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KatrinaLYX

EXCEL：甘特图（堆积条形图）的制作方法

案例：制作项目排期表1.准备数据-插入堆积条形图，如图： 2.鼠标右键单击条形项目时长-选择数据-项目时长项所选区域是否正确-新增项目开始时间-编辑项目描述中的水平轴标签，如图： 3.将纵坐标轴逆序排列，如图： 4.将次横坐标轴改为日期，如图：操作步骤：鼠标右键单击条形数据-选择数据-将开始时间上移 5.设置次横坐标轴的最大最小值，如图：

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读童话的狼

常用数据集链接汇总

1、CCER中国经济金融数据库（色诺芬数据库）链接：www.ccerdata.cn介绍：涵盖金融数据，包括资本市场、货币市场、宏观经济、高频交易数据。2、国泰安数据库：链接：http://www.gtarsc.com/介绍：全面覆盖各类经济金融数据，官网可以匿名登录查看数据结构。3、地方统计局官网比如，天津统计局官网中数据查询链接：http://stats.tj.gov.cn/Ca

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读童话的狼

python reshape函数参数-1的意思？

跟进numpy库官网的介绍，这里的-1被理解为unspecified value，意思是未指定为给定的。如果我只需要特定的行数，列数多少我无所谓，我只需要指定行数，那么列数直接用-1代替就行了，计算机帮我们算赢有多少列，反之亦然。所以-1在这里应该可以理解为一个正整数通配符，它代替任何整数。z = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8],

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是微微呀！

是儿童节加班姗姗来迟的EXCEL总结呀！1.各种函数（弄清日期时间类函教的输出格式）2.数据透视表的值显示方式3.作图（子弹图、条形图的对比图）4.案例（不能给自己添麻烦！！！）5.撰写结论对数据中已有的内容进行描述从数据中得出的结论、发现在此基础上的建议6.三套方法论.帕累托分

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读童话的狼

在jupyter notebook中插入图片的两种方法

首先将单元格转成Markdown格式，因为插入图片是Markdown的语法1、直接粘贴复制图片后，利用Ctrl V粘贴到cell中然后运行，图片就可以显示了2、导入图片可以得到同样的结果运行之后就可以看到图片了

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LXM21

np.sort函数的用法

numpy快速排序：np.sort 和 np.argsortnp.sort：在不修改原始数据的基础上返回一个排好序的数组用排好序的数组代替原始数组，使用x.sort() 2.np.argsort：返回的是原始数组排好序的索引值，可以通过高级索引创建有序的数组进行排序的同时可以通过指定axis参数的值，沿着多维的行或者列进行排序

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KatrinaLYX

EXCEL: 对比图（堆积条形图）的制作方法

案例：A产品与B产品的销量对比1.选中数据-插入堆积条形图，如图： 2.鼠标右键点击横坐标轴-设置坐标轴格式-调整最大值和最小值，如图： 3.选择B产品数据-设置数据系列格式-勾选“次坐标轴”，如图： 4.鼠标右键单击次横坐标轴-设置坐标轴格式-调整最大最小值-勾选“逆序刻度值”-标签选择“无”，如图： 5.鼠标右键单击横坐标轴-设置坐标轴格式-数字类型改

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LXM21

numpy数组的轴

在二维NumPy数组中，轴是沿行和列的方向（如下图所示）：在NumPy数组中，axis 0 是第一轴。对于二维或多维数组，axis 0 是沿行（row）向下的轴。在NumPy数组中，axis 1 是第2根轴。对于二维或多维数组，axis 1 是沿列（columns）横穿的轴。举例：创建一个二维数组当axis=1时当axis=0时

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185****1226

SQL：GROUP BY子句借鉴于作者田齐齐

使用GROUP BY子句可以像切蛋糕那样将表分割。通过使用聚合函数和GROUP BY子句，可以根据某个分组依据将表分割后再进行汇总。聚合键中包含NULL时，在结果中会以“不确定”行（空行）的形式表现出来。使用聚合函数和GROUP BY子句时需要注意以下4点。1.只能写在SELEC子句之中2.GROUP BY子句中不能使用SELECT子句中列的别名3.GROUP BY子句的聚合结

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185****1226

nls在一些数据子集上失败，但在其他类似的子集上没有失败借鉴于作者啊啊啊啊啊吖

我正在尝试按年将nls函数应用于数据，因此每年都会有一个单独的nls函数。所有年份都大致相似（指数衰减），但有些年份nls（）函数失败并出现“奇异梯度”误差。工作的数据：good_data = data.frame(y = c(8.46,6.87,5.81,6.62,5.85,5.79,4.83,4.94,4.95,5.27,5.05,5.38,5.08,3.98),x = c(2,6,

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185****1226

MYSQL：左连、内连借鉴于作者半世清欢

题目描述：查找所有员工入职时候的薪水情况，给出emp_no以及salary，并按照emp_no进行逆序(请注意，一个员工可能有多次涨薪的情况)CREATE TABLE `employees` (`emp_no` int(11) NOT NULL,`birth_date` date NOT NULL,`first_name` varchar(14) NOT NULL,`last_nam

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慢慢爬的Rui

变化数组形态

1. np.hstack : 相当于横向堆叠,要求: 行数一致 = np.concatenate((a,b),axis = 1) 2. np.vstack : 数组的纵向堆叠 = np.concatenate((a,b),axis = 0) 3.np.vsplit : 数组的纵向切割 4. np.hsplit( )数组的横向切割

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1530553748

My SOL 打卡第一天

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MYSQL：左连、内连来自（半世清欢）

题目描述：查找所有员工入职时候的薪水情况，给出emp_no以及salary，并按照emp_no进行逆序(请注意，一个员工可能有多次涨薪的情况) CREATE TABLE `employees` (`emp_no` int(11) NOT NULL,`birth_date` date NOT NULL,`first_name` varchar(14) NOT NULL, `las

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MySQL概述来自（ ged_2357)

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MySQL常用数据类型来自（pkwwwsas)

int：大整数型，有符号大小-2147483648~2147483647，无符号大小0~4294967295，默认长度最多为11个数字，如int(11)• float：单精度浮点型，默认float(10,2)，表示最多10个数字，其中有2位小数• decimal：十进制小数型，适合金额、价格等对精度要求较高的数据存储。默认decimal(10,0)，表示最多10位数字，其中0位小数。•

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陈革007

Numpy: 2020/06/01整理

整理一下今日 Numpy知识点 ,零散, 并且量大加油有需要可编辑版本的小伙伴可以留言,因为图片的水印严重

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xr虽虽

数据分析方法论思维导图

数据分析方法论日常取数方法论步骤01-确认数据范围02-确认分析维度03-输出数据指标业务问题发现帕累托法则二八法则：80%原因由20%问题造成。用于找出核心问题帕累托法则图柱形与折线的组合图柱形图以降序排列，中间无空隙，起点为0折线图起点为0%，且有次坐标轴，第二个点在第一个柱子右上角，100%在整

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138****0217

第二讲 Excel 重要公式汇总

1.countif(A1:A23,”B”) 其中 B 指文本形式/判断条件，字符串/单元格2.countifs(A1:A23,”B”, B1:B23,”C” ) 区域在前，条件在后 3.sum($A$1:A1) 累计锁定A1-A17的累计4.mod(row(),2) 定位行数5.图标集选择数字,非百分点 6.Year-年 month -月 day-日 today-今

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swordsmanX

数据库里的范式

数据库设计范式设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。但是范式越高也意味着表的划分更细，一个数据库中需要的

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