WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Объединение данных из 3 круговых диаграмм в 1 круговую диаграмму

помогите пожалуйста с этим вопросом! Я отчаянно нуждаюсь. Как вы можете видеть по ссылке ниже, у меня есть 3 круговые диаграммы за октябрь, ноябрь, декабрь — как я могу объединить информацию из этих 3 диаграмм, чтобы сопоставить ее в 1 сводную круговую диаграмму?

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_eSR50QFFzWiP1YK1vb_VCx4cpXgZPJ9p1PJqFh-XiE/edit#gid=0

ПОМОЩЬ!!!!


Ответы:


1

Здесь вы можете найти мой ответ https://docs.google.com/spreadsheets/d/1U0sGonQrZkasDkGIR5NGPJkkMk7SDCYNAcoiaU_gv1s/copy

Я вижу, что в круговых диаграммах используются только 5 наиболее часто используемых вещей. Чтобы объединить 3 месяца нужно просуммировать все данные за все месяцы и получить ТОП5 суммы. Я использую функцию запроса для этого:

=query({B2:C6;F2:G6;J2:K6},"select Col1, sum(Col2) group by Col1 order by sum(Col2) desc limit 5 label sum(Col2) ''",0)

Вам нужно повторить это для каждого топ-5 наборов.

Затем вы создаете новую круговую диаграмму на основе объединенных данных:

введите здесь описание изображения

23.03.2021
  • Большое спасибо! Это основано только на 1 сайте, у меня есть 12 других сайтов, данные которых находятся на отдельных листах, есть ли способ объединить все 13 в 1 отчет без объединения листов? 23.03.2021
  • Да. Возможно. Вам нужно только объединить больше диапазонов в запрос. Посмотрите на {B2:C6;F2:G6;J2:K6} - он занимает 3 отдельных диапазона и накладывается один на другой. Вы можете складывать больше, и эти диапазоны могут быть на разных листах. Но они должны иметь одинаковое количество столбцов. Вы можете сложить, например, {Sheet1B2:C6;Differentsheet!X5:Y100;Onemoresheet!H5:I22} . Фигурные скобки означают, что вы строите таблицу. Точка с запятой между диапазонами означает, что вы кладете один диапазон поверх другого. Если вы найдете мои ответы полезными, пожалуйста, нажмите на стрелку в верхней части моего ответа и дайте мне баллы :-) 23.03.2021
  • Новые материалы

    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

    ИИ в аэрокосмической отрасли
    Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


    Для любых предложений по сайту: [email protected]