二维表格如何转换成一维

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wps二维表转一维表最快方法

wps二维表转一维表最快方法在使用WPS表格处理数据时，有时候我们需要将二维表格转换为一维表格，以便于数据的处理和分析。

那么，如何以最快的方式将WPS二维表转换为一维表呢？下面将介绍一种快速高效的方法。

打开WPS表格软件，导入你需要转换的二维表格。

在本文中，我们以一个包含学生信息的二维表格为例进行说明。

第一步，确定需要转换的数据范围。

在二维表格中，我们通常会有多个列和多个行，其中每一列代表一种属性，每一行代表一个实例。

我们需要将每一行的数据合并到一行中。

第二步，创建一维表格。

在原有的二维表格的下方，创建一个新的表格，用于存放转换后的一维表格。

第三步，复制表头。

将原二维表格中的表头复制到新的一维表格中。

表头通常是属性的名称，如姓名、性别、年龄等。

第四步，复制数据。

在新的一维表格中，将每一行的数据复制到表格中。

可以逐行复制，也可以一次性复制多行，具体方法取决于数据的大小和复制的方便程度。

第五步，调整数据格式。

在转换后的一维表格中，可能会存在一些格式问题，比如数据的对齐、数据类型的转换等。

需要根据实际需求进行相应的调整。

第六步，删除多余的行。

在完成数据的复制和调整后，可能会存在多余的行，这些行可以根据需要进行删除。

删除行的方法是选中需要删除的行，然后点击删除键或者右键选择删除。

第七步，保存一维表格。

在完成数据的转换和调整后，对一维表格进行保存，方便后续的数据处理和分析。

通过以上的步骤，我们可以以最快的方式将WPS二维表转换为一维表。

这种方法不仅简单易行，而且高效快捷，可以大大提高数据处理的效率。

除了以上的方法，还有其他一些辅助工具和函数可以帮助我们更快速地转换二维表为一维表。

比如，可以使用WPS表格中的“合并单元格”功能来合并每一行的数据，然后将合并后的数据复制到一维表格中。

此外，还可以使用WPS表格中的一些函数，如“TRANSPOSE”函数来实现数据的转置。

无论使用哪种方法，我们都可以以最快的速度将WPS二维表转换为一维表，以便于数据的处理和分析。

excel 中一维表和二维表互转的方法

excel 中一维表和二维表互转的方法一维表和二维表是Excel中常见的数据形式，它们在数据存储和分析中起着重要的作用。

有时候我们需要将一维表转换成二维表，或者将二维表转换成一维表。

本文将介绍一些方法和技巧，帮助您在Excel中完成一维表和二维表之间的转换。

一、一维表转换成二维表当我们拥有一组数据，但是想要将其按照一定的规则转换成二维表时，可以使用以下方法：1. 手动转换：如果数据量不大，可以直接手动将数据逐行或逐列填写到二维表中。

这种方法简单直接，但是对于大量数据来说工作量较大。

2. 使用公式：Excel提供了一些函数和公式，可以方便地将一维表转换成二维表。

例如，可以使用INDEX和MATCH函数来根据某些条件查找一维表中的数据，并将其填写到二维表中的相应位置。

另外，使用TRANSPOSE函数可以将一维表中的数据转置到二维表中。

3. 使用透视表：透视表是Excel中非常强大的数据分析工具，可以将一维表中的数据按照不同的字段进行分组和汇总，生成二维表。

通过透视表，我们可以很方便地将一维表转换成二维表，并进行灵活的数据分析。

二、二维表转换成一维表当我们需要将二维表中的数据提取出来，转换成一维表时，可以使用以下方法：1. 手动转换：如果数据量较小，可以直接手动将二维表中的数据逐行或逐列提取出来，填写到一维表中。

这种方法简单直接，但是对于大量数据来说工作量较大。

2. 使用公式：可以使用一些函数和公式来将二维表中的数据提取出来并填写到一维表中。

例如，可以使用VLOOKUP函数根据某些条件在二维表中查找数据，并将其提取出来填写到一维表中的相应位置。

另外，使用CONCATENATE函数可以将多列数据合并成一列。

3. 使用宏：如果需要经常进行二维表到一维表的转换，可以考虑使用宏来自动完成转换过程。

通过录制宏，可以将转换过程的操作记录下来，并在以后的使用中一键执行，极大地提高了工作效率。

总结：一维表和二维表在Excel中都有各自的优势和用途，灵活运用这些方法和技巧，可以帮助我们更好地处理和分析数据。

二维表转换一维表,三种方法一网打尽

二维表转换一维表，三种方法一网打尽！小伙伴们，早上好！新的一天又开始了，学习的脚步不能停。

今天向大家分享二维表格转一维表的三种方法，分别用到函数、数据透视表和VBA代码。

三种方法各有利弊，表亲可以自行选择。

如下图，A1:E5是数据源，A7:C22是最终要实现的结果样式：一起动手试试啦！函数公式法A7单元格输入=OFFSET($A$1,INT((ROW()-7)/4)+1,0)B7单元格输入=OFFSET($A$1,0,MOD(ROW()-7,4)+1)C7单元格输入=OFFSET($A$1,INT((ROW()-7)/4)+1,MOD(ROW()-7,4)+1)公式向下复制，完成。

