日常工作中，经常需要处理与排名相关的计算，比如统计成绩的名次、划分数据的排位、多关键字综合权重排名等，EXCEL提供了强大的排名与排序函数，今天重点讲解升序排名、按条件排名如何实现。

1、关于降序排名、升序排名

EXCEL排名有降序排名、升序排名，很多人可能还不知道，我们默认使用RANK函数对某列数据进行排名，使用的就是降序排名，比如总分由高往低的排名，距离由长往短的排名，销售额由多到少的排名。如下图，在D2单元格输入公式=RANK(C2,$C$2:$C$16)，往下复制就能自动生成成绩的排名。

但是，用同样的方法对下表数据进行排名，我们就会发现出错了，成绩为46.25秒的学生成了第1名，而成绩为31.9秒的学生却成了第15名，如何解决这个问题呢？

其实，只需要，我们在H2单元格录入RANK函数时，在第三个参数输入数字1就可以解决这个问题。

重点：RANK函数其实包含了3个参数，指定数值，指定排名的区域，降序（0）或升序（1），RANK函数在默认状态下，只用写两个参数，第3个参数为“0”，也不用输入，默认状态下为降序排名。如遇到以时间长短、速度快慢作为排名标准的，则要根据情况进行升序排名，增加第3个参数“1”，就行了。

2、关于多条件排名

下图，是高一年级1-3班部分学生参加语文知识竞赛的成绩，现在需要根据成绩统计每个学生在所有参赛学生中的排名，和在本班学生中的排名情况。

P列的排名统计很简单，只要在P2单元格输入公式=RANK(O2,$O$2:$O$16)，这是一个降序排名，可以不写第3个参数，然后向下复制即可；

Q列的排名，是按条件来进行排名，这时，我们可以考虑利用sumproduct满足多个条件。就上表要求而言，有两个条件，第一个条件，满足分别属于各自班级，第二个条件，统计在各自班级学生中成绩比自己分数高的人数，满足这两个条件后，我们再用TEXT函数，返回我们想要的样式，比如“第*名”，在Q2单元格中，我们写如下公式：

=N2&TEXT(SUMPRODUCT(($N$2:$N$16=N2)*($O$2:$O$16>=O2)),"第0名")

在公式前面，用“N2+&”，目的是为了对统计的结果方便识别是哪个班的。每天学习一点，每天进步一点，积硅步，必能致千里、得大成。

施老师：

在一列中我们录入了太多数据信息，而且存在众多重复信息。我们应该怎么样快速统计出所有信息重复的次数呢？之前，我们有教过大家利用函数统计，这里给大家分享一下在数据透视表中快速统计重复次数方法。

一、如在下方的表格中，有多个城市重复，那怎样统计有几个城市是重复的呢。

二、点击插入-数据透视表

三、在弹出的对话框中，我们把A列包含文字的单元格全选中。

四、然后在右边弹出的选项框中，把城市拖到“行标签”和“数值”那一栏里。这样就能清楚的计算出重复的城市有几个啦！

小伙伴们，你们也试一下吧，点我头像关注我，有不懂的在文章下方的评论区留言问我，我会跟大家一起探讨。本文欢迎转发，转发请注明出处。

前言：

Excel中的RANK排名和中国式排名你会吗？简单到没朋友！

RANK排名特点：如果有并列排名的情况，有几个相同的，下面的名次就会空出几个位置。

中国式排名特点：中国式排名不会因为有相同的数字排名就会让排名断开，而是连续的。

对两种排名次方法的对比演示如下所示：

对两种排名次方法的对比演示

RANK排名：

=RANK(B2,$B$2:$B$8,0)

第三个参数0代表降序排名，成绩越高排名越高。

=RANK(B2,$B$2:$B$8,1)

第三个参数1代表升序排名，成绩越低排名越高。

RANK排名

中国式排名：

中国式排名(降序)：

=SUMPRODUCT(($B$2:$B$8>=B2)*(1/COUNTIF(B$2:B$8,B$2:B$8)))

中国式排名(升序)：

=SUMPRODUCT(($B$2:$B$8<=B2)*(1/COUNTIF(B$2:B$8,B$2:B$8)))

中国式排名

结语：小伙伴们，你学会了吗？如果你觉得本文对你有帮助或启发，请点赞并分享给更多小伙伴吧！

上次给大家分享了《2018年最全的excel函数大全14—统计函数（7）》，这次分享给大家统计函数（8）。

RANK.AVG 函数

描述

返回一列数字的数字排位：数字的排位是其大小与列表中其他值的比值；如果多个值具有相同的排位，则将返回平均排位。

用法

RANK.AVG(number,ref,[order])

