將多個Excel數據表連接起來透視分析,是時候祭出 Power Pivot 了

2020-12-12 Excel學習世界

如果有若干張數據表,每個數據表的欄位都不盡相同,但是各個表之間至少有一列共同列,可以將所有表關聯起來。如何將這些數據表連接起來用數據透視表分析?

好比是 A 認識 B,B 認識 C,所以 A、B、C 三人之間存在著間接關係。那麼,如何將這些有間接關係的數據表放到同一個數據透視表中進行分析呢?

這就需要用到今天要教的神器 Power Pivot。

案例:

下圖中有三個數據表,分別列出每個班級的班主任、每個班級的學生、每個學生的各科成績。

請用數據透視表將下面三張表連接起來做分析,比如,統計每個老師班級的各科平均分。

開篇已經介紹了,今天的案例需要用到 Power Pivot 來解,那我就先給大家簡單介紹一下 Power Pivot。

什麼是 Power Pivot?

Power Pivot 提供了 Microsoft Excel 的高級數據建模功能,主要用於創建數據模型、建立關係,以及創建計算。Power Pivot 可以用於處理大型數據集,構建廣泛的關係,以及創建複雜的計算。

如何啟用 Power Pivot?

1. 在 Excel 菜單欄中選擇「開始」-->「選項」

2. 在彈出的對話框中選擇「加載項」--> 在「管理」的下拉菜單中選擇「COM 加載項」--> 點擊「轉到」按鈕

3. 在彈出的對話框中勾選 Microsoft Power Pivot for Excel --> 點擊「確定」

現在菜單欄上就出現了 Power Pivot 選項。

接下來就正式開啟今天的教程。

解決方案:

