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整理数据时的16个常用Excel函数

8、Averageif函数 作用:根据(单)条件统计平均值 示例:统计平均数(不包含0值) =AVERAGEIF(C2:C4,">0") ?...9、Averageifs函数 作用:根据(多)条件统计平均值 示例:统计员工中财务部大专学历的平均工资 =AVERAGEIFS(D:D,B:B,"财务",C:C,"大专") ?...14、Trimmean函数 作用:返回一组数中的修剪平均值,即按一定比例除去最大和最小后计算平均值 示例:从评分中除去一个最大值和一个最小值后计算平均值。...15、Rank函数 作用:计算某个值在一组数据中的排名 示例:在C列计算当日收入的总排名 =RANK(B2,B:B) ?...16、Mode函数 作用:返回一组数中出现最多的数字 示例:统计A列出现次数最多的数字 =MODE(A2:A17) 注:如果出现次数有多个数字,可以用MODE.MULT函数 ?

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经验之谈,这16个Excel函数,几乎可以解决80%的数据统计工作!

8、Averageif函数 作用:根据(单)条件统计平均值 示例:统计平均数(不包含0值) =AVERAGEIF(C2:C4,">0") ?...9、Averageifs函数 作用:根据(多)条件统计平均值 示例:统计员工中财务部大专学历的平均工资 =AVERAGEIFS(D:D,B:B,"财务",C:C,"大专") ?...14、Trimmean函数 作用:返回一组数中的修剪平均值,即按一定比例除去最大和最小后计算平均值 示例:从评分中除去一个最大值和一个最小值后计算平均值。...15、Rank函数 作用:计算某个值在一组数据中的排名 示例:在C列计算当日收入的总排名 =RANK(B2,B:B) ?...16、Mode函数 作用:返回一组数中出现最多的数字 示例:统计A列出现次数最多的数字 =MODE(A2:A17) 注:如果出现次数有多个数字,可以用MODE.MULT函数 ?

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    【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

    聚合函数在 SQL 查询中广泛应用,包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。 1.2 作用 对数据集进行汇总和摘要,提供更简洁的信息。 支持统计分析,如计算平均值、总和、最大值和最小值等。...通过对指定列应用 MIN 函数,可以轻松获取数据列的最小值,对于数据分析和比较的场景非常有帮助。 2.5 MAX 基本用法 MAX 函数用于计算查询结果集中某列的最大值。...SUM: 计算每个分组中某列的总和。 AVG: 计算每个分组中某列的平均值。 MIN: 找出每个分组中某列的最小值。 MAX: 找出每个分组中某列的最大值。...注意事项 ROLLUP 生成的结果包含原始列的层次性总计,从最详细的层次逐级递减。 ROLLUP 是 SQL 中用于实现层次性聚合的强大工具,通过一次查询生成多层次的分组总计。...多列去重 多列情况下的复杂性: 在多列情况下,DISTINCT 可能需要比较复杂的排序和比较操作,影响性能。

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    【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

    聚合函数在 SQL 查询中广泛应用,包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。 1.2 作用 对数据集进行汇总和摘要,提供更简洁的信息。 支持统计分析,如计算平均值、总和、最大值和最小值等。...通过对指定列应用 MIN 函数,可以轻松获取数据列的最小值,对于数据分析和比较的场景非常有帮助。 2.5 MAX 基本用法 MAX 函数用于计算查询结果集中某列的最大值。...SUM: 计算每个分组中某列的总和。 AVG: 计算每个分组中某列的平均值。 MIN: 找出每个分组中某列的最小值。 MAX: 找出每个分组中某列的最大值。...注意事项 ROLLUP 生成的结果包含原始列的层次性总计,从最详细的层次逐级递减。 ROLLUP 是 SQL 中用于实现层次性聚合的强大工具,通过一次查询生成多层次的分组总计。...多列去重 多列情况下的复杂性: 在多列情况下,DISTINCT 可能需要比较复杂的排序和比较操作,影响性能。

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    手把手带你开启机器学习之路——房价预测(一)

