47 个 Excel 实用操作小技巧 作者：EXCEL 魔法师 李晓菲 微信 1.1 如何将竖列的数据转为横行，或横行的数据转为竖列？ 要想实现的效果图如下： 方法一： 选中要转换的单元格区域，复制， 然后选中该区域外的单元格，右键弹出 菜单，点击 “选择性粘贴”。如右图： 在弹出的对话框中，勾选上 “转 置”，点击 “确定”，即可。如下图： 方法二：使用数组公式 先选中转换的目标区域，如 C1:H2，区域要与要转换的源区域大小一致。按 F2 输入数 据公式=TRANSPOSE(A1:B6)，按CTRL+ALT+ENTER 转为数组公式，即可。 方法三： 使用【[EXCEL 魔法师]加载项 EXCELMFS Add-ins】的功能铵钮：“横竖格转变()”： 按钮在 EXECL 菜单栏：“加载项”下。 选中要转换的单元格区域，点击铵钮“横竖格转变()”，即可。 1.2 如何在合并单元格时，保留所有数据？ 在 EXCEL 中进行合并单元格时，一般只能保留左上角第一个单元格的内容。如果我们 即需要合并单元格，又希望将所有单元格内容合并在一起，不丢失，那么该怎么办呢？ 效果如下图： 方法一：使用公式 在另一个单元格中写入公式： =CONCATENATE(A1," ",B2," ",C2," ",D2," ",E2," ",F2) ，将该 单元格复制，再选择性粘贴为“数值” 。合并单元格后，再将数据剪切过去。 方法二：通过第三方软件 将 A1:F1 选中，复制，打开记事本软件，进行粘贴。合并单元格后，再将数据剪切过 去。 方法三： 使用【[EXCEL 魔法师]加载项 EXCELMFS Add-ins】的功能铵钮：“分拆合并格字符()” 按钮在 EXECL 菜单栏：“加载项”下。 选中要合并的单元格，点击铵钮“分拆合并格字符()”，选中单元格的内容会用空格隔开 后合并到第一个单元格中，再将要合并的单元格使用合并单元格功能，即可。 ★温馨提示：合并后，您可以通过查找替换功能将空格替换成逗号或其它的分隔符。 灵活的使用，相信有很多地方可以运用到。 1.3 如何将一个单元格的数据分拆成几个单元格？ 效果图参考第 2 个问题，我们要做反向操作，即将一个单元格的内容根据空格，分拆 到右侧的单元格里。 1/ 41 方法一：使用菜单功能 选定 A1 单元格，点击菜单“数据”下的“数据工具”中“分列”按钮。如右图： 在弹出的对话框中选择“分隔符号”，点击“下一步”，如下图： 进入到第 2 步，在分隔符号中选择“空格”，点击“完成”，即可。如下图： 方法二： 使用【[EXCEL 魔法师]加载项 EXCELMFS Add-ins】的功能铵钮：“分拆合并格字符()” 按钮在 EXECL 菜单栏：“加载项”下。 选中要分析的单元格，点击铵钮“分拆合并格字符()”即可。 2 / 41 ★温馨提示：可以通过查找替换功能将其它的分隔符替换成空格，然后进行分拆。灵 活的使用，相信有很多地方可以运用到。 1.4 如何在一堆名单中找出重复的名字？ 场景：在编制一个人员名单坐位表时，一时疏忽，发现人名多了两个，由于人名较多， 一个个对着找，即费时，难度也大，有什么快捷的方法吗？ 方法一：使用 COUNTIF 公式，如下图，在 G2 输入公式=COUNTIF($B$2:$D$7,B2)， 横向拖拉到 I2，再选中G2:I2，竖向拖拉到第7 行。注意，B2:D7 要使用绝对引用（用鼠标 选中公式里的 B2:D7，按 F4），避免拖拉时跟着改变。 COUNTIF 统计出每个名字的个数，如果超过 1 个，自然就是有重名了。 方法二： 使用“条件格式”功能。选中单元格区域，点击菜单“开始”下的“样式”中“条件格式”下拉 按钮。

库是一个免费、开源的第三方 Python 库，是 Python 数据分析必不可少的工具之一，它为 Python 数据分析提供了高性能，且易于使用的数据结构，即 Series 和 DataFrame。Pandas 自诞生后被应用于众多的领域，比如金融、统计学、社会科学、建筑工程等。

Pandas 库基于 Python NumPy 库开发而来，因此，它可以与 Python 的科学计算库配合使用。Pandas 提供了两种，分别是 Series（一维数组结构）与 DataFrame（二维数组结构），这两种数据结构极大地增强的了 Pandas 的数据分析能力。在本套教程中，我们将学习 Python Pandas 的各种方法、特性以及如何在实践中运用它们。

