. 还发现个问题,电脑开机后第一次打开Excel出现‘向程序发送命令出现问题’,修改注册表 3. 金山词霸与Excel冲突貌似 最近...

TheLittlePython的博客 6490

从Maya到Unity:3D模型导入全流程避坑指南(含FBX导出设置)

本文详细解析了从Maya导出3D模型至Unity的全流程,重点剖析了FBX格式作为跨软件协作“中间人”的优劣与核心设置。指南涵盖了Maya端模型清理、FBX导出关键配置(如嵌入媒体、轴转换),以及Unity端的模型、材质、动画导入优化与常见问题(如材质丢失、UV法线错误、骨骼动画错乱)的实战解决方案,旨在帮助3D美术师与技术美术建立稳定、高效的工作流。

lg888的博客 790

CELL函数,学会了也不一定会用,会了总会用到

CELL函数 返回单元格内容、格式和位置信息 语法是这样的:CELL(info_type, [reference]) 其中info_type是必需的,下面会列举具体的参数,reference是可选的,就是需要返回其信息的单元格; info_type需要一个文本值来表示需要返回的单元格信息的类型,有如下表格中列举的类型、说明和公式。 示例数据如下: info_type值如下: info_type 说明 公式举例 举例结果 address 返回单元...

TheLittlePython的博客 6058

保姆级教程:用Python 3.10和Ollama在Windows上搞定LightRAG本地部署(附环境配置避坑指南)

本文提供了一份详细的Windows系统下LightRAG本地部署指南,涵盖Python 3.10环境配置、Ollama模型服务安装到LightRAG核心组件部署的全流程。特别针对Windows平台常见问题提供解决方案,帮助开发者快速搭建高效的检索增强生成(RAG)系统,实现专业领域知识的智能检索与整合。

weixin_28725407的博客 480

鸿蒙OpenHarmony南向开发 轻量系统芯片移植指南(一)

OpenHarmony系统采用"系统>子系统>部件"层级架构,支持功能模块化裁剪。本文介绍了关键子系统及移植方法:1)启动恢复子系统负责内核到应用间的进程初始化,需配置启动入口标识及链接脚本;2)文件子系统提供基础文件操作接口,需适配HAL层文件读写功能,可通过Flash模拟、轻量文件系统或厂商自有方案实现。移植过程需修改config.json配置,添加对应组件定义及功能实现。系统采用模块化设计,开发者可根据实际需求灵活配置所需子系统功能。

yx525623的博客 1131

Python数据分析-pandas的rank函数助你轻松实现排序功能

“用过sql中的row_number函数,习惯了他的方便,那么在pandas处理数据时,有没有类似的函数用来排序呢,当然也有,比如rank函数。” rank(axis=0,method='average',numeric_only=None, na_option='keep',ascending=True,pct=False) 默认情况下:axis=0表示按索引排序;ascending=True排序按升序排列;pct=False表示不输出百分比;na_op...

TheLittlePython的博客 4537

2025年度工业级3D全景相机技术解析选型参考:国产品牌的技术突围与市场格局

本文分析了工业级3D相机在智慧城市和建筑数字化中的应用。通过对比国内外主流设备的技术参数和应用场景,发现国产品牌如众趣科技在性价比和本地化服务方面具有优势,尤其适合大型空间扫描项目;而国际品牌如Faro、Leica则在精度和可靠性上保持领先。建议根据项目需求(如测距范围、精度要求、预算)进行设备选型,综合考虑扫描效率、数据处理能力和系统兼容性。国产品牌已在国内大型基建项目中展现出竞争力,国际品牌则更适合高精度逆向工程和国际化项目。

gxdtgsy的博客 1072

Python报错问题处理及sql小技巧

1. csv问题 1.1pandas读取CSV文件报错: 报错信息:pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 4 fields in line 26, saw 6 解决:打开后另存为一下 1.2CSV打开乱码 解决:记事本等工具打开后另存为,修改编码ANSI 1.3编码...

TheLittlePython的博客 4507

均匀分布产生高斯分布

均匀分布产生高斯分布 文章目录均匀分布产生高斯分布简介方法和证明代码效果引用 简介 方法和证明 代码 效果 引用

gy_Rick的博客 5317

revit二次开发环境搭建(2024版)(小白友好)

revit二次开发环境配置,SDK、addin manager和lookup新手友好安装教程

m0_56961251的博客 1419

Python批量处理Excel文件到同一文件的不同sheet上(未完...)

存在每次活动整理的Excel数据文件,需放在一个Excel上进行保存#-*-coding:utf-8-*- import os import pandas as pd path='' files=os.listdir(path) newexcel=pd.ExcelWriter('bb.xlsx') for i in files: pd.read_excel(path+'/'+'%s'%i,...

TheLittlePython的博客 4068

【R】R画图不显示中文问题

系统mac os 11 RstutioVersion1.2.1335 RVersion3.6.2 画图里的中文一直显示成方框。 ggplot()+geom_point(aes(x=ta1$X2011年,y=ta1$X2012))+ xlab("2011年")+ylab("2021年") 解决方案: 使用showtext。 install.packages("showtext", repos = "https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/") in...

weixin_41772125的博客 1万+
上一篇: CELL函数,学会了也不一定会用,会了总会用到
下一篇: sumproduct函数在条件求和中的应用
TheLittlePython
博客等级 码龄9年 47粉丝 75原创
评论 9
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值