首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

将IMAGE函数仅添加到通过IMPORTXML收集的一列数据

,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保你已经在Google Sheets中打开了包含通过IMPORTXML函数收集的数据的工作表。
  2. 在要添加IMAGE函数的列旁边插入一个新的列。可以通过右键单击列标头并选择"插入左侧"或"插入右侧"来完成。
  3. 在新插入的列的第一个单元格中,输入以下公式:
  4. 在新插入的列的第一个单元格中,输入以下公式:
  5. 其中,"URL"是你要从中收集数据的网页的URL,"XPath"是指向包含要提取的图像URL的元素的XPath表达式。请根据你的实际情况进行替换。
  6. 按下回车键,该公式将在当前单元格中显示从指定URL提取的图像。
  7. 将该公式应用到整个新插入的列中。可以通过将鼠标悬停在公式单元格的右下角,直到光标变为十字箭头,然后单击并拖动鼠标来完成。

这样,你就成功地将IMAGE函数仅添加到通过IMPORTXML收集的一列数据中了。每个单元格都将显示从指定URL提取的图像。你可以根据需要调整列的宽度或对图像进行其他格式设置。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【GEE】9、在GEE中生成采样数据【随机采样】

有充分证据表明,食草动物主要以麋鹿为食,会对白杨的再生率产生负面影响,因为白杨倾向于在大型单型林分中生长。因此,这些林分中的白杨再生率可以决定下层的组成。从一个地区排除麋鹿、鹿和奶牛放牧对白杨再生有可观察到的影响,但在了解白杨林下的存在如何影响从初级生产者到大型哺乳动物的地区的整体生物多样性方面所做的工作有限。在本模块中,我们将使用多个数据集和一米分辨率的图像来开发用于理论实地调查研究的采样位置。我们还将建立一个存在/不存在数据集,我们可以用它来训练一个特定区域的白杨覆盖模型。创建这样一个模型的过程可以在模块 7中找到。

04
  • leetcode-51. N 皇后

    这道题用基于集合的回溯的方法。在主体方法中,先定义变量储存最终结果集的变量,定义跟传入的皇后个数一样多的整形数组来储存皇后摆放的位置,对数组全赋值为 -1 也就是一个初始化的操作,定义三个集合分别记录每一列以及两个方向的每条斜线上是否有皇后,进行回溯,最终完回溯后返回最终结果集即可。   进入回溯算法之前对皇后个数与当前行数进行判断,当皇后个数跟行数一样的时候证明符合条件且经排列完成,则需要生成符合要求的棋盘布局,并将本次解法加入结果集数组中,也就是本次成功的布局;当皇后个数跟行数不一样的时候证明排列还在进行中,则需要判断哪一行那一列符合要求能放入皇后,先判断该列,如果该列已经有了皇后则进行下一个 for 循环。如果该列没有,则判断两个方向的斜线是否有皇后,如果任一斜线上已经有了皇后则进行下一个 for 循环,如果没有皇后,则确定这个位置符合放置皇后,将此时的行数作为数组的下标,列数作为该数组的对应行坐标的值存进去,记录入当前选择的位置和受影响的列和两个斜线。接着进入下一个递归,列数不变但是行数加一,其它参数一样。记得还原当前选择的位置,还原受影响的列和两个斜线,让下一次通过层次的选择不受影响,这是回溯的特性。   上文提到的生成结果棋盘的方法是先定义存储棋盘的结果集,用 for 循环生成 n 行 n 列的棋盘,n 为皇后个数。在 for 循环中定义一个长度为皇后个数的 char 数组,将其全部填充 ‘.’,再将上边记录皇后可以放的位置的对应地方用 ‘Q’ 覆盖 ‘.’,将 char 类型的数组转换为 String 类型添加到结果集中,并返回存储棋盘的结果集即可完成棋盘制作。   以上提到的两个方向的斜线的定义如下:

    06

    groupby函数详解

    这是由于变量grouped是一个GroupBy对象,它实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组键df[‘key1’]的中间数据而已,然后我们可以调用配合函数(如:.mean()方法)来计算分组平均值等。   因此,一般为方便起见可直接在聚合之后+“配合函数”,默认情况下,所有数值列都将会被聚合,虽然有时可能会被过滤为一个子集。   一般,如果对df直接聚合时, df.groupby([df['key1'],df['key2']]).mean()(分组键为:Series)与df.groupby(['key1','key2']).mean()(分组键为:列名)是等价的,输出结果相同。   但是,如果对df的指定列进行聚合时, df['data1'].groupby(df['key1']).mean()(分组键为:Series),唯一方式。 此时,直接使用“列名”作分组键,提示“Error Key”。 注意:分组键中的任何缺失值都会被排除在结果之外。

    01

    pandas merge left_并集和交集的区别图解

    left: 拼接的左侧DataFrame对象 right: 拼接的右侧DataFrame对象 on: 要加入的列或索引级别名称。 必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。 如果未传递且left_index和right_index为False,则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。 left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 left_index: 如果为True,则使用左侧DataFrame中的索引(行标签)作为其连接键。 对于具有MultiIndex(分层)的DataFrame,级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。 right_index: 与left_index功能相似。 how: One of ‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’. 默认inner。inner是取交集,outer取并集。比如left:[‘A’,‘B’,‘C’];right[’’A,‘C’,‘D’];inner取交集的话,left中出现的A会和right中出现的买一个A进行匹配拼接,如果没有是B,在right中没有匹配到,则会丢失。’outer’取并集,出现的A会进行一一匹配,没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。 默认为True,设置为False将在很多情况下显着提高性能。 suffixes: 用于重叠列的字符串后缀元组。 默认为(‘x’,’ y’)。 copy: 始终从传递的DataFrame对象复制数据(默认为True),即使不需要重建索引也是如此。 indicator:将一列添加到名为_merge的输出DataFrame,其中包含有关每行源的信息。 _merge是分类类型,并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值,取得值为left_only,对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only,并且如果在两者中都找到观察点的合并键,则为left_only。

    02
    领券