
朋友在使用Excel中遇到了难题,他想把数据区域中所有的奇数行设为相同的行高。当然,按住Ctrl键可以一一点选不连续的奇数行,但对于他的数千行数据来说,显然这是不明智的,而且稍有差池,前功尽弃。苦思冥想,俺终于帮他找到了解决办法。
第一步,在工作表数据区域右侧选一空白列,如本例的F列,在第一个奇数行的单元格中输入“=1/0”,回车,如您所料,它将返回一个错误结果“#DIV/0!”,而这正是需要的。选中此单元格及下面一个空白单元格,将鼠标移至选择区域的填充柄处(此时指针变为十字形),按住左键向下拖动,直到此列需要更改行高的最后一个奇数行单元格处。这样,鼠标所拖过的区域凡奇数行的单元格都被填充了“#DIV/0!”(如图1)。
第二步,打开“编辑”菜单,选择“定位”命令,在“定位”对话框中单击“定位条件”按钮,确认“公式”下的“错误”项被勾选,取消“数字”、“文本”、“逻辑值”的选择(如图2)。
单击“确定”关闭对话框,可见此列凡奇数行的单元格均被选中了(如图3)。
第三步,连续执行“格式”、“行”、“行高”命令,打开“行高”对话框,在文本框中输入要更改的行高值(如图4)。
单击“确定”按钮,所有要求更改高度的奇数行行高已更改完毕(如图5)。
最后,清空定位条件列(即F列)的数据或将其删除。
注意:本例选择了“公式”的“错误”项作为定位条件,因为这一种情况在实际情况中出现的几率很小,当然还可以根据工作表中的数据类别定制和选择其他的定位条件。
朋友顺利解决了问题,但又提出了新的要求:如果要对数据区域中所有的奇数行进行格式设置,又该如何办呢?显然,上面的方法选中的仅仅是参考列中的奇数行单元格,无法直接达到要求,只能另辟蹊径。突然想起了Excel的筛选功能,何不试试呢?!
首先,还是在工作表数据区域右侧选一空白列作为参考列,在第一个单元格内输入“0”,第二个单元格内输入“1”。
第二步,选中“0”、“1”两个单元格,按住Ctrl键,利用填充柄向下填充数据,直到数据区域的末行。选中参考列数据中的某一个单元格。
第三步,打开“数据”菜单,执行“筛选”、“自动筛选”。
第四步,单击参考列首行的按钮,选择筛选条件“0”,数据区域中,偶数列自动隐藏。下面就可以直接对奇数列的单元格进行操作了,不仅可以统一调整行高,还可以对单元格进行字体设置、颜色填充等各种格式操作。
第五步,打开“数据”菜单,执行“筛选”、“自动筛选”,还原数据区域。
最后,删除参考列。
一个貌似麻烦的难题,通过参考数据的设置,竟然如此简单,简单到让人哑然失笑,真是只有想不到的,没有做不到的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-08-07SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-07通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-07评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中,我们常常会面临这样的情况:需要对通过不同方法、不同过程得到的两组 ...
2025-08-07CDA 数据分析师行业标准:构建数据人才的能力坐标系 在数据驱动决策成为企业核心竞争力的时代,CDA(数据分析师)行业标准作为 ...
2025-08-07反向传播神经网络:突破传统算法瓶颈的革命性力量 在人工智能发展的历史长河中,传统算法曾长期主导着数据处理与模式识别领域 ...
2025-08-07