OFFSET 函数通过调整行、列偏移量，改变起始单元格地址，返回现有结果。

以上均以A1为起始单元格。

A列的列偏移量始终为0，行偏移量为1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4的数列，以取整函数INT和ROW函数嵌套生成。

B列的行偏移量始终为0，列偏移量为1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4的数列，以求余函数MOD和ROW函数嵌套生成。

C列行列偏移量为A、B两列综合。

透视表法1Step1 依次按下Alt、D、P，进入多表透视向导。

选择【多重合并计算数据区域】、创建【数据透视表】2Step2 创建单页字段。

3Step3 选择数据源所在区域并添加4Step4 将生成的数据透视表字段设置如下：5Step5 报表布局调整为【以表格形式显示】、【重复所有项目标签】6Step6 取消分类汇总行和总计7Step7 在数据透视表选项中，去掉勾选显示展开/折叠按钮最终结果如下，可自行调整美化。

VBA代码法1Step1 按Alt+F11键，进入VBE编辑窗口，输入如下代码：Sub test()Dim arr, i%, j%, n% '声明整形变量i,j,n和arr arr = Range('a1:e5') '将二维表区域装入数组arr中n = 1 '给i赋初始值1 For i = 2 To UBound(arr) '双重循环嵌套，先行后列，循环终值各为二维表行列数For j = 2 To UBound(arr, 2) Cells(n, 7) = arr(i, 1)'将数组arr中i行1列数值（即车间信息）写入G列Cells(n, 8) = arr(1, j) '将数组arr中1行j列数值（即部门信息）写入H列Cells(n, 9) = arr(i, j) '将数组arr中i行j列数值写入I列n = n + 1 '每一次循环即对n加1，用以改变待写入单元格行数Next '结束列循环Next '结束行循环End Sub2Step2 按F5运行该段代码，查看结果：好啦，今天的内容就到这里，希望小伙伴们能有所收获。

mysql中二维表转一维表的函数

mysql中二维表转一维表的函数在MySQL中，可以使用UNION操作符将二维表转换为一维表。

UNION操作符用于合并两个或多个SELECT语句的结果集。

下面是一个简单的示例，演示如何使用UNION将二维表转换为一维表：假设有一个表mytable，包含两列column1和column2：
CREATE TABLE mytable (
column1 INT,
column2 INT
);
INSERT INTO mytable (column1, column2) VALUES
(1, 10),
(2, 20),
(3, 30);
现在，我们可以使用UNION将这个二维表转换为一维表：
SELECT column1 AS result FROM mytable
UNION
SELECT column2 AS result FROM mytable;
这个查询会生成一个包含所有column1和column2值的一维表。

AS result部分是为了确保最终结果集中只有一个名为result的列。

请注意，使用UNION时，结果集会自动去重，因此如果在column1和column2中有相同的值，只会在最终结果中出现一次。

如果你想要包含重复的值，可以使用UNION ALL：
SELECT column1 AS result FROM mytable
UNION ALL
SELECT column2 AS result FROM mytable;
这将包含所有column1和column2的值，包括重复的。

