column函数的使用案例(sumproduct函数用法)

大家好，column函数的使用案例相信很多的网友都不是很明白，包括sumproduct函数用法也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于column函数的使用案例和sumproduct函数用法的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

excel公式column是什么意思column函数的使用方法及实例

在刚学会VLOOKUP那会儿，每遇到查找多列数据时，我的操作方法就是手动逐个更改公式中的第3参数。例如，下面需查找学生性别及各科目分数，我以往的操作如下。

有没有像我这么傻傻操作的同学？请举个手

如果匹配列数多的话，像我这样手动修改，不仅容易出错，还特别没效率。那有什么好办法呢？

有的，用COLUMN函数取代公式中的列参数。

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COLUMN函数

简单说下COLUMN函数的含义和用法。

COLUMN函数用于获取列号，使用格式COLUMN(reference)，当中reference为需要得到其列号的单元格或单元格区域。典型用法有三种。

1.COLUMN()

参数为空，COLUMN()返回公式所在单元格的列坐标值，如下公式位于B7单元格，所以返回值为2。

2. COLUMN(C4)

参数为具体的某个单元格，如COLUMN(C4)，返回C4所在列号3，如下。

3. COLUMN(A2:E6)

参数为单元格区域，如COLUMN(A2:E6)，返回区域中第1列（A2所在列）的列号值1，如下。

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用COLUMN取代VLOOKUP第三参数

现在回到前面查找学生性别及各科目分数的案例，将VLOOKUP与COLUMN进行嵌套使用。单元格K2的公式由“=VLOOKUP($J:$J,$A:$H,2,FALSE)”修改为“=VLOOKUP($J:$J,$A:$H,COLUMN(B2),FALSE)”，然后直接右拉这个公式就可以直接匹配出其它6个值，不用再逐一手动将修改第3个参数。右拉公式时你会发现第三参数自动变成COLUMN(C2)，COLUMN(D2)，COLUMN(E2)，COLUMN(F2)，COLUMN(G2)，COLUMN(H2)。演示效果请看↓↓↓

效率是不是高很多，而且不容易出错丫？数据量大时特别管用。

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VLOOKUP+COLUMN快速填充做工资条

VLOOKUP与COLUMN函数的嵌套也可以应用在制作工资条上，并且员工数越多，使用该法越方便。下表是某公司部分员工的工资表，现在要将其制作成工资条，如何完成呢？

（1）可以将表格列表标题复制在H1:M1区域。

（2）9名员工，每名工资条3行，共需27行。选中G1:G27，输入任何一个输入数字后按Ctrl+Enter键填充。这一列是为双击向下填充准备的，避免员工人数多向下拖动填充的不便。

（3）在H2单元格输入序号1，然后在I2单元格中输入公式：

=VLOOKUP($H2,$A$2:$F$10, COLUMN(B2),)

（4）右拉填充公式。

（5）选中H1:M3区域，双击右下角填充句柄（小方块）向下填充即可完成工资条的制作。

操作演示请看↓↓↓

此外，利用VLOOKUP与COLUMN函数的嵌套使用还可以应用在调整表格内容的排序上。

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VLOOKUP+COLUMN嵌套按模板调整数据顺序

现有两张产品月度销量表，表1中产品的顺序是对的，是模板。表2的产品顺序被打乱了，现要求将表2恢复到模板顺序，如何实现呢？

不少人想到的方法是将表1中产品复制粘贴到某一区域，然后通过VLOOKUP函数公式将表2中的数值查找对应进来。但实际可以用VLOOKUP与COLUMN函数嵌套公式一步到位完成，省去复制粘贴这一步骤。演示效果请看↓↓↓

Excel中怎么使用column函数

Excel中使用column函数的方法如下：

一、column函数的含义

功能：返回所选择的某一个单元格或单元格区域的列号。二、column函数的语法格式

=COLUMN（reference）reference：可选参数，表示要返回其列号的单元格或单元格区域。如果省略该参数，则默认返回函数所在单元格的列号。三、column函数的使用案例

返回特定单元格的列号

在单元格中输入公式=COLUMN(E6)，该公式将返回E6单元格所在的列号，即5。利用column函数突出数据报表

可以通过结合其他函数和条件格式，利用column函数实现隔行显示不同颜色等功能，从而突出数据报表中的关键信息。具体实现方法可参考相关教程或经验分享。四、column函数使用的注意点

