1. RANK 排名
注意:这里是英式排名,不是中式排名(对于相同的分数是同一名次)。
RANK(值,范围,排位方式)
查找某个值在某个范围内的值的排名况
排位方式:0降续,1升续
RANK(B5,B4:B8,1)
2. RANK.EQ
RANK.EQ和RANK的作用和用法完全一样,EQ表示equal
RANK(值,范围,排位方式)
查找某个值在某个范围内的值的排名情况
排位方式:0降续,1升续
RANK(B5,B4:B8,1)
3. RANK.AVG
wx646209fa8f818 ©著作权
注意:这里是英式排名,不是中式排名(对于相同的分数是同一名次)。
RANK(值,范围,排位方式)
查找某个值在某个范围内的值的排名况
排位方式:0降续,1升续
RANK(B5,B4:B8,1)
RANK.EQ和RANK的作用和用法完全一样,EQ表示equal
RANK(值,范围,排位方式)
查找某个值在某个范围内的值的排名情况
排位方式:0降续,1升续
RANK(B5,B4:B8,1)
目录?概念?语法结构?序号函数?准备数据?ROW_NUMBER() 直接排序?rank()相同的并列排序?dense_rannk()
dense_rank()和rank()函数
Pandas是python中最主要的数据分析库之一,它提供了非常多的函数、方法,可以高效地处理并分析数据。让pandas如此受欢迎的原因是它简洁、灵活、功能强大的语法。这篇文章将会配合实例,讲解10个重要的pandas函数。其中有一些很常用,相信你可能用到过。还有一些函数出现的频率没那么高,但它们同样是分析数据的得力帮手。介绍这些函数之前,第一步先要导入pandas和numpy。import nu
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