二维表转化为一维表的几种方法

二维表转化为一维表的几种方法二维表是一种常见的数据结构，它由行和列组成，用于存储和表示数据。

然而，在某些情况下，我们需要将二维表转化为一维表，以满足特定的需求。

本文将介绍几种常见的方法来实现二维表到一维表的转化。

方法一：逐行转化这种方法是最简单直接的一种转化方式。

从二维表的第一行开始，逐行将数据拼接起来，形成一维表的内容。

然后继续处理下一行，将其内容拼接到已有的一维表后面。

重复这个过程，直到处理完所有行。

这样就得到了一维表的内容。

方法二：逐列转化与逐行转化相反，逐列转化是从二维表的第一列开始，逐列将数据拼接起来。

首先将第一列的数据拼接到一维表中，然后处理第二列，将其数据拼接到已有的一维表后面。

重复这个过程，直到处理完所有列。

这样就得到了一维表的内容。

方法三：按顺序转化该方法是根据二维表的数据在一维表中的顺序进行转化。

首先将二维表的第一行拼接到一维表中，然后处理第二行，将其数据拼接到已有的一维表后面。

接着处理第三行，以此类推，直到处理完所有行。

这样就得到了一维表的内容。

方法四：蛇形转化蛇形转化是一种将二维表转化为一维表的有趣方法。

首先将二维表的第一行拼接到一维表中，然后处理第二行，将其数据拼接到已有的一维表后面。

接着处理第三行，但是这次将数据拼接到已有的一维表的首部。

然后处理第四行，再将数据拼接到已有的一维表后面。

以此类推，直到处理完所有行。

这样就得到了一维表的内容。

方法五：按条件转化有时候我们需要根据某种条件来转化二维表为一维表。

比如，我们只关心某一列的数据，那么我们可以将这一列拼接到一维表中，忽略其他列的数据。

或者我们只关心满足某个条件的行，那么我们可以根据条件筛选出满足条件的行，然后将这些行拼接到一维表中。

根据具体的需求，我们可以定义不同的条件来进行转化。

我们介绍了几种常见的方法来实现二维表到一维表的转化。

每种方法都有其适用的场景，根据具体的需求来选择合适的方法。

无论是逐行转化、逐列转化、按顺序转化、蛇形转化还是按条件转化，都可以实现将二维表转化为一维表的目标。

快速将多行表格合并成一行的方法

快速将多行表格合并成一行的方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在处理数据时，常常会遇到需要将多行表格合并成一行的情况，尤其是在数据清洗和整理的过程中。

这种情况通常会发生在数据文件中存在多个行表示同一条记录的情况下，或者需要将多个表格进行关联的时候。

在这种情况下，快速将多行表格合并成一行是非常重要的，能够帮助我们节省时间和精力。

本文将介绍一些快速将多行表格合并成一行的方法，希望能够对大家有所帮助。

方法一：使用Excel的合并单元格功能在Excel中，可以利用合并单元格功能将多行表格合并成一行。

具体操作步骤如下：1. 选中需要合并的单元格范围，右键点击选择“格式单元格”；2. 选择“对齐”选项卡，在“文本控制”中选择“合并单元格”；3. 点击“确定”按钮，即可将选中的单元格合并成一行。

这种方法适用于数据量较小的情况，操作简单方便。

方法二：使用Python的Pandas库进行数据处理如果数据量较大或者需要更复杂的处理逻辑，可以使用Python的Pandas库进行数据处理。

Pandas是一个强大的数据分析工具，可以帮助我们高效地处理表格数据。

下面是一个使用Pandas进行多行合并的示例代码：```pythonimport pandas as pd# 读取数据data = pd.read_csv('data.csv')# 将多行合并成一行merged_data = data.groupby('ID').agg({'Name': 'first', 'Age': 'first', 'Gender': 'first', 'Score': 'sum'}).reset_index()这段代码首先读取了一个名为data.csv的数据文件，然后使用groupby和agg函数将数据按照ID字段合并成一行，并计算Score 字段的总和，最后将结果输出到一个新的文件中。

vba 二维数组转换为一维数组方法的几种算法

vba 二维数组转换为一维数组方法的几种算法一、引言在Visual Basic for Applications（VBA）中，二维数组是一种重要的数据结构，用于存储多维度的数据。

