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Excel按某一列数据从另一列找到对应字段的数值

本文介绍在Excel中，从某一列数据中找到与已知数据对应的字段，并提取这个字段对应数值的方法。   首先，来明确一下我们的需求。...现在已知一个Excel数据，假设其中W列包含了上海市全部社区的名称，而其后的Y列则是这些社区对应的面积；随后，Z列是另一批社区的名称，其中既有上海市的社区（也就是在W列中的数据），也可能会有其他城市的社区...我们希望，基于前面的W列与Y列，分别提取Z列社区对应的面积，存放在AA列里。如下图所示。   明确了需求，我们就可以通过Excel的公式来实现这一需求。...需求的实现也是很简单的，我们只需要在AA列中第一个数据行中，输入如下的公式即可。 =VLOOKUP(Z2,$W$2:$Y$53,3,FALSE)   其中，VLOOKUP是Excel中的查询函数。...此外，在列号字母和行号数字前，一定要加   随后，3表示在用来【寻找社区面积】的那一堆数据里，社区面积排在第几列。

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按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习..."num"列每个分组的平均值，然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...df.merge(gp_mean) df2["juncha"] = df2["num"] - df2["gp_mean"] print(df2) 方法三：使用 transform transform能返回完整数据...，输出的形状和输入一致（输入是num列，输出也是一列），代码如下： import pandas as pd lv = [1, 2, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 3, 3] num = [...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题，给出了3个行之有效的方法，帮助粉丝顺利解决了问题。

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    数值数据的特征工程

    数据馈送机器学习模型，越多越好，对吗？好吧，有时数字数据不太适合提取，因此，本文将介绍多种方法，可以将原始数字转换为更可口的东西。 数值数据几乎是福气。为什么差不多？...通常需要进行转换以减轻建模的难度并提高模型的结果。因此，设计数值数据类型的技术是数据科学家（无论是机器学习工程师）还是其炮兵的基本工具。...请注意，如果值跨较大的数值范围，则更好的方法可能是将值分组为常数的幂，例如10：0–9、10–99、100–999、1000的幂–9999。...当计数中的间隙较大时，自适应垃圾箱更适合。当计数值之间有较大的边距时，某些固定宽度的纸槽将为空。 要进行自适应装仓，我们可以利用数据的分位数-将数据划分为相等部分（例如中位数）的值。...20)), showlegend=False, width=800, height=500) fig.show() # display figure 注意：Box-cox转换仅在数据为非负数时起作用

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    用于 LLM 的公开的数值数据

    用于 LLM 的公开的数值数据 这个存储库包含了用于训练 OpenAI 的大型语言模型的一部分公开的数值数据。这些数据已经被处理成符合 OpenAI 的数据管道格式。...此外，我们还提供了一个 Python 脚本，用于将原始的表格数据转换成适合训练的格式。...(USGS) 美国国家气象局 (NWS) 数据格式 数据被存储为 JSON 文件，每个 JSON 文件包括一个名为 data 的数组。...数组中的每个元素都是一个包含两个键的字典： input: 用于训练模型的输入文本。输入文本通常包括一个问题或描述。 output: 模型的预期输出。这通常是一个简短的回答或数值。...我们提供了一个 Python 脚本，用于将原始的表格数据转换成适合训练的格式。您可以参考这个脚本来了解如何处理数据，以及如何根据您的需求修改它。

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    Excel公式练习：求三列数值之和等于指定值的组合数

    同时，想想自己怎么解决这个问题，看看别人又是怎样解决的，从而快速提高Excel公式应用水平。 Q：有3列数据，每列有10个数值，从每列中取1个数值，这3个数值相加的和为20，有多少种组合。...示例数据如下图1所示。 图1 要求编写一个公式，返回其组合数。 规则：列A中的数值只能使用1次，其他两列数值可任意使用。 写下你的公式。 A：确实很具有挑战性。 公式1：数组公式。...中的数值与列C中的数值相加的所有结果。...上述两个数组作为SMALL函数的参数，由小到大依次取得列B与列C数值相加所有结果组成的数组，共100个值，然后，将列A中的值与之相加，得到一个100×10行的数组，这是3列所有数值组合相加的结果。...将这个结果与指定的数值20比较，得到一个由TRUE/FALSE值组成的数组，其中的TRUE值就是3列中数值相加和为20的值所在位置。

