excel MEDIAN

时间: 2023-11-24 11:51:47 浏览: 137
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EXCEL常用函数使用手册(PDF版）

Excel中MEDIAN函数用于计算一组数据的中位数。中位数是一组数据中间的值，即将所有数据按照大小排序后，处于中间位置的数值。如果数据集中有偶数个数，则中位数为中间两个数的平均值。使用方法如下： ``` =MEDIAN(number1,[number2],...) ``` 其中，number1为必选参数，表示要计算中位数的第一个数值或数值区域；number2为可选参数，表示要计算中位数的第二个数值或数值区域，可以有多个number参数。例如，要计算A1到A10单元格中的中位数，可以使用以下公式： ``` =MEDIAN(A1:A10) ``` 如果要计算A1到A5和B1到B5两个区域的中位数，可以使用以下公式： ``` =MEDIAN(A1:A5,B1:B5) ```
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median_T <- read_excel("median_T.xlsx") median_T$Tissue <- factor(median_T$Tissue) aov_cpm_median_T <- aov(median_expression ~ Tissue, data = median_T) pairwise_T <- pairwise.t.test(median_expression ~ Tissue, data = median_T)，以上代码的报错信息为：Error in factor(g) : argument "g" is missing, with no default，应怎么修改该代码？

median_T <- read_excel("median_T.xlsx") median_T$Tissue (median_T$Tissue) aov_cpm_median_T (median_expression ~ Tissue, data = median_T) pairwise_T (median_expression ~ Tissue, data = median_T) ...

median_T <- data %>% group_by(sample) %>% summarize(median_expression = median(expression))，计算样本中位数，并导出结果至excel中，R语言代码

假设你的样本数据存储在一个名为data的数据框中，其中包含两列，一列为样本名称...最后，使用write.xlsx()函数将中位数数据框median_T导出到名为median_T.xlsx的Excel文件中的Sheet1工作表，并且包含列名。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(1000, 1000), dpi=300) # 绘制箱线图 fig, ax = plt.subplots() bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'], ax=ax,rot=90, grid=False) # 修改横轴标签 xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()] new_xtick_labels = [label.replace(' ', '\n') for label in xtick_labels] ax.set_xticklabels(new_xtick_labels) # 绘制折线图 median_dict = df.groupby(['FactoryName', 'JiJXH'])['sale'].median().to_dict() for i, label in enumerate(xtick_labels): factory_jijxh = tuple(label.split('\n')) median = median_dict.get(factory_jijxh, None) if median is not None: ax.plot(i+1, median, marker='-', color='red') # 显示图形 plt.show() 怎样使图变大

可以调整 figsize 参数来改变图的大小，例如将宽度设为 20，高度设为 10： fig= plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=300) 另外，如果图显示不全，可以调整 plt.subplots_adjust() 来控制子图之间的间距...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(100, 20), dpi=300) # 绘制箱线图 fig, ax = plt.subplots() plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.2, top=0.9, wspace=0.3, hspace=0.3) bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'], ax=ax,rot=90, grid=False) # 修改横轴标签 xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()] new_xtick_labels = [label.replace(' ', '\n') for label in xtick_labels] ax.set_xticklabels(new_xtick_labels) # 绘制折线图 median_dict = df.groupby(['FactoryName', 'JiJXH'])['sale'].median().to_dict() for i, label in enumerate(xtick_labels): factory_jijxh = tuple(label.split('\n')) median = median_dict.get(factory_jijxh, None) if median is not None: ax.plot(i+1, median, marker='-', color='red') # 显示图形 plt.show() 绘制一个复合图，图像太小

如果您的图像太小，可以尝试将 figsize 参数调大一些，例如： fig= plt.figure(figsize=(200, 40), dpi=300) 这里将 figsize 设为 (200, 40)，宽度为 200，高度为 40。这样可以让图像更大一些。...

# 加载Excel数据 data = pd.read_excel('B站新榜_总粉丝数榜单.xlsx') # 选择包含粉丝数的列 fans_column = data['总粉丝人数'] # 创建一个空的DataFrame来保存结果 result = pd.DataFrame(columns=['分区','平均数','中位数','众数']) # 遍历每个分区 for column in fans_column.columns: fans = pd.to_numeric(fans_column[column], errors='coerce').dropna() # 将列转换为数字并删除空 # 计算平均数、中位数和众数 mean = fans.mean() median = fans.median() mode = fans.mode().values # 将结果添加到DataFrame中 result = pd.concat([result,pd.DataFrame({'分区':[column],'平均数':[mean],'中位数':[median],'众数':[mode]})],ignore_index=True) # 打印结果 print(result) 提示错误'Series' object has no attribute 'columns'

median = fans.median() mode = fans.mode().values # 将结果添加到DataFrame中 result = pd.concat([result,pd.DataFrame({'分区':[column],'平均数':[mean],'中位数':[median],'众数':[mode]})],ignore_index=...