然而，在实际应用中，有时可能需要将二维数组转换为一维数组，以便更方便地处理数据。

本篇文档将介绍几种将二维数组转换为一维数组的方法和算法。

二、方法与算法1. 遍历法：这是一种简单而直接的方法，通过遍历二维数组的每一个元素，将其逐个取出并存储在一维数组中。

这种方法的时间复杂度为O(n)，其中n为二维数组的行数乘以列数。

算法步骤：a. 创建一个与原二维数组列数相同的一维数组。

b. 遍历原二维数组的每一个元素，将其放入一维数组的相应位置。

c. 返回一维数组。

2. 切割法：这种方法通过将二维数组切割成若干个子数组，并将这些子数组逐个取出并存储在一维数组中。

这种方法的时间复杂度也为O(n)。

算法步骤：a. 确定切割的起始行和结束行（通常选择最外层的行）。

b. 将切割范围内的子数组逐个取出，并存储在一维数组的相应位置。

c. 返回一维数组。

3. 排序法：这种方法通过先对二维数组进行排序，然后再将其逐个取出并存储在一维数组中。

这种方法的时间复杂度为O(n log n)，其中n为二维数组的行数。

算法步骤：a. 对二维数组按照某一列或几列进行排序。

b. 遍历排序后的二维数组，将其逐个取出并存储在一维数组的相应位置。

c. 返回一维数组。

三、示例代码以下是一个使用遍历法的示例代码：Sub Convert2DArrayTo1DArray()Dim arr2D As Variant ' 二维数组Dim arr1D As Variant ' 一维数组Dim i As Long, j As Long ' 循环变量Dim nRows As Long ' 二维数组的行数Dim nCols As Long ' 二维数组的列数Dim k As Long ' 一维数组的索引```less' 假设二维数组已经赋值给arr2DnRows = UBound(arr2D, 1) ' 获取二维数组的行数nCols = UBound(arr2D, 2) ' 获取二维数组的列数ReDim arr1D(1 To nRows * nCols) ' 重新定义一维数组的大小，使其与原二维数组相同或更大For i = LBound(arr2D, 1) To nRows * nCols - 1 ' 遍历二维数组的每一个元素For j = LBound(arr2D, 2) To nCols - 1 ' 遍历二维数组的每一列元素arr1D(k) = arr2D(i, j) ' 将二维数组的元素放入一维数组的相应位置k = k + 1 ' 一维数组的索引加一Next jNext i ' 遍历完最后一行元素后结束循环Debug.Print "转换后的一维数组：" & arr1D ' 输出转换后的一维数组End Sub```四、结论以上三种方法都可以将二维数组转换为一维数组，具体选择哪种方法取决于实际需求和性能要求。

多维表转换成一维表的方法

多维表转换成一维表的方法
在数据分析和处理中，我们常常需要将多维表格转换成一维表格，以便更方便地进行分析和计算。

以下是几种常见的多维表格转换成一维表格的方法：
1. 展开法
展开法是将多维表格中的每一行都展开成一行，从而得到一维表格。

具体来说，以 Excel 为例，可以使用“转置”操作将表格转置
为竖向排列的形式，然后再使用“合并单元格”操作将同一行的数据合并到一行中。

这样就得到了一维表格。

2. 透视表法
透视表法是将多维表格中的数据按照某个维度进行统计和聚合，得到一个新的表格。

具体来说，以 Excel 为例，可以使用“数据透
视表”功能，将需要统计的数据放在“值”区域，将需要分组的字段放在“行”或“列”区域，然后对透视表进行设置和筛选，最终得到想要的一维表格。

3. 数据库联结法
数据库联结法是将多维表格中的数据通过联结操作，生成一个新的一维表格。

具体来说，以 SQL 为例，可以使用“JOIN”语句将多
个表格按照某个字段进行联结，得到一个新的表格。

这个新的表格就是一维表格。

以上是几种常见的多维表格转换成一维表格的方法。

在实际应用中，选择不同的方法，要根据具体的数据结构和分析需求来进行选择。

power bi 二维表转一维表的主要方法

Power BI 二维表转一维表的主要方法方法一：使用UNPIVOT函数可以使用UNPIVOT函数将Power BI中的二维表转换为一维表。

UNPIVOT函数将列转换为行，从而创建一个包含原始列名和值的新表。

SELECT ID, Attribute, Value FROM YourTable UNPIVOT ( Value FOR Attribute IN (Column1, Column2, Column3) ) AS UnpivotTable;方法二：使用CROSS APPLY和VALUES关键字通过使用CROSS APPLY和VALUES关键字，可以将Power BI中的二维表转换为一维表。

VALUES关键字将多个列转换为行，并将每一行的值与UNION ALL 连接在一起。

SELECT ID, Attribute, Value FROM YourTable CROSS APPLY ( VALUES ('Column1', Column1), ('Column2', Column2), ('Column3', Column3) ) AS CrossApplied (Attribute, Value);方法三：使用UNION ALL和SELECT子句可以使用UNION ALL和SELECT子句将Power BI中的二维表转换为一维表。

SELECT子句选取各个列，并使用UNION ALL连接它们，从而创建一个包含原始列名和值的新表。

SELECT ID, 'Column1' AS Attribute, Column1 AS Value FROM YourTable UNION ALL SELECT ID, 'Column2' AS Attribute, Column2 AS Value FROM YourTable UNION ALL SELECT ID, 'Column3' AS Attribute, Column3 AS Value FROM YourTable;。

