为什么要学习Excel

-Excel是最常用的数据处理工具

-Excel的功能非常强大

-R做数据处理离不开Excel

-学好Excel对R有很大的帮助

数据集的选取和介绍

数据集选取于ggplot2包下的diamonds数据

> library(ggplot2)#加载包，没有安装包的同学，请下课安装
> head(diamonds,10)#看数据集的头10行

## # A tibble: 10 x 10
##    carat cut       color clarity depth table price     x     y     z
##    <dbl> <ord>     <ord> <ord>   <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
##  1 0.23  Ideal     E     SI2      61.5    55   326  3.95  3.98  2.43
##  2 0.21  Premium   E     SI1      59.8    61   326  3.89  3.84  2.31
##  3 0.23  Good      E     VS1      56.9    65   327  4.05  4.07  2.31
##  4 0.290 Premium   I     VS2      62.4    58   334  4.2   4.23  2.63
##  5 0.31  Good      J     SI2      63.3    58   335  4.34  4.35  2.75
##  6 0.24  Very Good J     VVS2     62.8    57   336  3.94  3.96  2.48
##  7 0.24  Very Good I     VVS1     62.3    57   336  3.95  3.98  2.47
##  8 0.26  Very Good H     SI1      61.9    55   337  4.07  4.11  2.53
##  9 0.22  Fair      E     VS2      65.1    61   337  3.87  3.78  2.49
## 10 0.23  Very Good H     VS1      59.4    61   338  4     4.05  2.39

数据属性

此数据集包含近54,000颗钻石的价格和其他属性的数据集

-price in US dollars ($326–$18,823)

-carat weight of the diamond (0.2–5.01)

-cut quality of the cut (Fair, Good, Very Good, Premium, Ideal)

-color diamond colour, from J (worst) to D (best)

-clarity a measurement of how clear the diamond is (I1 (worst), SI2, SI1, VS2, VS1, VVS2, VVS1, IF (best))

-x length in mm (0–10.74)

-y width in mm (0–58.9)

-z depth in mm (0–31.8)

-depth total depth percentage = z / mean(x, y) = 2 * z / (x + y) (43–79)

-table width of top of diamond relative to widest point (43–95)

图1：钻石钻石！！！

数据下载

请用微信扫描二维码下载数据

图2：微信扫码下载钻石数据

数据处理简介

简单统计函数使用

-请计算钻石的平均carat数，并计算其他列的平均值（向右拉动填充柄，看看哪些数据不能计算，并思考为什？）

-计算总共收录了多少颗钻石（count函数和countA函数）

-标准偏差怎么求（stdev函数）

-其他函数，自行学习，按需所学

Excel 使用小技巧

-冻结窗格

图3：冻结窗口示意

-快速到底/到头

利用快捷键。Ctrl+end; 把鼠标移动到单元格【下边框】上,鼠标变成十字箭头性状时,双击

-快速填充

拖拽填充柄

图4：填充柄

筛选和排序

-筛选

-排序

条件筛选

-不同切割技术下，钻石的平均价格是？

-不同颜色下，钻石的平均价格是？

-不同切割技术，不同颜色下，钻石大小怎么样？

可以利用筛选功能进行计算

图5：筛选和排序的操作

数据透视表

类似操作如下

图6：数据透视表