    该数据集以每一个街区为单位,包含街区的经纬度,居民年龄中位数,总房间数,总卧室数,人口数量,家庭数量,收入中位数,房价中位数,距离海边的描述等信息。...结果输出了每个属性的个数count,平均值mean,标准差std,最小值min,最大值max,还有25%,50%,75%三个百分位数。...2.分层抽样 这里使用分层抽样需要结合实际的情境。我们从某渠道了解到,收入中位数对于预测房价的中位数有较大的影响。所以我们考虑在测试集中,该属性各取值的比例和整个数据集中接近。...使用中位数填充缺失值的代码如下: 删除缺失的行,可以使用pandas中的dropna()方法 删除该列,可以使用pandas中的drop()方法 用平均值或中位数填充该值,可以使用pandas中的fillna...在scikitlearn中都提供了相应的方法。 最大最小缩放是将值减去最小值并除以最大值和最小值的差,将值最终归于0-1之间。标准化缩放则是首先减去平均值然后除以方差,最终范围不一定是0-1之间。

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    MySQL查询进阶相关sql语句

    条件查询 使用where子句对表中的数据筛选,结果为true的记录会出现在结果集中 比较运算符 select * from students where age = 18; -- = select...-- 求和 sum(字段名) 求此字段值的总和 -- 查询男生的总年龄 select sum(age) from students where gender = "男"; -- 平均值 avg(字段名...by gender; -- group by + having -- having 条件表达式: 在分组查询后用特定的条件筛选出符合条件的分组 -- having作用和where一样, 但having...:查询的结果为两个表匹配到的数据,左表特有的数据,对于右表中不存在的数据使用null填充 右连接查询:查询的结果为两个表匹配到的数据,右表特有的数据,对于左表中不存在的数据使用null填充 自关联...from students); -- 行级子查询: 子查询返回的结果是一行(一行多列) -- 查找班级年龄最大,身高最高的学生 (先查询最大的年龄和最高的身高, 返回的是一行两列

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    SQL语言

    通过这种方式,可以方便地计算每个组的统计信息,如总数、平均值、最大值、最小值等。...分组(GROUP BY):使用 GROUP BY 语句对结果集中的数据进行分组,通常基于一个或多个列聚合函数:在分组后,可以使用聚合函数(如 COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN 等)计算每个组的统计数据聚合列...:常见的聚合函数:SUM(列):求和AVG(列):求平均值MIN(列):求最小值MAX(列):求最大值COUNT(列|*):求数量示例:DROP TABLE IF EXISTS student;CREATE...这是因为 SQL 需要明确如何将结果集中的记录汇总成组,以确保所有非聚合列在分组的上下文中都有清晰的含义。...在 SQL 查询中,执行顺序遵循特定的步骤:FROM → WHERE → GROUP BY 和聚合函数 → SELECT → ORDER BY → LIMIT首先,从数据表中选择数据(FROM),然后通过条件筛选来过滤记录

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    软件测试必备的数据库SQL查询语法

    数据库技术从诞生到现在,在不到半个世纪的时间里,形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域。在现实工作中,我们的软件测试工作通常与数据库密切相关。...where 子句对表中的数据筛选,结果为 true 的行会出现在结果集中 语法如下: select * from 表名 where 条件; 例: select * from students where...最大值 max(列)表示求此列的最大值 例 2:查询女生的编号最大值 select max(id) from students where gender=2; 5.3 最小值 min(列)表示求此列的最小值...例 3:查询未删除的学生最小编号 select min(id) from students where is_delete=0; 5.4 求和 sum(列)表示求此列的和 例 4:查询男生的总年龄...select 语句称之为子查询语句 子查询分类 标量子查询:子查询返回的结果是一个数据(一行一列) 列子查询:返回的结果是一列(一列多行) 行子查询:返回的结果是一行(一行多列) 标量子查询 查询班级学生平均年龄