RANK.AVG 函数用法具有下列参数：

Number必需。 要找到其排位的数字。Ref必需。 数字列表的数组，对数字列表的引用。 Ref 中的非数字值会被忽略。Order可选。 一个指定数字排位方式的数字。

备注

如果 Order 为 0（零）或省略，Excel 对数字的排位是基于 ref 为按降序排列的列表。如果 Order 不为零，Excel 对数字的排位是基于 ref 为按升序排列的列表。

案例

RANK.EQ 函数

描述

返回一列数字的数字排位。 其大小与列表中其他值相关；如果多个值具有相同的排位，则返回该组值的最高排位。

如果要对列表进行排序，则数字排位可作为其位置。

用法

RANK.EQ(number,ref,[order])

RANK.EQ 函数用法具有下列参数：

Number必需。 要找到其排位的数字。Ref必需。 数字列表的数组，对数字列表的引用。 Ref 中的非数字值会被忽略。Order可选。 一个指定数字排位方式的数字。

备注

如果 Order 为 0（零）或省略，Excel 对数字的排位是基于 Ref 为按降序排列的列表。如果 Order 不为零， Excel 对数字的排位是基于 Ref 为按照升序排列的列表。RANK.EQ 赋予重复数相同的排位。 但重复数的存在将影响后续数值的排位。 例如，在按升序排序的整数列表中，如果数字 10 出现两次，且其排位为 5，则 11 的排位为 7（没有排位为 6 的数值）。要达到某些目的，可能需要使用将关联考虑在内的排位定义。 在上一案例中，可能需要将数字 10 的排位修改为 5.5。 这可以通过向 RANK.EQ 返回的值添加以下修正系数来实现。 此修正系数适用于按降序排序（order = 0 或省略）和按升序排序（order = 非零值）计算排位的情况。

关联排位的修正系数 =[COUNT(ref) + 1 – RANK.EQ(number, ref, 0) – RANK.EQ(number, ref, 1)]/2。

在工作簿中的案例中，RANK.EQ(A3,A2:A6,1) 等于3。 修正系数为 (5 + 1 – 2 – 3)/2 = 0.5，将关联考虑在内的修订排位为 3 + 0.5 = 3.5。 如果数字在 ref 中仅出现一次，此修正系数将为 0，因为无需调整 RANK.EQ 以进行关联。

案例

RSQ 函数

描述

通过 known_y's 和 known_x's 中的数据点返回皮尔生乘积矩相关系数的平方。有关详细信息，请参阅PEARSON 函数。R 平方值可以解释为 y 方差可归于 x 方差的比例。

用法

RSQ(known_y's,known_x's)

RSQ 函数用法具有下列参数：

Known_y's必需。 数组或数据点区域。Known_x's必需。 数组或数据点区域。

备注

参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本，将会导致错误。如果 known_y's 和 known_x's 为空或其数据点个数不同，函数 RSQ 返回错误值 #N/A。如果 known_y's 和 known_x's 只包含 1 个数据点，则 RSQ 返回 错误值 #p/0!。皮尔生(Pearson)乘积矩相关系数 r 的计算公式如下：

其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's)。

RSQ 返回 r2，即相关系数的平方。

案例

SKEW 函数

描述

返回分布的偏斜度。 偏斜度表明分布相对于平均值的不对称程度。 正偏斜度表明分布的不对称尾部趋向于更多正值。 负偏斜度表明分布的不对称尾部趋向于更多负值。

用法

SKEW(number1, [number2], ...)

SKEW 函数用法具有下列参数：

number1, number2, ...Number1 是必需的，后续数字是可选的。 用于计算偏斜度的 1 到 255 个参数。 也可以用单一数组或对某个数组的引用来代替用逗号分隔的参数。

备注

参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本，将会导致错误。如果数据点个数少于三，或者样本标准偏差为零，则 SKEW 返回 错误值 #p/0!。偏斜度公式的定义如下：

案例

SKEW.P 函数

描述

返回基于样本总体的分布不对称度：表明分布相对于平均值的不对称程度。

用法

SKEW.P(number 1, [number 2],…)