excel二维转一维方法

excel二维转一维方法
将Excel中的二维数据转换为一维数据有多种方法，取决于你想要的最终结果。

以下是一些常见的方法：
1. 使用函数：
CONCAT 函数，可以使用 CONCAT 函数将多个单元格的值合并成一个字符串。

例如，如果你有一个二维表格，你可以使用CONCAT 函数将每一行的数值合并成一个一维字符串。

INDEX 函数，INDEX 函数可以帮助你从二维区域中提取值。

通过结合 INDEX 函数和一维的行数或列数，你可以将二维数据转换为一维数据。

2. 使用转置功能：
转置功能可以帮助你将二维数据的行和列进行转换。

这样，你可以将原来的二维数据转换为一维数据。

3. 使用宏：
如果你需要频繁地将二维数据转换为一维数据，你可以考虑使用宏来自动化这个过程。

你可以编写一个宏来按照你的需求将二维数据转换为一维数据。

4. 使用透视表：
透视表功能可以帮助你对二维数据进行汇总和重新排列，从而得到一维的汇总数据。

5. 使用文本函数：
如果你的二维数据是文本类型，你可以使用文本函数（如LEFT、RIGHT、MID 等）来提取部分文本，从而将二维数据转换为一维数据。

无论你选择哪种方法，都需要根据你的具体需求和数据结构来确定最适合的方法。

希望这些方法能够帮助你将Excel中的二维数据转换为一维数据。

二维数组转换为一维数组的方法

二维数组转换为一维数组的方法
1. 按行展开: 遍历二维数组的每一行，逐一将每个元素添加到一维数组中。

2. 按列展开: 遍历二维数组的每一列，逐一将每个元素添加到一维数组中。

3. 蛇形展开: 从左上角开始，依次从左到右、从上到下、从右到左、从下到上地遍历二维数组，并将元素依次添加到一维数组中。

4. 顺时针展开: 从外层开始，顺时针遍历每一圈的元素，并将其添加到一维数组中。

5. 逆时针展开: 从外层开始，逆时针遍历每一圈的元素，并将其添加到一维数组中。

6. 拉链展开: 从二维数组的第一行开始，依次取每行和每列的元素，将它们按照顺序添加到一维数组中。

7. 对角线展开: 遍历二维数组的对角线元素，并将其添加到一维数组中。

8. 分块展开: 将二维数组划分为若干个相等的块，逐一遍历每个块的元素，将它们添加到一维数组中。

9. 层次展开: 将二维数组分层次展开，从外向内依次遍历每一层的元素，并将其添加到一维数组中。

10. 倒序展开: 将二维数组逆序遍历，将每个元素添加到一维数组中。

Excel-VBA二维表转换为一维表的排版方法

Excel-VBA二维表转换为一维表的排版方法应用场景利用双层循环将四列的二维表转换成一维表的排版知识要点1：Range.Resize(RowSize/行, ColumnSize/列) 属性调整指定区域的大小。

返回 Range 对象，该对象代表调整后的区域。

2：Range.Merge 方法由指定的 Range 对象创建合并单元格3：Range.AutoFill(Destination/填充区域, Type) 方法对指定区域中的单元格执行自动填充。

4：Range().Borders.LineStyle = 1 添加边框Sub 格式转换()Dim i As Integer, Cell As Range, shtnum As Integer, Arr(), j As LongApplication.ScreenUpdating = Falseshtnum = ActiveSheet.Index '记录当前表地址Worksheets.Add after:=Sheets(shtnum) '添加一个工作表在当前表之后Sheets(shtnum 1).Name = Sheets(shtnum).Name & '格式转换' '为新表命名Range('a1') = '入库表'Range('A2:D2') = Array('日期', '单号', '品名', '数量')Sheets(shtnum).Select '激活原表'遍历需要转换的数据区域，包括纵向循环和横向循环For i = 4 To Cells(Rows.Count, 2).End(xlUp).RowFor Each Cell In Range([C2], Cells(2, Columns.Count).End(xlToLeft))If Cell.Offset(1 i - 3, 0) <> '' Thenj = j 1ReDim Preserve Arr(1 To 4, 1 To j)Arr(1, j) = Range('A' & i).ValueArr(2, j) = Range('B' & i).ValueArr(3, j) = Cell.ValueArr(4, j) = Cell.Offset(1 i - 3, 0).ValueEnd IfNext CellNext iSheets(shtnum 1).[a3].Resize(j, 4) = WorksheetFunction.Transpose(Arr) '将数组写入新表中Sheets(shtnum 1).[a2].Resize(j 1, 4).Borders.LineStyle = 1 '添加边框Sheets(shtnum 1).[a:a].NumberFormat = 'm月d日' '将第一列格式化为端日期格式Sheets(shtnum 1).[a2].Resize(j 1, 4).EntireColumn.AutoFitApplication.ScreenUpdating = TrueEnd Sub。

二维矩阵和一维矩阵的转换

二维矩阵和一维矩阵的转换
一、二维矩阵定义及特点
二维矩阵，又叫二维数组，是一种常见的数据结构。

它由若干个元素排列成的矩形表格构成，每个元素有唯一的行和列下标。

二维矩阵的特点是：
1. 行和列的数目可以不同，但同一行或同一列中的元素个数必须相同。

2. 元素的位置由两个下标决定，即行下标和列下标。

3. 二维矩阵可以用于表示二元关系和图的邻接矩阵。

4. 二维矩阵内部元素的存储是连续的。

5. 二维矩阵的数据访问是按行或按列进行的。

一维矩阵，又叫一维数组，是由一列元素顺序排列组成的线性数据结构。

1. 一维矩阵只有一行。

3. 一维矩阵可以用于表示向量、堆栈和队列等数据结构。

二维矩阵和一维矩阵是常见的数据结构，它们之间可以相互转换。

下面介绍一下二维矩阵和一维矩阵之间的转换方法。

将一个二维矩阵转换为一维矩阵，需要将矩阵的每一行元素按照行的顺序依次放置到一维矩阵中。

例如，如下的二维矩阵：
```
1 2 3
4 5 6
7 8 9
```
将其转换为一维矩阵的方法为：
```
1 2 3 4 5 6 7 8 9
```
转换后的二维矩阵的行数和列数可以根据需要进行调整。

