VLOOKUP: =VLOOKUP(lookup_value, table_array, col_index_num, [range_lookup]) INDEX/MATCH: =INDEX(range, MATCH(lookup_value, lookup_array, [match_type]) PivotTable: =SUMIFS(sum_range, criteria_range, criteria) Conditional Formatting: =A1>average(A:A) Chart creation: =SERIES(name, categories, values) Data Analytics/Science (Python): Dataframe creation: df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]}) Data merging: pd.merge(df1, df2, on='common_column') GroupBy: df.groupby('column').sum() Data visualization: plt.plot(df['column']) Machine Learning: from sklearn.linear_model import LinearRegression; model = LinearRegression() SQL: Data insertion: INSERT INTO table (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2'); Data update: UPDATE table SET column = 'new_value' WHERE condition; Data deletion: DELETE FROM table WHERE condition; Table creation: CREATE TABLE table (column1 data_type, column2 data_type); Index creation: CREATE INDEX index_name ON table (column); R: Dataframe creation: df
अस्वीकरण: उपलब्ध कराए गए सभी संसाधन आंशिक रूप से इंटरनेट से हैं। यदि आपके कॉपीराइट या अन्य अधिकारों और हितों का कोई उल्लंघन होता है, तो कृपया विस्तृत कारण बताएं और कॉपीराइट या अधिकारों और हितों का प्रमाण प्रदान करें और फिर इसे ईमेल पर भेजें: [email protected] हम इसे आपके लिए यथाशीघ्र संभालेंगे।
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