SKEW.P 函数用法具有下列参数。

Number 1, number 2,…Number 1 是必选项，后续数字是可选项。Number 1、number 2、… 等是 1 至 254 个数字，或包含数字的名称、数组或引用，您要以此函数获得其样本总体的分布不对称度。

SKEW.P 使用下面的公式：

备注

参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零 (0) 值的单元格将计算在内。SKEW.P 使用样本总体的标准偏差，而非一个样本。如果参数值无效，SKEW.P 返回错误值 #NUM!。如果参数使用的数据类型无效，SKEW.P 返回错误值 #VALUE!。如果数据点个数少于三，或者样本标准偏差为零，SKEW.P 返回错误值 #p/0!。

案例

SLOPE 函数

描述

返回通过 known_y's 和 known_x's 中数据点的线性回归线的斜率。 斜率为垂直距离除以线上任意两个点之间的水平距离，即回归线的变化率。

用法

SLOPE(known_y's, known_x's)

SLOPE 函数用法具有下列参数：

Known_y's必需。 数字型因变量数据点数组或单元格区域。Known_x's必需。 自变量数据点集合。

备注

参数可以是数字，或者是包含数字的名称、数组或引用。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。如果 known_y's 和 known_x's 为空或其数据点个数不同，函数 SLOPE 返回错误值 #N/A。回归直线的斜率计算公式如下：

其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's)。

SLOPE 和 INTERCEPT 函数中使用的下层算法与 LINEST 函数中使用的下层算法不同。 当数据未定且共线时，这些算法之间的差异会导致不同的结果。 例如，如果参数 known_y's 的数据点为 0，参数 known_x's 的数据点为 1：SLOPE 和 INTERCEPT 返回 错误 #p/0!。 SLOPE 和 INTERCEPT 的算法用于只查找一个答案，在这种情况下，还可能会出现多个答案。LINEST 会返回值 0。 LINEST 的算法用来返回共线数据的合理结果，在这种情况下至少可找到一个答案。

案例

SMALL 函数

描述

返回数据集中的第 k 个最小值。 使用此函数以返回在数据集内特定相对位置上的值。

用法

SMALL(array,k)

SMALL 函数用法具有下列参数：

Array必需。 需要找到第 k 个最小值的数组或数值数据区域。K必需。 要返回的数据在数组或数据区域里的位置（从小到大）。

备注

如果 array 为空，则 SMALL 返回 错误值 #NUM!。如果 k ≤ 0 或 k 超过了数据点个数，则 SMALL 返回 错误值 #NUM!。如果 n 为数组中的数据点个数，则 SMALL(array,1) 等于最小值，SMALL(array,n) 等于最大值。

案例

STANDARDIZE 函数

描述

返回由 mean 和 standard_dev 表示的分布的规范化值。

用法

STANDARDIZE(x, mean, standard_dev)

STANDARDIZE 函数用法具有下列参数：

X必需。 需要进行正态化的数值。Mean必需。分布的算术平均值。standard_dev必需。分布的标准偏差。

备注

如果 standard_dev ≤ 0，则 STANDARDIZE 返回错误值 #NUM!。规范化值的公式为：

案例

STDEV.P 函数

描述

计算基于以参数形式给出的整个样本总体的标准偏差（忽略逻辑值和文本）。

标准偏差可以测量值在平均值（中值）附近分布的范围大小。

用法

STDEV.P(number1,[number2],...)

STDEV.P 函数用法具有下列参数：

Number1必需。对应于总体的第一个数值参数。Number2, ...可选。对应于总体的 2 到 254 个数值参数。也可以用单一数组或对某个数组的引用来代替用逗号分隔的参数。

备注

STDEV.P 假定其参数是整个总体。如果数据代表总体样本，请使用 STDEV 计算标准偏差。对于大样本容量，函数 STDEV.S 和 STDEV.P 计算结果大致相等。此处标准偏差的计算使用“n”方法。参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。如果参数是一个数组或引用，则只计算其中的数字。数组或引用中的空白单元格、逻辑值、文本或错误值将被忽略。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本，将会导致错误。如果要使计算包含引用中的逻辑值和代表数字的文本，请使用 STDEVPA 函数。函数 STDEV.P 的计算公式如下：

其中 x 为样本平均值 AVERAGE(number1,number2,…)，n 为样本大小。

案例

STDEV.S 函数

描述

基于样本估算标准偏差（忽略样本中的逻辑值和文本）。

标准偏差可以测量值在平均值（中值）附近分布的范围大小。

用法

STDEV.S(number1,[number2],...)