四、总结
二维矩阵和一维矩阵是常见的数据结构，它们之间可以相互转换，转换方法根据操作需要进行选择。

在实际问题中，需要根据问题的特点选择合适的数据结构来处理数据，提高程序的效率和性能。

Excel表格中多列转化为单行的6个步骤

Excel表格中多列转化为单行的6个步骤
1、首先把需要转化的内容，复制粘贴到一张新表中，这样做是可以减少误*作。

2、然后在要转化的每一列的前面*入一列。

3、在新*入的每一列中，进行编号。

第一行输入数字1，然后摁住键盘Ctrl+鼠标左键，向下拖动。

确保新*入的每一列都有相同的序号。

4、把右边的列，依次“剪切、粘贴”到最左侧的列的下端。

要求转化的内容对着转化的内容，序号列对着序号列。

5、然后按照序号列进行排序，依次点击“数据、排列”。

此时会发现，原本的三列已经按照顺序，变为了一列。

6、把需要转化的内容全部选中，然后选中“复制”。

再选择“选择*粘贴、转置”，三列内容就顺利地按照顺序转化为一行了。

Excel如何在时间范围内统计数据个数？

Excel如何在时间范围内统计数据个数？教你把⼆维表快速修改为⼀维表，⾼效做出数据统计和分析。

1、问题描述下⾯的表格，是某个⽣产线，产品不良每⽇统计表，相信在⼯⼚上过班的同学，应该不会陌⽣。

如果把表格标题改⼀改，类似的格式还有每⽇销售统计表、物料⼊库统计表等等。

这类表格有个共同点：每天⼀张表格。

这个共同点，也给表格统计，带来了同样的烦恼：按照周、⽉做数据统计时，⾮常的繁琐。

以上⾯的表格为例，要计算Line01在2⽉6~2⽉11号的不良数据。

只能通过计算器⼿动的累加。

在⼯作中，⼤家应该也都会感觉到⾮常的繁琐，但是⼀直想不到，要怎么改这类的表格才好。

咱们接着往下看。

2、问题分析这类表格统计起来，⾮常⿇烦的原因，我总结为两点。

1 每天的统计出来的数据，是⼀个⼆维表，⽬的是⽅便了阅读和记录数据。

但是⼆维表的结构，不利于数据透视表统计操作，也不利于SUMIF等统计公式的编写。

2 数据分散在多个⼯作表⾥，数据统计功能、公式，都⽆法正常的执⾏。

那么如果解决了上⾯的两个问题，统计效率可以提升吗？我们看下修改后的效果。

⾸先，修改后的数据，被汇总到了⼀页，然后通过创建数据透视表，只需要选择时间范围，就可以快速完成线别的不良统计。

3、解决⽅案看完改善效果图，我们针对问题的原因，详细说明⼀下解决⽅案：1 数据⼆维表，转⼀维表2 多⼯作表数据汇总3 统计输出1 数据⼆维表，转⼀维表1.1 什么是⼆维表？⼆维表通常的⼀个特征是：把条件1作为⾏标题，条件2作为列标题，条1和条件2的交叉位置，填写数据值。