    2.9K20

    老司机教你用SQL之查询操作

    子句对表中的数据筛选,结果为true的行会出现在结果集中 语法如下: select * from 表名 where 条件; 例: select * from students where id=1; where...,括号中写星与列名,结果是相同的 例1:查询学生总数 select count(*) from students; 最大值 max(列)表示求此列的最大值 例2:查询女生的编号最大值 select max...is_delete=0; 求和 sum(列)表示求此列的和 例4:查询男生的总年龄 select sum(age) from students where gender=1; -- 平均年龄 select...求总页数:此段逻辑后面会在python中实现 查询总条数p1 使用p1除以m得到p2 如果整除则p2为总数页 如果不整除则p2+1为总页数 求第n页的数据 select * from students...列子查询: 返回的结果是一列(一列多行) 行子查询: 返回的结果是一行(一行多列) 标量子查询 查询班级学生平均年龄 查询大于平均年龄的学生 查询班级学生的平均身高 select * from students

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    【学习】用Excel进行数据分析:描述性统计分析

    在数据分析的时候,一般首先要对数据进行描述性统计分析(Descriptive Analysis),以发现其内在的规律,再选择进一步分析的方法。...描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形,常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等...选项有2方面,输入和输出选项 输入区域:原始数据区域,选中多个行或列,选择相应的分组方式逐行/逐列; 如果数据有标志,勾选“标志位于第一行”;如果输入区域没有标志项,该复选框将被清除,Excel 将在输出表中生成适宜的数据标志...; 输出区域可以选择本表、新工作表或是新工作簿; 汇总统计:包括有平均值、标准误差(相对于平均值)、中值、众数、标准偏差、方差、峰值、偏斜度、极差、最小值、最大值、总和、总个数、最大值、最小值和置信度等相关项目...第K大(小)值:输出表的某一行中包含每个数据区域中的第 k 个最大(小)值。 平均数置信度:数值 95% 可用来计算在显著性水平为 5% 时的平均值置信度。

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    数据的描述性统计与python实现

    参考链接: Python中的统计函数 1(中位数和平均值的度量) 数据的描述性统计与python实现  使用pandas导入数据  导入需要的包  import pandas as pd import...snd.height.value_counts().sort_index().plot(kind = 'bar') 数据的集中趋势  众数:出现频率最多的取值 中位数:按大小排序后中间那个取值(50%...加权平均值的大小不仅取决于总体中各单位的数值(变量值)的大小,而且取决于各数值出现的次数(频数),由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡轻重的作用,因此叫做权数 几何平均数:几何平均数是对各变量值的连乘积开项数次方根...  数据的离中趋势  方差:样本方差的定义  标准差:样本方差的算术平方根,定义:  极差:最大值-最小值 平均差:各个变量值同平均数的离差绝对值的算术平均数。...四分位差:上四分位数(Q3,即位于75%)与下四分位数(Q1,即位于25%)的差。 异众比率:异众比率指的是总体中非众数次数与总体全部次数之比。换句话说,异众比率指非众数组的频数占总频数的比例。

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    6.数据分析(1) --描述性统计量和线性回归(1)

    ---- 1、Matlab常用描述性统计量 函数说明max最大值mean平均值或均值median中位数值min最小值mode出现次数最多的值,也就是常说的众数std标准差var方差,用于度量值的分散程度...1.1、计算最大值、均值和标准差 使用 MATLAB 函数计算一个 24×3 矩阵(称为 count)的描述性统计量。...,请指定另一个输出参数 index 以返回行索引。...变量 index 包含每列中对应于最大值的行索引。 要找到整个 a 矩阵中的最小值,请使用语法 a(:) 将 24×3 矩阵转换为 72×1 列向量。...在某些情况下,可合理地将这些点视为离群值,即与其余数据不一致的数据值。 以下示例说明如何从 24×3 矩阵 a 中的三个数据集中移除离群值。这儿离群值定义为偏离均值超过三倍标准差的值。

