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楼主: apolloh

[Excel 函数与公式] [开_27] 条件求和问题[已总结] ★★

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发表于 2005-5-26 22:59 | 显示全部楼层

我这个人挺守旧的,普通公式的,速度还可以,给个解法吧!

同时也解答一些初学者的疑问,为何明明是数字,为什么求和结果不正确!

mdX0NAIt.zip (33.56 KB, 下载次数: 257)

[此贴子已经被作者于2005-5-26 23:00:50编辑过]

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发表于 2005-5-26 23:10 | 显示全部楼层

最开始看到这个题目的时候就考虑使用SUMIF的通配符。可惜我从来没用过日期函数,在这里卡了壳。

不解了,我等答案。惭愧。

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发表于 2005-5-27 06:04 | 显示全部楼层
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以下是引用gdliyy在2005-5-26 22:59:00的发言:

我这个人挺守旧的,普通公式的,速度还可以,给个解法吧!

同时也解答一些初学者的疑问,为何明明是数字,为什么求和结果不正确!

向大师学习,普通的好!!!

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 楼主| 发表于 2005-5-27 07:53 | 显示全部楼层
以下是引用gdliyy在2005-5-26 22:59:00的发言:

我这个人挺守旧的,普通公式的,速度还可以,给个解法吧!

同时也解答一些初学者的疑问,为何明明是数字,为什么求和结果不正确!

[em17],佩服!佩服!

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发表于 2005-5-27 08:09 | 显示全部楼层
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华山论剑,各路高手绝招频出。这类问题很实用,我要得空研究学习下,谢谢诸位!

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发表于 2005-5-27 08:21 | 显示全部楼层

=SUMIF(OFFSET($B$4,,,COUNTIF($C:$C,"<="&$F13)),"*"&J$12&"*",$D$4)-SUM(J$12:J12)

这个真简洁,原来偶做的时候,SUM(J$12:J12)总是等于31740,其实改成文本就行了,真傻。

不过,每次引用的范围还是较大啊,一次求和较大范围与多次计算然后确定一个较小范围求和,哪个效率较高呢??比如这个方法,不减SUM(J$12:J12),而是减少sumif的区域。

最后一个$D$4什么意思呢,不应该是一个区域吗?

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 楼主| 发表于 2005-5-27 11:39 | 显示全部楼层
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sumif的最后一个参数可以只写对应区域的第一单元格。

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发表于 2005-5-27 20:01 | 显示全部楼层

zyiVXVrB.rar (4.92 KB, 下载次数: 76)

我们试做了一个,献丑了。重在参与罢了。

当数据量比较大时,速度显得慢了些

关于将F11和F12合并单元格的建议不错,谢谢!:)——apolloh

[此贴子已经被apolloh于2005-6-3 17:41:30编辑过]

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发表于 2005-5-27 21:01 | 显示全部楼层
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以下是引用gdliyy在2005-5-26 22:59:00的发言:

我这个人挺守旧的,普通公式的,速度还可以,给个解法吧!

老大“推陈出新”!受益匪浅!

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发表于 2005-5-27 21:38 | 显示全部楼层
以下是引用wutong9988在2005-5-27 8:21:00的发言:

不过,每次引用的范围还是较大啊,一次求和较大范围与多次计算然后确定一个较小范围求和,哪个效率较高呢??比如这个方法,不减SUM(J$12:J12),而是减少sumif的区域。

最后一个$D$4什么意思呢,不应该是一个区域吗?

这点还是考虑到了的,但如果我们直接用Offset(,Match(),,Countif())来精确定位数据区域,那么在Sumif()的第3个参数中也必须用Match()来定位D列的起始位置,由于Match()、Countif()都是典型的易失函数,那么这样的函数在公式中越多,运算速度肯定会受影响的!这次我就不拿实例来做测试了,有兴趣的朋友可以做一下速度比较:)

另外,除了使用Countif()来求范围外,我还想过用Frequency()来解,这样也利用了该函数直接取<=指定日期的统计结果,而且使用普通公式,系统默认只取第1个值,结果和Countif()是一样的,待我测试后再将结果向大家汇报:)

如果速度更快的话,公式可以修改为:(呵呵~~~又短了几个字符。。。) =SUMIF(OFFSET($B$4,,,FREQUENCY($C:$C,$F13)),"*"&J$12&"*",$D$4)-SUM(J$12:J12)

其下补充: 哈哈。。。简单做了一个测试,结果如下:(原始数据仍然是3395行,但公式单元格增加至1200个) 原Countif()公式,重算一次需要7.70秒;而Frequency()公式,重算一次仅仅需要3.50秒,应该是快了近一倍喔!!!

[此贴子已经被作者于2005-5-27 22:02:53编辑过]
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