以查询2/6 Line01线，“部件组装不良”为例。

对问题表格简单分析可以看到，条件1是线别，条件2是不良描述，数据值就是不良产品的数量。

⼆维表格适合阅读和录⼊数据，但是不适合做数据统计。

1.2 那么什么是⼀维表？⼀维表是把所有的条件描述，作为⾏标题，条件值作为数据，以⾏为单位，逐⾏进⾏记录。

同样是查询2/6 Line01线，“部件组装不良”，⼀维表把所有的信息，都集中到了1⾏⾥。

闲杂无事写写使用foreach将二维数据转换成一维数组

闲杂⽆事写写使⽤foreach将⼆维数据转换成⼀维数组使⽤foreach 将⼆维数据变成⼀维数组array(678) {[0]=>array(33) {["uid"]=>string(1) "6"["login"]=>string(17) "1303637422@"["password"]=>string(32) "12569d5d9801b6d95adf95cc6e4381a7"["login_salt"]=>string(5) "23337"["uname"]=>string(9) "萌果果"["email"]=>string(17) "1303637422@"["sex"]=>string(1) "2"["location"]=>string(12) "中國臺灣"["is_audit"]=>string(1) "1"["is_active"]=>string(1) "1"["is_init"]=>string(1) "1"["ctime"]=>string(10) "1452047391"["identity"]=>string(1) "1"["api_key"]=>NULL["domain"]=>string(0) ""["province"]=>string(6) "910180"["city"]=>string(1) "0"["area"]=>string(1) "0"["reg_ip"]=>string(13) "120.218.4.100"["lang"]=>string(5) "zh-cn"["timezone"]=>string(3) "PRC"["is_del"]=>string(1) "0"["first_letter"]=>string(1) "M"["intro"]=>NULL["last_login_time"]=>string(10) "1470393513"["last_feed_id"]=>string(2) "50"["last_post_time"]=>string(10) "1453714837"["search_key"]=>string(20) "萌果果 mengguoguo"["invite_code"]=>NULL["feed_email_time"]=>NULL["send_email_time"]=>NULL["tg_id"]=>string(1) "0"["tg_type"]=>string(1) "1"}[1]=>array(33) {["uid"]=>string(1) "7"["login"]=>string(17) "uhytn4582@" ["password"]=>string(32) "e342cd0e651e6958cfd0abaa2a27bb63" ["login_salt"]=>string(5) "59640"["uname"]=>string(4) "viki"["email"]=>string(17) "uhytn4582@"["sex"]=>string(1) "2"["location"]=>string(12) "中國臺灣"["is_audit"]=>string(1) "1"["is_active"]=>string(1) "1"["is_init"]=>string(1) "1"["ctime"]=>string(10) "1452071760"["identity"]=>string(1) "1"["api_key"]=>NULL["domain"]=>string(0) ""["province"]=>string(6) "910180"["city"]=>string(1) "0"["area"]=>string(1) "0"["reg_ip"]=>string(13) "120.218.4.100"string(13) "120.218.4.100"["lang"]=>string(5) "zh-tw"["timezone"]=>string(3) "PRC"["is_del"]=>string(1) "0"["first_letter"]=>string(1) "V"["intro"]=>string(90) "⼤家好，我是viki，很⾼興認識⼤家，希望在這裡認識新的朋友........"["last_login_time"]=>string(10) "1487148708"["last_feed_id"]=>string(3) "295"["last_post_time"]=>string(10) "1456551568"["search_key"]=>string(4) "viki"["invite_code"]=>NULL["feed_email_time"]=>NULL["send_email_time"]=>NULL["tg_id"]=>string(1) "0"["tg_type"]=>string(1) "1"}foreach ($arr as $key=>$val){$resultData[] = $val;}array(33) {["uid"]=>string(1) "6"["login"]=>string(17) "1303637422@"["password"]=>string(32) "12569d5d9801b6d95adf95cc6e4381a7"["login_salt"]=>string(5) "23337"["uname"]=>string(9) "萌果果"["email"]=>string(17) "1303637422@"["sex"]=>string(1) "2"["location"]=>string(12) "中國臺灣"["is_audit"]=>string(1) "1"["is_active"]=>["is_active"]=>string(1) "1"["is_init"]=>string(1) "1"["ctime"]=>string(10) "1452047391"["identity"]=>string(1) "1"["api_key"]=>NULL["domain"]=>string(0) ""["province"]=>string(6) "910180"["city"]=>string(1) "0"["area"]=>string(1) "0"["reg_ip"]=>string(13) "120.218.4.100"["lang"]=>string(5) "zh-cn"["timezone"]=>string(3) "PRC"["is_del"]=>string(1) "0"["first_letter"]=>string(1) "M"["intro"]=>NULL["last_login_time"]=>string(10) "1470393513"["last_feed_id"]=>string(2) "50"["last_post_time"]=>string(10) "1453714837"["search_key"]=>string(20) "萌果果 mengguoguo"["invite_code"]=>NULL["feed_email_time"]=>NULL["send_email_time"]=>NULL["tg_id"]=>string(1) "0"["tg_type"]=>string(1) "1"}array(33) {["uid"]=>string(1) "7"["login"]=>string(17) "uhytn4582@" ["password"]=>string(32) "e342cd0e651e6958cfd0abaa2a27bb63" ["login_salt"]=>string(5) "59640"string(5) "59640"["uname"]=>string(4) "viki"["email"]=>string(17) "uhytn4582@"["sex"]=>string(1) "2"["location"]=>string(12) "中國臺灣"["is_audit"]=>string(1) "1"["is_active"]=>string(1) "1"["is_init"]=>string(1) "1"["ctime"]=>string(10) "1452071760"["identity"]=>string(1) "1"["api_key"]=>NULL["domain"]=>string(0) ""["province"]=>string(6) "910180"["city"]=>string(1) "0"["area"]=>string(1) "0"["reg_ip"]=>string(13) "120.218.4.100"["lang"]=>string(5) "zh-tw"["timezone"]=>string(3) "PRC"["is_del"]=>string(1) "0"["first_letter"]=>string(1) "V"["intro"]=>string(90) "⼤家好，我是viki，很⾼興認識⼤家，希望在這裡認識新的朋友........" ["last_login_time"]=>string(10) "1487148708"["last_feed_id"]=>string(3) "295"["last_post_time"]=>string(10) "1456551568"["search_key"]=>string(4) "viki"["invite_code"]=>NULL["feed_email_time"]=>NULL["send_email_time"]=>NULL["tg_id"]=>string(1) "0"["tg_type"]=>["tg_type"]=> string(1) "1" }。

