发布时间:2019-08-21 文章来源:深度系统下载 浏览:
Windows 7,中文名称视窗7,是由微软公司(Microsoft)开发的操作系统,内核版本号为Windows NT 6.1。Windows 7可供家庭及商业工作环境:笔记本电脑 、平板电脑 、多媒体中心等使用。和同为NT6成员的Windows Vista一脉相承,Windows 7继承了包括Aero风格等多项功能,并且在此基础上增添了些许功能。 excel中mode函数意思是什么呢?mode函数是在一定范围内数值出现次数最多的值,用白话解释就是,返回这个区域内数值出现最多的值。那么,excel里面的mode函数应该怎么使用呢?下面小编就给大家详细说说MODE函数的功能和语法,及mode函数的具体使用方法,一起去看看吧! 将Excel学好不仅能快速高效的工作,提高工作效率,同时自己也会获益匪浅。学习函数就要学习其含义、语法格式再结合具体事例加以运用,所以小编今天就来个的将说说使用Excel中的mode函数求众数的方法。 1,mode函数 的语法如下图所示: 参数number1, number2, ... 是用于统计频率出现次数来计算的 1 到 30 个参数。 参数可以是数字number1, number2, ...,也可以是包含数字的名称、数组或引用。 如果参数中包含文本、逻辑值或空白单元格等非数值的值,这些非数值的值将被忽略;但零值的单元格将计算在内。 Excel载图1 2,如下图:求A1:B4中出现次数最多的数(众数)。 在C2中录入公式: =MODE(A1:B4) 如何使用Excel中的mode函数载图2 Excel载图3 3,回车,函数返回13.即区域内的众数。 如何使用Excel中的mode函数载图4 4,实际工作中,利用mode函数这一特点,可以给我们工作带来方便。 例如,下图是某校各班平均身高的一组数据。要求出平均身高的众数,并统计出出现次数。 在D2中录入公式:=MODE(A1:C6) mode载图5 5,回车,返回162,即平均身高为162的班级最多。 统计次数用countif公式,在E2中录入公式:=COUNTIF(A1:C7,162) 有关countif函数的用法可以参看经验: 函数载图6 6,回车,E2中的函数返回6.即6个班的同学平均身高均为162。 如何使用Excel中的mode函数载图7 7,mode函数延伸一下,还可以求出次众数,也就是求某一组数据中第二次数多的数。 原理:因为mode函数是求众数的,如果要求出第二次数多的数,要先求出众数,然后把众数排除掉,最后从排除众数的数据中求次众数。 如图求下图数据中的次众数。 在D4中录入公式:=MODE(IF(A1:C7<>MODE(A1:C7),A1:C7)) 注意这是一个数组公式,要用ctrl+shift+Enter键结果公式。 Excel载图8 8,函数返回163,也就是A1:C7中的次众数。 求出现次数用countif函数,在E4中录入公式:=COUNTIF(A1:C7,163) 函数载图9 如何使用Excel中的mode函数载图10 9,函数返回4.即有4个班的平均身高是163.我们验证一下是正确的。 函数载图11 10,学习就要更进一步,利用mode函数除了可以统计众数、次众数,还可以跟if函数、countif函数结合在一起,巧妙地将区域中重复数据按出现次数的多少降序排序提取到一列。 如下图,我们要把A1到C7中的数值在D列按照出现次数的多少降序排成一列,在E列相应统计出出现次数。 为验证方便,把各相同的数据用相同的填充色标示。 在D2中录入公式:=MODE(IF(COUNTIF($D$1:D1,A$1:C$7)=0,A$1:C$7)) Excel载图12 mode载图13 11,按ctrl+shift+enter三键结束上述公式。 公式返回162。 此函数的含义是先用countif函数判断区域$D$1:D1中的数值与A$1:C$7相同的个数,再用if函数判断如果上述个数是0,返回A$1:C$7区域内的数值。然后用mode函数从区域内统计众数。可以把相应的函数公式抹黑,按F9,看返回结果。 mode载图14 12,在E2中录入统计次数的公式:=COUNTIF($A$1:$C$8,D2)。 Excel载图15 13,回车,公式返回6。左侧表格中我们验证一下是正确的。 函数载图16 14,向下复制公式直至出现错误值#N/A为止,即把左侧表中数据分别按降序统计出来并排列在了D列。 如何使用Excel中的mode函数载图17 Windows 7简化了许多设计,如快速最大化,窗口半屏显示,跳转列表(Jump List),系统故障快速修复等。Windows 7将会让搜索和使用信息更加简单,包括本地、网络和互联网搜索功能,直观的用户体验将更加高级,还会整合自动化应用程序提交和交叉程序数据透明性。 |