本套教程是为 Pandas 初学者打造的，学习完本套教程，您将在一定程度上掌握 Pandas 的基础知识，以及各种功能。如果您是从事数据分析的工作人员，那么这套教程会对您有所帮助。

本套教程对 Python Pandas 库进行详细地讲解，包括文件读写、统计学函数、缺失值处理、以及数据可视化等重点知识。为了降低初学者的学习门槛，我们的教程尽量采用通俗易懂、深入浅出的语言风格，相信通过对本套教程的学习，您一定会收获颇丰。

在开始学习本套教程前，首先您应该对于数据分析、数据可视化的概念有一定程度的了解，并且您已经熟练掌握 Python 语言的基础知识。其次，由于 Pandas 库是在 NumPy 库的基础上构建而来，所以建议您提前学习《》。

Pandas 是一个开源的第三方 Python 库，从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来，享有数据分析“三剑客之一”的盛名（NumPy、Matplotlib、Pandas）。Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具，它的目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具。

Pandas 这个名字来源于面板数据（Panel Data）与数据分析（data analysis）这两个名词的组合。在经济学中，Panel Data 是一个关于多维数据集的术语。Pandas 最初被应用于金融量化交易领域，现在它的应用领域更加广泛，涵盖了农业、工业、交通等许多行业。

下面介绍在不同操作系统环境下，标准发行版安装 Pandas 的方法。

使用 pip 包管理器安装 Pandas，是最简单的一种安装方式。在 CMD 命令提示符界面行执行以下命令：

对于不同的版本的 Linux 系统，您可以采用它们各自的包管理器来安装 Pandas。

Pandas 通常需要与其他软件包一起使用，因此可采用以下命令，一次性安装所有包：

#选择前三列数据，name列作为行索引 #处理未命名列，固定用法

我们知道 Pandas 是在 NumPy 的基础构建而来，因此，熟悉 NumPy 可以更加有效的帮助我们使用 Pandas。

NumPy 主要用 C语言编写，因此，在计算还和处理一维或多维数组方面，它要比 Python 数组快得多。关于 NumPy 的学习，可以参考《》。

数组的主要作用是在一个变量中存储多个值。NumPy 可以轻松地处理多维数组，示例如下:

虽然 Python 本身没有数组这个说法，不过 Python 提供一个 array 模块，用于创建数字、字符类型的数组，它能够容纳字符型、整型、浮点型等基本类型。示例如下：

布尔索引是 NumPy 的重要特性之一，通常与 Pandas 一起使用。它的主要作用是过滤 DataFrame 中的数据，比如布尔值的掩码操作。

下面示例展示了如何使用布尔索引访问 DataFrame 中的数据。

首先创建一组包含布尔索引的数据，如下所示：

然后使用.loc访问索引为 True 的数据。示例如下：

在不改变数组数据的情况下，对数组进行变形操作，即改变数组的维度，比如 23（两行三列）的二维数组变维 32（三行两列）的二维数组。变形操作可以通过 reshape() 函数实现。

Pandas 和 NumPy 被认为是科学计算与机器学习中必不可少的库，因为它们具有直观的语法和高性能的矩阵计算能力。下面对 Pandas 与 NumPy 进行简单的总结，如下表所示：

Pandas主要用来处理类表格数据。	NumPy 主要用来处理数值数据。
Pandas对于处理50万行以上的数据更具优势。	NumPy 则对于50万以下或者更少的数据，性能更佳。
与 NumPy相比，Pandas会消耗大量的内存。	NumPy 会消耗较少的内存。

在某些情况下，需要执行一些 NumPy 数值计算的高级函数，这个时候您可以使用 to_numpy() 函数，将 DataFrame 对象转换为 NumPy ndarray 数组，并将其返回。函数的语法格式如下：

• dtype：可选参数，表示数据类型；
• copy：布尔值参数，默认值为 Fales，表示返回值不是其他数组的视图。

下面使用示例，了解该函数的使用方法。示例 1：

可以通过 type 查看其类型，输出如下：

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Excel 2010有一个“套用表格格式”的功能可以实现隔行换色的功能，操作十分方便。只需要选中需要改变格式的区域，选择“开始 -> 套用表格格式”中的样式，即可实现。如图所示。

2、使用条件格式和函数的功能

这个方法无论在Excel 2003或者更高版本的Excel 2010中都可以完美实现，首先选择要改变样式的区域。

格式 -> 条件格式 -> 在弹出的“条件格式”对话框中单击“条件1” -> 选择“公式” -> 在输入框中输入“=MOD(ROW(),2)=0”；然后点击“格式”按钮，在弹出的对话框中选择“图案”，然后在“单元格底纹”区域的颜色标选择一种颜色，就能改变隔行的颜色了