在上篇文中，老海详细介绍了“一维表”与“二维表”的区别和联系，也给出了它们在数据清洗与图表选择中的应用方向，以及具体的使用规则。
多年经验，不断提示老海：从事数据分析工作，应尽量避免前期踩坑。当然，有些我们该踩的坑，总归还是要自己踩过来，比如数据分析的案例练习、数据清洗、工具操作等等，这是躲不开的。
老海坚信：只有刻意练习分析操作，才能真正抓到数据感觉。
因此，从本篇开始，老海将分别基于Excel、Power BI以及Python，同步写作内容。
- Excel，办公职场型工具
- Power BI，报表可视化工具
- Python，编程类分析工具
三者各自有自己的特点和优势，适合不同场景下选择使用
从使用难度上看：Excel < Power BI < Python
从灵活拓展上看：Excel = Power BI < Python
从使用频率上看：Excel > Power BI > Python
为什么决定同步对比三种工具的操作？
其实，老海只想证明一点：
工具没有好坏之分，只有哪种工具，更适合解决当前问题
因此，无论你是使用Excel，还是使用编程代码，来做数据分析工作
只要它能帮你解决，当前公司和老板的问题，你就该选它，为它转身！
好了，下面我们进入正题：
使用Excel实现“一维表”与“二维表”之间的相互转化
首先，我们先来看一下：模拟出来的数据表：
一维表包括三个完全独立的属性字段，门店城市、科目、支出金额
一维表模拟数据
二维表也包括三个属性，”门店城市“作为独立属性，而”科目“中多个属性元素，如材料、管理等等作为多个列属性，”支出金额“则作为度量，存放在这个属性交叉表中。
二维表模拟数据
由此，可以看出它们满足上一篇文章提到的一维表和二维表的特性，如果还没看出来区别，可以翻看上篇文章中的讲解。
下面我们分为两部分说明：
一维表透视为二维表
二维表逆视为二维表
使用Excel，完成一维表透视转为二维表
- 第一步：我们选中一维表格数据，此处sheet名为“一维表”
一维表样例数据
- 第二步：我们选择“插入”中的“数据透视表”，插入一个新的透视表
使用透视表
- 第三步：选择一维表的全部数据列，选择“新工作表”，生成透视表样式
生成透视表
- 第四步：将需要透视的字段“科目”，拖拽到列中，不需要透视的属性字段“门店城市”拖拽到行中，而度量属性“支出金额”拖拽到值中，这里设置统计方式为求和。
透视表操作，进行属性交叉汇总
- 第五步：最后将生成的透视表复制出来，调整样式命名为二维表，至此转化完成！
转化后的二维表
使用Excel，完成二维表逆视为一维表
- 第一步：选择二维表数据，使用快捷键，先按 ALT + D,再按 ALT + P，调出透视表向导，然后数据源类型，选择“多重合并计算数据区域”，报表类型选择“数据透视表”。
调出数据透视表向导
- 第二步：页字段项目，选择“创建单页字段”
- 第三步：选定区域，可使用鼠标拖拽或者Shift + Ctrl + ⬇，注意只选择数据部分，不要选择整列，点击“下一步”
选择数据源区域，空白行不要选择
- 第四步：显示位置选择“新工作表”，点击“完成”即可
新建一个工作表，避免混乱
- 第五步：检查行、列、值，是否放在对应的位置上，一般是自动设置好了。
一般为自动转换完成
- 第六步：点击，”总计“列的最后一行”总计“行的单元格
右下角最后一个单元格
第七步：此时会自动生成一个新的表格，是一维表样式。
一般会多出一个列，可以删除
第八步：删除掉无用的字段，修改好字段列名，完成一维表
一维表转化完成
总之，切换一维表与二维表，Excel完全可以胜任
本着尽量详细的原则，老海这里把很多步骤细化了，实际Excel操作起来非常简单快捷。
当然，很多实际情况远比这里的案例复杂，比如各种表头、各种合并单元等等，会大幅增加转化操作的繁琐程度，这也是老海平时不喜欢多层表头的原因之一。
多层表头和合并单元格
老海的建议是，我们在制作表格的时候：
尽量保持表格样式的简洁化
至少数据源表格应该简化设计
减少复杂的表格结构和设计
便于后期表格转化和图表可视化做好基础，避免重复工作，提高效率。
OK，关于Excel进行一维表与二维表转化操作，就介绍到这里。
下一篇老海将分享在Power BI上如何进行这种表格转化，期待你的关注和分享~