省略reference参数

当省略reference参数时，column函数将返回函数所在单元格的列号。引用单元格区域

如果reference参数为一个单元格区域，column函数将返回该区域中第一列的列号。总结：

column函数是Excel中一个非常实用的函数，它可以帮助我们快速获取单元格或单元格区域的列号。在使用column函数时，需要注意参数的正确填写，以及结合其他函数和条件格式实现更复杂的数据分析和展示需求。

Great Expectations 好用的函数与使用案例

Great Expectations是一个开源数据验证工具，提供多种函数用于确保数据质量，以下是一些常用函数及使用案例：

常用函数expect_column_values_to_not_be_null确保列中的值不为空，适用于检查关键字段（如用户ID、交易金额）是否存在缺失值。

expect_column_values_to_be_in_set确保列中的值属于特定集合，例如性别字段仅允许“male”或“female”，或状态字段限定为预设值。

expect_column_values_to_be_between确保列中的值在指定范围内，如年龄需在0-120之间，或温度需在合理区间内。

expect_column_to_exist验证数据表中是否存在目标列，避免因列缺失导致后续处理错误。

expect_table_row_count_to_be_between确保表的行数在合理范围内，例如每日交易记录需超过100条。

expect_column_mean_to_be_between验证列的平均值是否符合预期，如学生成绩平均分需在60-90分之间。

expect_column_value_lengths_to_be_between确保列中值的长度在指定范围内，如用户名长度需为4-20个字符。

使用案例案例一：基本数据验证验证CSV文件中“age”和“gender”列的合规性：

import great_expectations as ge#读取数据data= ge.read_csv("data.csv")#验证规则data.expect_column_values_to_not_be_null("age")#年龄不能为空data.expect_column_values_to_be_between("age", 0, 120)#年龄范围0-120data.expect_column_values_to_be_in_set("gender", ["male","female"])#性别限定值#运行验证并输出结果results= data.validate()print(results)案例二：综合数据验证对交易数据表进行多维度验证：

import great_expectations as ge#读取数据data= ge.read_csv("transactions.csv")#验证规则data.expect_table_row_count_to_be_between(min_value=100, max_value=None)#行数≥100data.expect_column_to_exist("transaction_id")#交易ID列必须存在data.expect_column_values_to_be_between("transaction_amount", 0, 10000)#金额范围0-10000data.expect_column_values_to_not_be_null("customer_id")#客户ID不能为空data.expect_column_values_to_match_regex("transaction_date", r"d{4}-d{2}-d{2}")#日期格式YYYY-MM-DD#运行验证并输出结果results= data.validate()print(results)案例三：数据管道中的数据验证通过Apache Airflow自动化验证数据质量：

from airflow import DAGfrom airflow.operators.python_operator import PythonOperatorfrom datetime import datetimeimport great_expectations as gedef validate_data(): data= ge.read_csv("data.csv") data.expect_column_values_to_not_be_null("column_name")#非空验证 data.expect_column_values_to_be_in_set("column_name", ["value1","value2"])#值集合验证 results= data.validate() if not results["success"]: raise ValueError("Data validation failed")#验证失败触发异常#定义DAG参数default_args={'owner':'airflow','start_date': datetime(2023, 1, 1),}#创建DAG任务dag= DAG('data_validation', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')validation_task= PythonOperator( task_id='validate_data', python_callable=validate_data, dag=dag)案例四：数据质量报告生成JSON格式的质量报告并保存：

import great_expectations as ge#读取数据data= ge.read_csv("data.csv")#定义验证规则data.expect_column_values_to_not_be_null("column_name")#非空验证data.expect_column_values_to_be_in_set("column_name", ["value1","value2"])#值集合验证#运行验证并保存报告results= data.validate()data.save_expectation_suite("data_quality_report.json")#保存为JSON文件print(results)#打印验证结果结语Great Expectations通过丰富的验证函数和灵活的集成方式，可显著提升数据质量管控效率。其支持与DataOps、DevOps流程深度结合，适用于金融风控、用户画像、日志分析等场景。如需进一步了解实践案例，可关注公众号“云与数字化”获取技术分享。

OK，关于column函数的使用案例和sumproduct函数用法的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。