京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
朋友在使用Excel中遇到了难题,他想把数据区域中所有的奇数行设为相同的行高。当然,按住Ctrl键可以一一点选不连续的奇数行,但对于他的数千行数据来说,显然这是不明智的,而且稍有差池,前功尽弃。苦思冥想,俺终于帮他找到了解决办法。
第一步,在工作表数据区域右侧选一空白列,如本例的F列,在第一个奇数行的单元格中输入“=1/0”,回车,如您所料,它将返回一个错误结果“#DIV/0!”,而这正是需要的。选中此单元格及下面一个空白单元格,将鼠标移至选择区域的填充柄处(此时指针变为十字形),按住左键向下拖动,直到此列需要更改行高的最后一个奇数行单元格处。这样,鼠标所拖过的区域凡奇数行的单元格都被填充了“#DIV/0!”(如图1)。
第二步,打开“编辑”菜单,选择“定位”命令,在“定位”对话框中单击“定位条件”按钮,确认“公式”下的“错误”项被勾选,取消“数字”、“文本”、“逻辑值”的选择(如图2)。
单击“确定”关闭对话框,可见此列凡奇数行的单元格均被选中了(如图3)。
第三步,连续执行“格式”、“行”、“行高”命令,打开“行高”对话框,在文本框中输入要更改的行高值(如图4)。
单击“确定”按钮,所有要求更改高度的奇数行行高已更改完毕(如图5)。
最后,清空定位条件列(即F列)的数据或将其删除。
注意:本例选择了“公式”的“错误”项作为定位条件,因为这一种情况在实际情况中出现的几率很小,当然还可以根据工作表中的数据类别定制和选择其他的定位条件。
朋友顺利解决了问题,但又提出了新的要求:如果要对数据区域中所有的奇数行进行格式设置,又该如何办呢?显然,上面的方法选中的仅仅是参考列中的奇数行单元格,无法直接达到要求,只能另辟蹊径。突然想起了Excel的筛选功能,何不试试呢?!
首先,还是在工作表数据区域右侧选一空白列作为参考列,在第一个单元格内输入“0”,第二个单元格内输入“1”。
第二步,选中“0”、“1”两个单元格,按住Ctrl键,利用填充柄向下填充数据,直到数据区域的末行。选中参考列数据中的某一个单元格。
第三步,打开“数据”菜单,执行“筛选”、“自动筛选”。
第四步,单击参考列首行的按钮,选择筛选条件“0”,数据区域中,偶数列自动隐藏。下面就可以直接对奇数列的单元格进行操作了,不仅可以统一调整行高,还可以对单元格进行字体设置、颜色填充等各种格式操作。
第五步,打开“数据”菜单,执行“筛选”、“自动筛选”,还原数据区域。
最后,删除参考列。
一个貌似麻烦的难题,通过参考数据的设置,竟然如此简单,简单到让人哑然失笑,真是只有想不到的,没有做不到的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13