# 加载Excel数据 zh = pd.read_excel('总粉丝数榜单处理后.xlsx') # 选择包含粉丝数的列 fans_column = zh['总粉丝人数'] # 创建一个空的DataFrame来保存结果 result = pd.DataFrame(columns=['分区','平均数','中位数','众数']) # 遍历每个分区 for column in fans_columns.columns: fans = pd.to_numeric(fans_columns[column], errors='coerce').dropna() # 将列转换为数字并删除空 # 计算平均数、中位数和众数 mean_val = fans.mean() median_val= fans.median() mode_val= fans.mode().values # 将结果添加到DataFrame中 result = pd.concat([result,pd.DataFrame({'分区':[column],'平均数':[mean_val],'中位数':[median_val],'众数为':[mode_val]})],ignore_index=True) # 打印结果 print(result)出现报错NameError: name 'fans_columns' is not defined

median_val= fans.median() mode_val= fans.mode().values # 将结果添加到DataFrame中 result = pd.concat([result,pd.DataFrame({'分区':[column],'平均数':[mean_val],'中位数':[median_val],'众数为':...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(200, 30), dpi=300) gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) ax.set_position([0.1, 0.2, 1, 1]) # 绘制箱线图 bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'],ax=ax,whis=3, rot=90, grid=False) # 修改横轴标签 xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()] new_xtick_labels = [label.replace(' ', '\n') for label in xtick_labels] ax.set_xticklabels(new_xtick_labels) # 绘制折线图 median_dict = df.groupby(['FactoryName', 'JiJXH'])['sale'].median().to_dict() for i, label in enumerate(xtick_labels): factory_jijxh = tuple(label.split('\n')) median = median_dict.get(factory_jijxh, None) if median is not None: fig.plot(i+1, median, marker='--', color='red') plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('200马力拖拉机箱线图.png') # 显示图形 plt.show() 没有做出折线，而且箱线图x轴标签有部分生产企业和型号没有

df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') fig = plt.figure(figsize=(200, 30), dpi=300) gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) ax.set_position([0.1, 0.2, 1, 1]) ...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 data = pd.read_excel('FenDMC_sale.xlsx') # 绘制箱线图 fig= plt.figure(figsize=(100, 30), dpi=300) gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) ax.set_position([0.1, 0.2, 1, 1]) boxes = [] medians = [] labels = [] for name, group in data.groupby('FenDMC'): boxes.append(group['sale']) labels.append('\n'.join(name.split())) median = group['sale'].median() medians.append(median) ax.plot([len(medians)], [median], '-bo') ax.boxplot(boxes, labels=labels,flierprops={'marker': 'o', 'markerfacecolor': 'red', 'markersize': 20}) # 配置图表 ax.set_xlabel('FenDMC') ax.set_ylabel('sale') ax.set_title('FenDMC and sale boxplot') plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('不同分档销售销售差价高于20万.png') # 显示图形 plt.show() 绘图后发现FenDMC太长，怎么可以换行，折线图怎么可以连起来，这个图每个FenDMC是一条线

要让FenDMC换行，可以将name的字符串按照...ax.plot([len(medians)], [median], '-bo', markersize=10, linewidth=2) 其中，参数“-”代表用线连接各个点，markersize和linewidth则分别代表点的大小和线的宽度。

用python实现import pandas as pd# 读取数据文件data = pd.read_excel('demo数据文件.xlsx', sheet_name='Sheet3')# 数据清洗和预处理# 计算日均订单量data['日均订单量'] = data['日均订单量（单）'] / data['日均客流量（人）']# 相关性分析corr_matrix = data.corr()print(corr_matrix)# 分组统计分析type_group = data.groupby('企业类型')type_stats = type_group['日常客流量（人）', '日均订单量（单）'].agg(['mean', 'median', 'std'])print(type_stats)level_group = data.groupby('级别')level_stats = level_group['日常客流量（人）', '日均订单量（单）'].agg(['mean', 'median', 'std'])print(level_stats)

