У меня есть данные за 4 месяца, которые выглядят следующим образом.
Я использую его для построения диаграммы рассеяния для каждого месяца. Наряду с диаграммой рассеяния я хотел бы использовать его для построения средних значений настроения для 6 различных интервалов времени для каждого дня.
пример:
- месяц май 7:30-9:30 в среднем 2,3,
- месяц май 9:30-12:30 в среднем 1,2...
(это не фактические значения)
шкала от 1 до 3. Однако мне кажется, что мои данные не совсем правильно организованы, чтобы сделать это.
Есть ли способ сделать это, не тратя много времени на переупорядочивание моих данных?
Возможно, это придется делать еще много месяцев, так что если мне придется потратить на это много времени, я это сделаю, просто мое время ограничено, поэтому мне нужно сделать это как можно эффективнее.
лучше было бы спросить, какой наиболее эффективный способ использования моих данных для расчета ежемесячных средних значений для каждого временного интервала?
may 3 7:30 AM - 9:30 AM 2
May 3 9:30 AM - 12:30 PM 2
May 3 12:30 PM -3:00 PM 2
May 3 3:00 PM - 5:30 PM 2
May 3 5:30PM - 7:00 PM 2
May 3 7:00 PM - 11:00 PM 2
May 4 7:30 AM - 9:30 AM 3
May 4 9:30 AM - 12:30 PM 3
May 4 12:30 PM -3:00 PM 3
May 4 3:00 PM - 5:30 PM 2
May 4 5:30PM - 7:00 PM 2
May 4 7:00 PM - 11:00 PM 2
решение1
Это типичная задача для сводной таблицы:
- разделите день и месяц на разные столбцы
- вставьте сводную таблицу на основе ваших данных
- переместить столбцы месяца и времени в «строки»
- время будет отсортировано в алфавитном порядке, вы можете задать предпочитаемый вами порядок, перетаскивая значения
- переместите столбец значений в «значения» и установите для него агрегацию как «среднее»
- Дополнительные параметры тонкой настройки можно найти в группах инструментов pivotTable на ленте.