STDEV.S 函数用法具有下列参数：

Number1必需。对应于总体样本的第一个数值参数。也可以用单一数组或对某个数组的引用来代替用逗号分隔的参数。Number2, ...可选。对应于总体样本的 2 到 254 个数值参数。也可以用单一数组或对某个数组的引用来代替用逗号分隔的参数。

备注

STDEV.S 假设其参数是总体样本。如果数据代表整个总体，请使用 STDEV.P 计算标准偏差。此处标准偏差的计算使用“n-1”方法。参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。如果参数是一个数组或引用，则只计算其中的数字。数组或引用中的空白单元格、逻辑值、文本或错误值将被忽略。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本，将会导致错误。如果要使计算包含引用中的逻辑值和代表数字的文本，请使用 STDEVA 函数。函数 STDEV.S 的计算公式如下：

其中 x 为样本平均值 AVERAGE(number1,number2,…)，n 为样本大小。

案例

STDEVA 函数

描述

根据样本估计标准偏差。 标准偏差可以测量值在平均值（中值）附近分布的范围大小。

用法

STDEVA(value1, [value2], ...)

STDEVA 函数用法具有下列参数：

Value1, value2, ...Value1 是必需的，后续值是可选的。 对应于总体样本的 1 到 255 个值。 也可以用单一数组或对某个数组的引用来代替用逗号分隔的参数。

备注

STDEVA 假定其参数是总体样本。 如果数据代表整个总体，则必须使用 STDEVPA 计算标准偏差。此处标准偏差的计算使用“n-1”方法。参数可以是下列形式：数值；包含数值的名称、数组或引用；数字的文本表示；或者引用中的逻辑值，例如 TRUE 和 FALSE。包含 TRUE 的参数作为 1 来计算；包含文本或 FALSE 的参数作为 0（零）来计算。如果参数为数组或引用，则只使用其中的数值。 数组或引用中的空白单元格和文本值将被忽略。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本，将会导致错误。如果要使计算不包括引用中的逻辑值和代表数字的文本，请使用 STDEV 函数。STDEVA 使用下面的公式：

其中 x 是样本平均值 AVERAGE(value1,value2,…) 且 n 是样本大小。

案例

以上是所有EXCEL的统计函数（8）描述用法以及使用案例。这次分享中存在哪些疑问或者哪些不足，可以在下面进行评论。如果觉得不错，可以分享给你的朋友，让大家一起掌握这些excel的统计函数（8）。

转载自百家号作者：Excel自学成才

在各项比赛，或职场绩效管理中，都会对数据进行排名次，那就用到了RANK函数，当遇到多条件排名时，该如何处理？

如下所示，是一场比赛的得分情况，排名依据是：总体分高得名次高，总体分一致时，再看技术分，技术分高者高，举个实例：吕布的总得分是100分，程咬金是90分，那吕布的名次就在程咬金前面，马可波罗总得分也是100分，那再看技术分，吕布的高于马可波罗，吕布排在前。

仅以总得分排名

在D2中输入=RANK(B2,B:B)，得到了排名的结果

得分+技术双高排名

首先建立一个辅助列，D2=B2+C2/1000，然后在E2中输入=RANK(D2,D:D)即可

如果直接用B列+C列排名的话，技术分有的加起来就会立马变得很高，所以我们把总得分和技术分的权重为1000：1，甚至可以更大的比例，根据实际数据来进行排名。

得分高，时间少名次更好

如果现在要求总得分一致的情况下，时间越少，排名越好，那就是说吕布和马可波罗同样100分的情况下，马可波罗17比20少，可以排在前面，这个时候就需要用辅助列D2单元格输入公式=B2+0.01/C2，然后在E列使用公式=RANK(D2,D:D)即可，得到的结果如下所示：

其中0.01可以调的更小，根据实际数据来

本节完，欢迎留言讨论，期待您的转发分享

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实际工作中，我们经常要对数据进行排名，你真的会吗？

一、美式排名。

目的：计算销量名次。

方法：

1、选定目标单元格。

2、输入公式：=RANK(C3,C$3:C$9)。

3、Ctrl+Enter填充。

二、中国式排名。

目的：计算销量名次。

方法：

1、选定目标单元格。

2、输入公式：=SUMPRODUCT((C$3:C$9>C9)/COUNTIF(C$3:C$9,C$3:C$9))+1。

3、Ctrl+Enter填充。

三、分组排名。

目的：计算销量名次。

方法：

1、选定目标单元格。

2、输入公式：=E3&"第"&SUMPRODUCT((E$3:E$9=E3)*(C$3:C$9>C3))+1&"名"。

3、Ctrl+Enter填充。

施老师：

Excel用处非常大，我们用EXCEL可以快速的对数据进行排名，我们经常在制作一些成绩单或者销售统计分析表的时候，都希望将其进行排名，然后可以快速的看到各自的排名次序。今天我们就讲解利用Excel中的排名函数对数据快速的进行排名！