PHP二维数组（或任意维数组）转换成一维数组的方法汇总

PHP⼆维数组（或任意维数组）转换成⼀维数组的⽅法汇总⽬录1 array_reduce函数法2 array_walk_recursive函数法3 array_map函数法假设有下⾯⼀个⼆维数组：$user = array('0' => array('id' => 100, 'username' => 'a1'),'1' => array('id' => 101, 'username' => 'a2'),'2' => array('id' => 102, 'username' => 'a3'),'3' => array('id' => 103, 'username' => 'a4'),'4' => array('id' => 104, 'username' => 'a5'),);现在要转换成⼀维数组，有两种情况：⼀种是将指定列转换成⼀维数组，这在另⼀篇⽂章有总结：。

现在我们重点讲第⼆种情况，就是把所有的值都转换成⼀维数组，⽽且键值相同不会被覆盖，转换后的⼀维数组是这样的：$result = array(100, 'a1'， 101, 'a2', 102, 'a3', 103, 'a4', 104, 'a5');主要有下⾯⼏个⽅法。

1 array_reduce函数法⽤函数是较为快捷的⽅法：$result = array_reduce($user, function ($result, $value) {return array_merge($result, array_values($value));}, array())因为array_merge函数会把相同字符串键名的数组覆盖合并，所以必须先⽤array_value取出值后再合并。

晚上帮领导弄表，把二维表成功转一维，PQ速度真快！

晚上帮领导弄表，把⼆维表成功转⼀维，PQ速度真快！借⽤读者的留⾔，作为今天的标题，卢⼦带你见识PQ的强⼤。

说得通俗点，⼀维表像绳⼦，⼆维表像鱼⽹。

举个例⼦，左边的⼆维表，⾦额491对应两个字段——产品A与4⽉1⽇。

右边的⼀维表中，491对应⾦额字段，4⽉1⽇对应⽇期字段，A对应产品字段。

也就是说，⼀维表中每个数据都只有⼀个对应字段，⽽⼆维表每个数据有两个对应字段。

为什么会有⼀维表和⼆维表的存在？⼀维表便于数据处理，⼆维表⽅便最终的数据展⽰。

说明：PQ同样⼀个功能，名字经常改变，从表格（⾃表格/区域）是同⼀个功能。

1.⼆维表格转⼀维这个对于逆透视⽽⾔，太简单了。

Step 01 点A1，数据→从表格，这样就进⼊PQ编辑器。

Step 02 默认情况下是选择⽬的地，点转换→逆透视列→逆透视其他列，关闭并上载。

你没看错，就这么简单的就实现了转换。

2.将不规范的数据，转置成标准的⼀维数据⼈员按空格分开输⼊，这种数据，透视表是没法直接统计，需要将⼈员拆分开，并每⼀⾏实现转置才可以。

常规操作是⾮常⿇烦的，步骤很繁琐。

别怕，有了逆透视，照样轻松搞定。

Step 01 点A1，数据→从表格，勾选表包含标题，这样就进⼊PQ编辑器。

Step 02 选择⼈员，点拆分列→按分隔符，空格拆分。

Step 03 选择明细，点转换→逆透视列→逆透视其他列，关闭并上载。

这么复杂的功能，也仅仅三步搞定。

3.⼆维表格转⼀维（含合并单元格）Step 01 选择A1，点数据→⾃表格/区域，确定，进⼊PQ编辑器。

Step 02 按住Ctrl键，选择部门和姓名两列，点转换→填充→向下，这样就填充好了所有内容。

Step 03 再按Ctrl键选中任务指标，这样就选中三列，点转换→逆透视其他列，这样就将内容转成⼀维表。

Step 04 修改标题名称，点主页→关闭并上载，这样就将内容加载到Excel中。

搞定，PQ实在太好⽤了，你怕学上瘾吗？推荐：我不想再学逆透视了，怕上瘾上篇：分⾏这么棒，90%的⼈竟然都不会⽤！放假啦，你准备怎么度过这个假期？作者：卢⼦，清华畅销书作者，《Excel效率⼿册早做完，不加班》系列丛书创始⼈，个⼈公众号：Excel不加班（ID：Excelbujiaban）。