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
부인 성명: 제공된 모든 리소스는 부분적으로 인터넷에서 가져온 것입니다. 귀하의 저작권이나 기타 권리 및 이익이 침해된 경우 자세한 이유를 설명하고 저작권 또는 권리 및 이익에 대한 증거를 제공한 후 이메일([email protected])로 보내주십시오. 최대한 빨리 처리해 드리겠습니다.
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