下面是我们的成绩单，这里我希望通过计算所有人的总分来在排名中显示出排名的次序！

使用函数：【=RANK(F2,$F$2:$F$11)】

直接定位到G2单元格，然后输入上列函数下拉。

函数说明

RANK函数：是求出数值在指定区域中排名函数。

F2,$F$2:$F$11：在F2单元格，区域是F2到F11这块区域。

=RANK(F2,$F$2:$F$11)：合起来就是在求出F2单元格中的数据在F2到F11这块区域的数据中的排名情况。

用excel进行年底总结时，可能会设置很多的排名，如果会用下面的公式，就不用每次都先粘粘然后再排序了。

公式1 ：对销售员进行排名

D3

=INDEX(A:A,MOD(LARGE(B$3:B$13*100+ROW(B$3:B$13),ROW(A1)),100))

注：该公式为数组公式，按ctrl+shift+enter三键结束输入。

公式2：根据销售员查找对应销售

E3

=VLOOKUP(D3,A:B,2,)

公式3：生成中国式排序（有重复的并列）

F3

=SUMPRODUCT(($E$3:$E$13>=E3)*(1/COUNTIF(E$3:E$13,E$3:E$13)))

在做各类数据整理的时候，我们经常会碰到一个问题那就是数据排名。如果只是常见的单一的数据排名，我们可以用简单的RANK函数来操作即可。但是我们经常会碰到的就是大家的成绩都是一样的时候，我们需要再根据另外一个指标的大小来进行排名，这样RANK函数就没有作用了。

今天我们来就学习两种多条件排名的操作方法。

一、RANK函数单一数据排名基础讲解：

函数=RANK(D3,$D$3:$D$9)

备注：如上图：当我们需要根据所有人的销售额由高到低进行排名的时候，只需要用Rank函数显示即可，Rank函数的第三参数可以有也可以省略。（PS：第三参数为0代表从大到小排名，为1代表从小到大排名，省略则默认为从大到小排名）

二、多条件排名操作讲解

场景1：按照不同部门，人员销售额由高到低单独进行排名

函数=SUMPRODUCT(($C$3:$C$9=C3)*($D$3:$D$9>D3))+1

备注：当需要根据不同部门单独进行排名的时候，rank函数就不起作用了。这个时候需要用到Sumproduct函数来进行操作，通过这个函数将部门和销售额两个条件进行计算。最后面有+1是因为，如果不+1最小的那个值会显示为0，+1可以依次将结果进行调整。

场景2：根据销售额由大到小进行排名，当销售额相同时根据满意度由大到小排名

函数=RANK(D3,$D$3:$D$9)+SUMPRODUCT(($D$3:$D$9=D3)*($E$3:$E$9>E3))

备注：从数据中我们可以看到李四和驴儿的销售额是相同的，王五和王吧的销售额是相同的，在销售额相同的情况下我们需要根据客户满意度由高到低进行排名。这里就用到了RANK函数和SUMPRODUCT函数一起操作。

现在你对数据排名是否有不一样的理解了？

施老师：

每个季度末都是公司进行销售业绩统计的时刻，谁的业绩最高，排名多少，都成了员工和领导关心的话题。碰到公司规模小，数据少的情况，我们可以一个一个手动去排名，可是如果数据庞大，几千号人的销售业绩，一个一个的手动去排名实在是太累了。今天施老师就给大家教一种方法，利用EXCEL中的排名函数轻松计算公司业绩。帮你节省工作量！

一、首先我们打开需要统计的工作表

二、然后在右边排名一栏中输入=RANK(G3,$G$3:$G$13)，其中G3是当前单元格要统计的数据，然后$G$3:$G$13是需要统计的列。RANK是排名函数

三、在得出第一个排名后，鼠标放在右下角，呈现“+”字的时候，往下拉后面的排名就都计算出来了。

最后轻松得到排名统计的状况表

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