1. 選中第一個數據表的任意單元格 --> 選擇菜單欄的 Power Pivot -->「添加到數據模型」

2. 在彈出的對話框中點擊「確定」

第一個數據模型已經添加好了。

3. 用同樣的方式將另外兩個數據表也添加到數據模型。

4. 選擇菜單欄的「主頁」-->「關係圖視圖」

5. 分別將不同表中的相同欄位拖動到一起,從而創建表格的兩兩連接關係。

6. 選擇菜單欄的「主頁」-->「數據透視表」-->「數據透視表」

7. 此時回到了 Excel,出現「創建數據透視表」對話框。為了方便演示,我創建在現有工作表中 --> 點擊「確定」

8. 在右邊的「數據透視表欄位」區域中依次點開每個表,就能看到各個表的欄位,現在就可以用我們熟悉的方法對三張表一起做透視分析了。

將「老師」和「成績」分別拖動到「行」和「值」區域。

9. 選中「值」區域中的欄位,右鍵單擊 --> 在彈出的菜單中選擇「值欄位設置」

10. 在彈出的對話框中選擇計算類型中的「平均值」--> 點擊「數字格式」

11. 在彈出的對話框中選擇「自定義」--> 在「類型」區域輸入「0」,表示取整 --> 點擊「確定」

12. 點擊「確定」

現在就透視出了每位老師班內所有學生的平均分。如果還要分別統計每門課的平均分,繼續往下看。

13. 將「學科」拖動到「行」區域。

14. 如果還要分析每個班級有幾個學生,那就將「班級」欄位拖動到「老師」上方,「姓名」拖動到「成績」上方即可。

無論想要從什麼角度分析,只要根據需要拖動欄位就可以了。數據透視表大家都熟悉,就不一一舉例了。

相關焦點

  • 數據分析—一文看懂數據透視表(Excel&Pandas-pivot_table實現)
    因為考慮到直接學pivot_table會有點難度,所以本篇文章將由淺入深的先通過excel實現透視表,慢慢地過渡到利用pandas來實現。一、 什麼是數據透視表透視表是一種可以對數據動態排布並且分類匯總的表格格式。利用透視表可以快速地進行分類匯總,自由組合欄位聚合計算。
  • 17,玩轉pivot_table數據透視表
    數據透視表是將數據進行分類匯總,統計分析的強大工具。
  • Python數據透視功能之 pivot_table()介紹
    (),變化長格式數據為寬格式,詳細可以回看: 深入Python數據分析:寬表如何重構為長表  深入Python數據分析:數據由長格式變為寬格式pivot_tablepivot()函數沒有數據聚合功能,要想實現此功能,需要調用Pandas包中的第三個頂層函數:pivot_table
  • 左手pandas右手Excel,帶你學習數據透視表
    數據透視表是數據分析工作中經常會用到的一種工具。Excel本身具有強大的透視表功能,Python中pandas也有透視表的實現。本文使用兩個工具對同一數據源進行相同的處理,旨在通過對比的方式,幫助讀者加深對數據透視表的理解。數據源簡介:本文數據源來自網絡,很多介紹pandas的文章都使用了該數據。
  • 一個跨表透視的例子告訴你為什麼要學PowerPivot
    如果需要按客戶及發票日期對銷量或者收入進行分析,需要將三張表中的欄位合併起來。 將Excel數據加載到PP之前,建議將數據錶轉換成智能表格,並且給表起個有明確意義的名字,而不是使用默認的【表1】這樣的容易混淆的名字。
  • excel中的數據透視表——4000餘字,20張動圖教你學會數據分析
    在excel中,數據透視表是一種能夠快速分析數據的工具,靈活地匯總、分析、瀏覽和呈現數據。而且使用過程也比較簡單,大部分功能利用滑鼠拖拽和點擊即可。那麼數據透視表到底該如何使用呢?現在就一起來看看數據透視表的那些實用的功能吧。
  • 像Excel一樣使用python進行數據分析
    Excel是數據分析中最常用的工具,本篇文章通過python與excel的功能對比介紹如何使用python通過函數式編程完成excel中的數據處理及分析工作。在Python中pandas庫用於數據處理,我們從1787頁的pandas官網文檔中總結出最常用的36個函數,通過這些函數介紹如何通過python完成數據生成和導入,數據清洗,預處理,以及最常見的數據分類,數據篩選,分類匯總,透視等最常見的操作。文章內容共分為9個部分。這是第一篇,介紹前3部分內容,數據表生成,數據表查看,和數據清洗。
  • 懂Excel輕鬆入門Python數據分析包pandas(二十一):透視表
    正好 pandas 的 pivot_table 也是與 Excel 透視表對應。本文簡單教你入門使用 pandas 完成透視表功能。- 還需要統計人數,人名總是有的,因此把 name 欄位拖入 數值區域- 透視表立刻出結果,行標籤 放入的欄位的唯一值,被顯示在透視表左側。
  • Power Query從網絡抓取數據
    當然,大家如果打開這個網頁,你也會發現,在右上標會出現文件下載,你也選擇下載這個文件檔案,然後保存做數據分析,但是這樣會顯得有一點麻煩,我們直接把這個網絡數據表和我們的EXCEL建立連結,如果你有每天看股票的習慣