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    深度剖析HBase负载均衡和性能指标

    节点上的Region个数是否均衡,这里通过以下步骤来判断: 计算均衡值的区间范围,通过总Region个数以及RegionServer节点个数,算出平均Region个数,然后在此基础上计算最小值和最大值;...执行负载均衡操作之前,首先计算集群中总的Region个数,当前实例中集群中的Region总个数为175+56+99=330,然后计算每个RegionServer需要容纳的Region平均值,计算结果:...平均值(110) = 总Region个数(330) / RegionServers总数(3) 计算最小值和最大值来判断HBase集群是否需要进行负载均衡操作,计算公式: # hbase.regions.slop...权重值,默认为0.2 最小值 = Math.floor(平均值 * (1-0.2)) 最大值 = Math.ceil(平均值 * (1+0.2)) HBase集群如果判断各个RegionServer中的最小...根据实例中给出的Region数,计算得出最小值Region为88,最大值Region为120。

    2.7K20

    Elasticsearch 存算分离功能 POC 方案

    个数 used_regions 稀疏缓存文件中已使用的region个数 region_size_in_bytes region的大小 read_count 从磁盘读取数据的次数 read_total_bytes_in_bytes...min_in_bytes 针对单个分片,快照中该文件后缀的所有文件长度最小值 max_in_bytes 针对单个分片,快照中该文件后缀的所有文件长度最大值 average_in_bytes 针对单个分片...,快照中该文件后缀的所有文件长度平均值 contiguous_bytes_read 连续读取的总次数、总大小、最小值、最大值 non_contiguous_bytes_read 非连续读取的总次数、总大小...、最小值、最大值 cached_bytes_read 从缓存文件读取(包括文件头的缓存文件)的 总次数、总大小、最小值、最大值 index_cache_bytes_read 从索引缓存中读取(从索引缓存中查找时说明文件头缓存文件不存在...)的 总次数、总大小、最小值、最大值 cached_bytes_written 将数据写入到缓存文件(包括文件头的缓存文件)的 总次数、总大小、最小值、最大值 direct_bytes_read 当从缓存文件读取数据失败时

    1.7K194

    你永远不知道 : 量化导致视觉-语言基础模型的不一致偏差 !

    Hooker等人(2019年)首次指出,压缩视觉模型导致的精度下降主要集中在一些类中,这些类被 "cannibalized"以在其余类中保持准确性。...作者通过广泛评估多模态ViL模型中的量化效应,重点关注社会有意义特征如性别、年龄和种族的公平结果,来解决这一知识鸿沟。...量化变体本应具有与原始模型相似的准确性。 公平零样本分类。FACET(Gustafson等人,2023年)数据集包含52个人相关类别的专家图像标注,包括年龄、肤色和性别呈现。...在满足所期望图像比例与数据集中图像的真实分布相匹配的条件下,可以实现人口平权(Optimal MaxSkew@k=0)。...遵循 Berg 等(2022)的研究,作者在与数据集中图像正交的 240 个(优/劣)正面描述中报告 MaxSkew@1000 的平均值,匹配种族、年龄和性别等测试属性和 Prompt 。

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    Python编程作业四:文件操作

    运行结果: 二、程序填空2 下面的程序是统计并输出传感器采集数据中光照部分的最大值、最小值和平均值,所有值保留小数点后2位。...if val <minv: minv = val #minv中是光照的最小值 #以2位小数格式显示最大值、最小值、平均值 print("最大值、最小值、...minv = val #minv中是光照的最小值 #以2位小数格式显示最大值、最小值、平均值 print("最大值、最小值、平均值分别是:{:.2f},{:.2f},{:.2f}...然后将数据以逗号分隔,存储在一个列表中。接下来,使用字典d来统计每个数字出现的频率。然后将字典转换为包含键值对的列表 ls ,并按值(出现频率)进行降序排序。...最后,程序检查 mode_list 中的数字数量,如果只有一个数字,则输出单数形式的结果,否则输出复数形式的结果,表示所有众数及其出现的频率。