首先使用pd.read_excel函数读取名为demo数据文件.xlsx的Excel文件中的名为Sheet3的工作表数据，然后计算“日均订单量”列的值，即“日均订单量（单）”列除以“日均客流量（人）”列的值。接着使用data.corr...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_xlsx('FenDMC_sale.xlsx') # 绘制箱线图 fig, ax = plt.subplots() boxes = [] medians = [] labels = [] for name, group in data.groupby('FenDMC'): boxes.append(group['sale']) labels.append('\n'.join(name.split())) median = group['sale'].median() medians.append(median) ax.plot([len(medians)], [median], marker='o', color='red') ax.boxplot(boxes, labels=labels) # 配置图表 ax.set_xlabel('FenDMC') ax.set_ylabel('sale') ax.set_title('FenDMC and sale boxplot') plt.show()

首先，使用pandas库中的read_xlsx方法读取名为FenDMC_sale.xlsx的Excel文件。然后，对数据按FenDMC列进行分组，将每个分组内的sale数据存储在boxes列表中，并将每个分组的FenDMC名称存储在labels列表中。接着，计算...

> write.xlsx(median_T, file = "4.All_SMT/1.Gene_expression_distribution/median_T.xlsx", + sheetName = "Sheet1", + row.names = FALSE, col.names = TRUE) Error in if (is.na(value)) { : the condition has length > 1

这个错误可能是因为median_T数据框中某些值为NA，导致write.xlsx()函数无法正确地执行。你可以尝试在summarize()函数中添加na.rm = TRUE...这将会将所有的NA值替换为0，并成功将数据导出到Excel文件中。

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multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术

资源摘要信息: "multifeed:多作者超核" 主要介绍了关于一个名为 "multifeed" 的模块，该模块在设计上支持多页进纸、多作者同步超核内容的功能。这个模块允许用户管理和同步一组超核（Hypercores），这是一类用于分布式数据存储的低级抽象。在该描述中，"超核"可以理解为一种分布式数据存储的核心单位，用于存储和同步数据。接下来，我们将详细探讨该模块的技术细节和用途。 ### 知识点: #### 1. 多页进纸的概念 "多页进纸"是一个形象的比喻，此处表示能够同时处理多个超核集合。在实际应用中，可能指的是同时操作或存储多个超核数据集，这在需要处理大规模分布式数据时十分有用。 #### 2. 超核（Hypercores）的定义 超核是分布式网络中的核心数据结构，它们能够存储和同步信息。一个超核可以被视为一个拥有唯一身份标识的数据存储单位，在分布式系统中，多个超核可以共同组成一个大型的分布式数据库。 #### 3. 超核集（Hypercore Set） 超核集是由多个超核组成的集合，可以被本地和远程系统访问。通过 "multifeed"，用户可以管理多个这样的集合，实现高效的数据同步和管理。 #### 4. 远程超级核心集（Remote Supercore Set） 远程超级核心集指的是网络中其他节点上的超核集，它们可以通过网络连接到本地超核集。"multifeed" 让用户能够复制这些远程集到本地，实现数据共享和冗余。 #### 5. 复制机制（Replication Mechanism） 复制机制允许超核集在本地和远程之间进行数据同步。这里的复制机制是通过扩展传统的超核心交换机制实现的，加入了元交换（meta-exchange）的概念，即对等方之间共享本地提要信息并选择下载远程提要。 #### 6. 元交换机制 元交换是超核同步过程中的一个步骤，允许节点在同步数据时交换有关超核的信息，例如它们的内容和状态。这有助于节点之间更高效地决定哪些远程数据是值得下载的。 #### 7. JavaScript 编程语言的使用 "multifeed" 模块是用 JavaScript 编写的，这表明它可以在任何支持 Node.js 的环境中运行。由于 JavaScript 的普及和易用性，这为开发人员提供了一个灵活的方式来处理分布式数据。 #### 8. Random-access-memory（RAM）模块的使用 在 "multifeed" 示例代码中，使用了 "random-access-memory"（RAM）模块，这表明 "multifeed" 可以操作内存中的数据，这可能是实现快速读写操作的一种方式。 #### 9. Node.js 项目结构 从提供的示例代码和文件名称列表（multifeed-master）可以推测，"multifeed" 可能是一个 Node.js 项目，这意味着它可以在服务器端运行，执行后端任务，如文件存储、数据同步等。 #### 10. 使用场景和目的 "multifeed" 的设计目的是支持多作者环境下的超核同步，这使得它特别适合于需要多人协作的分布式系统。它通过控制多个作者对数据的访问权限，确保数据的一致性和完整性。 综上所述，"multifeed:多作者超核"是一个高级的分布式数据存储和同步解决方案，它利用了超核技术来为多用户协作提供支持，并且在技术上采用了类似元交换和远程数据复制的高级同步机制。该模块用JavaScript编写，易于集成到各种现代的Node.js应用中，并且能够处理大量数据，以支持大规模的协作和数据共享。