  • 未明學院:7張思維導圖掌握數據分析關鍵庫pandas
    pandas概述02在使用pandas做數據分析的時候往往第一步就是將數據導入進來,比如csv或者excel格式的數據,下面這張圖就是我們讀取數據時候的方法和參數。數據讀入03、當多個數據表需要合併時可以按照下面的三種方式來進行,merge,join和concat。
  • Excel函數:提取數據透視表數據的方法
    在遇到複雜數據需要做統計分析的時候,我們會經常使用到excel的一個絕密武器,那就是數據透視表。如果在做完數據透視表之後,需要單獨提取數據透視表中的其中的單個數據應該怎麼辦呢?對數據透視表中任何單元格、單元格區域或單元格已命名區域的引用。此信息用於確定包含要檢索數據的數據透視表。(可直接選擇數據透視表第一個單元格)field1,item1,field2,item2……:可選。描述要檢索的數據的 1 到 126 個欄位名稱對和項目名稱對。這些對可按任何順序排列。欄位名稱和項目名稱而非日期和數字用引號括起來。
  • excel高手不加班的神器:用數據透視表輕鬆做匯總分析!
    課程信息卡課程:《Excel天天訓練營》2.0圖文版章節:第1章-提高效率內容:excel數據透視表如果你諮詢過一些excel高手,會發現他們會經常提及數據透視表。在excel裡面,數據透視表確實可以算作一個神器,因為用它不需要會寫函數公式,也可以非常輕鬆的做數據匯總和數據分析。現在,我們就來講下excel高手不加班的神器:用數據透視表輕鬆做匯總分析!
  • 深度:PowerPivot到底好在哪
    其實對我來說Excel基本上就是個完美工具除了處理不了大量數據基本沒有解決不了的問題(如果有,那一定是你用得不夠好)所以剛接觸到Powerpivot的時候就覺得好棒棒啊!因為他接近完美的解決了Excel處理不了大量數據的問題後來因為覺得太好用還和小蚊子老師一起做了個Powerpivot的課程(有興趣的同學點擊文末閱讀原文)當時列出了PowerPivot的三大優點:1、處理超大量級數據2、可以用數據透視表靈活分析
  • 如何選擇數據分析可視化工具?Excel,Tableau還是Power BI?
    它可以藉助數據連接功能將外部數據源中的數據提取到電子表格中,還可以從Web,Microsoft Query,SharePoint列表,OData Feed,Hadoop文件(HDFS)等來源獲取數據。因此,Excel文件通常用作Power BI和Tableau的數據源。
  • 對比Excel學習Power Pivot
    1 前言Excel是我們非常熟悉的工具,每一天的工作都離不開它,Power Pivot是微軟Power BI的核心組件之一,其功能是用來建立模型(別想的很複雜,這裡你就理解是讓幾個表建立聯繫就好),方便後續的分析。
  • Excel中的數據透視表如何使用?
    excel中的數據透視表如何使用?數據透視表它是處理數據比較快捷的方法,但很多人感覺比較複雜,下面小編就來簡單的給大家介紹一下數據圖表的使用。1.首先我們插入一個數據透視表的欄位,先要選中以某個數據表為模板才能插入,當前顯示的是數據透視表為它的預覽界面。
  • 盤一盤 Python -Pivot Table
    中用透視表 (pivot table) 和 Excel 裡面的透視表是一樣的。透視表是一種做多維數據分析的工具,還記得 Pandas 的 split-apply-combine 三部曲嗎?首先用 groupby 分組,再平行將某個函數應用到各組上,最後自動連接成一個總表。今天介紹的 pivot_table() 函數可以將上面「拆分-應用-結合」三個步驟用一行來完成。
  • 如何選擇數據分析可視化工具?Excel, Tableau還是Power BI?
    它可以藉助數據連接功能將外部數據源中的數據提取到電子表格中,還可以從Web,Microsoft Query,SharePoint列表,OData Feed,Hadoop文件(HDFS)等來源獲取數據。因此,Excel文件通常用作Power BI和Tableau的數據源。Tableau支持數百種數據連接器,包括在線分析處理(OLAP)和大數據(例如NoSQL,Hadoop)以及雲數據。
  • 數據分析Excel必備技能:數據透視表使用教程
    有時基本的欄位並不能滿足分析的需要,此時就可以在數據透視表中插入基於公式計算的自定義欄位。下面用不同的方法加入兩個自定義欄位:1.簡單運算的公式首先簡單計算一下各隊的場均進球數:點擊數據透視表中的任意位置,以激活「數據透視表分析」 Ribbon 標籤點擊「欄位、項目和集」按鈕,在彈出的下拉菜單中選擇「計算欄位」
  • 用Excel來進行數據分析
    提示:不要忘記使用「 $」符號鎖定第二個表的範圍,因為如果不鎖定的話,可能會在向下複製公式的時候出現錯誤。而這就是所謂的相對引用。2. CONCATINATE():將兩個或多個單元格中的文本合併為一個單元格非常有用。例如:我們要基於主機名和請求路徑的輸入來創建URL。