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    一文讲解特征工程 | 经典外文PPT及中文解析

    用'1'替换新数据中没见过的类别(没见过的类别如果有n个则编码为n) 可能会产生冲突:相同的编码,不同的变量(不同类别出现次数一样) 一个简单的例子 LabelCount编码(就是对count编码进行排名...(某些类别可能只包含部分的类别会出现0值,此时会进行拉普拉斯平滑,不过对于回归则没有这种问题) 添加随机噪声以应对过拟合(我一般用交叉验证不怎么加噪声) 正确应用时:线性和非线性的最佳编码 一个简单的例子...,最大值,最小值,偏度等。...可以使用:spyder,jupyter notebook,pandas 尝试简单的统计信息:最小值,最大值 合并目标,以便找到信息之间的相关性。...数据的稀疏性使您进入“维数的诅咒” 很多挖掘出好特征的机会: 重要的还是多实战,多总结,就像打策略游戏一样(比如魔兽争霸3),基本功要扎实,在实战中形成自己的一套处理问题的风格,不要抄kernel,不要窃取别人的特征

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    一文讲解特征工程 | 经典外文PPT及中文解析

    计数编码(频率编码) 将类别特征替换为训练集中的计数(一般是根据训练集来进行计数,属于统计编码的一种,统计编码,就是用类别的统计特征来代替原始类别,比如类别A在训练集中出现了100次则编码为100) 对线性和非线性算法均有用...(原始的target encoding直接对全部的训练集数据和标签进行编码,会导致得到的编码结果太过依赖与训练集) 堆叠形式:输出平均的目标的单变量模型 以交叉验证的方式进行(一般会进行交叉验证,比如划分为...(某些类别可能只包含部分的类别会出现0值,此时会进行拉普拉斯平滑,不过对于回归则没有这种问题) 添加随机噪声以应对过拟合(我一般用交叉验证不怎么加噪声) 正确应用时:线性和非线性的最佳编码 ?...按照行计算统计值 在一行数据上创建统计信息 NaN的数量,这个在拍拍贷的top解决方案上看到过,不过实际效果不稳定 0的数量 负值数量 平均值,最大值,最小值,偏度等。 ?...可以使用:spyder,jupyter notebook,pandas 尝试简单的统计信息:最小值,最大值 合并目标,以便找到信息之间的相关性。 ?

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    一文讲解特征工程 | 经典外文PPT及中文解析

    用'1'替换新数据中没见过的类别(没见过的类别如果有n个则编码为n) 可能会产生冲突:相同的编码,不同的变量(不同类别出现次数一样) 一个简单的例子 LabelCount编码(就是对count编码进行排名...(某些类别可能只包含部分的类别会出现0值,此时会进行拉普拉斯平滑,不过对于回归则没有这种问题) 添加随机噪声以应对过拟合(我一般用交叉验证不怎么加噪声) 正确应用时:线性和非线性的最佳编码 一个简单的例子...,最大值,最小值,偏度等。...可以使用:spyder,jupyter notebook,pandas 尝试简单的统计信息:最小值,最大值 合并目标,以便找到信息之间的相关性。...数据的稀疏性使您进入“维数的诅咒” 很多挖掘出好特征的机会: 重要的还是多实战,多总结,就像打策略游戏一样(比如魔兽争霸3),基本功要扎实,在实战中形成自己的一套处理问题的风格,不要抄kernel,不要窃取别人的特征

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    AWK处理日志入门

    cat access.log | awk '{print $1}' 2.语句定义 可以快速的用单引号’ ’,把所有语句写成一行。 也可以用-f 指定文件,文件里可以任意换行,增加可读性和重用性。...所有执行语句用{}括起来,{}的外面是一些高级的东西比如过滤条件,见后。 3. 列引用 $0代表整行所有数据,$1代表第一列(终于不是程序员数数从0开始了)。...输入的列分隔符 默认以空格做分割符,也可以重新指定,下例指定了':' awk -F ':' '{print $1,$2}’ access.log 也可以正则表达式定义多个分割符,下例指定了 '-' 和...输出的列间隔 print $1,$2 中间的','逗号,代表打印时第1与第2列之间使用默认分隔符号也就是空格,也可以用” ”来定义其他任意的字符: awk '{print $1 "\t" $2 " -...找出超时的数据集中发生的时间 第一段找出超时记录,第二段过滤掉时间戳里的微秒,然后按秒来合并,并统计该秒超时的次数。

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