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    SQL 将多列的数据转到一列

    假设我们要把 emp 表中的 ename、job 和 sal 字段的值整合到一列中，每个员工的数据（按照 ename -> job -> sal 的顺序展示）是紧挨在一块，员工之间使用空行隔开。...5000 (NULL) MILLER CLERK 1300 (NULL) 解决方案 将多列的数据整合到一列展示可以使用 UNION...使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以将多列的数据放到一列中展示，一行数据过 case...when 转换后最多只会出来一个列的值，要使得同一个员工的数据能依次满足 case when 的条件，就需要复制多份数据，有多个条件就要生成多少份数据。...判断是否加空行也是 case when 中的条件，因此每个员工的数据都要生成 4 份。

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    Pandas中求某一列中每个列表的平均值

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【冫马讠成】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。...原始数据如下： df = pd.DataFrame({ 'student_id': ['S001','S002','S003'], 'marks': [[88,89,90],[78,81,60...],[84,83,91]]}) df 预期的结果如下图所示： 二、实现过程 方法一 这里【瑜亮老师】给出一个可行的代码，大家后面遇到了，可以对应的修改下，事半功倍，代码如下所示： df['dmean...(np.mean) 运行之后，结果就是想要的了。...完美的解决了粉丝的问题！ 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，一共两个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。

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    使用Pandas返回每个个体记录中属性为1的列标签集合

    一、前言 前几天在J哥的Python群【Z】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。 各位群友，打扰了。能否咨询个pandas的处理问题？...左边一列id代表个体/记录，右边是这些个体/记录属性的布尔值。我想做个处理，返回每个个体/记录中属性为1的列标签集合。...例如：AUS就是[DEV_f1,URB_f0,LIT_f1,IND_f1,STB_f0]，不知您有什么好的办法？ 并且附上了数据文件，下图是他的数据内容。...后来他粉丝自己的朋友也提供了一个更好的方法，如下所示： 方法还是很多的，不过还得是apply最为Pythonic！ 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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    数值数据的特征预处理｜ML基础

    非树模型:所有其他监督学习模型都属于非树模型的范畴。线性模型、K近邻模型和神经网络是基于非树模型的一些例子。 不同的数据类型或特征 一个数据集可以包含各种数据类型或特征。...以下是一些最常见的数据类型: 数值特征 分类特征和顺序特征 日期和时间 文本 图像 不同的数据类型和不同的机器学习模型需要不同类型的特征预处理。一些预处理方法对于所有数据类型都是通用的。...数值数据的特征预处理 ? 数值数据有测量或计数的意义。数值数据的例子包括雇员的工资、年龄和拥有的房屋数量。数值数据可以进一步分为两种类型:离散型和连续型。...因此，如果你想使用非基于树的模型获得良好的结果，你应该考虑规范化你的数值特征。 有不同的方法来归一化特征。...我列出了数据集中不同类型的特征，并简要讨论了基于树和非基于树的模型。然后，通过代码示例和直方图图，详细阐述了数值特征常用的特征预处理技术，包括归一化、离群点去除和对数变换等。

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    MySQL中count是怎样执行的？———count(1)，count(id)，count(非索引列)，count(二级索引列)的分析

    经常会看到这样的例子： 当你需要统计表中有多少数据的时候，会经常使用如下语句 SELECT COUNT(*) FROM demo_info;   由于聚集索引和非聚集索引中的记录是一一对应的，而非聚集索引记录中包含的列...（索引列+主键id）是少于聚集索引（所有列）记录的，所以同样数量的非聚集索引记录比聚集索引记录占用更少的存储空间。...---- 4. count(1)，count(id)，count(非索引列)，count(二级索引列)的分析 来看看count(1) SELECT COUNT(1) FROM demo_info; 执行计划和...再看一下count(非索引列) explain select count(common_field) from demo_info   对于count(非索引列)来说，优化器选择全表扫描，说明只能在聚集索引的叶子结点顺序扫描...而对于count(非索引列)来说，优化器选择全表扫描，说明只能在聚集索引的叶子结点顺序扫描。

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    怎么直接把一列的部分数据换成另一列里的数据？

    小勤：怎么把实际销售金额里空的数据用原单价来替代？即没有实际售价的使用原单价。 大海：这个问题好简单啊。添加一个自定义列，做个简单判断就可以了： 小勤：这个我知道啊。...但是，能不能不增加列，直接转换吗？比如用函数Table.TranformColumns？...大海：虽然Table.TranformColumns函数能对列的内容进行转换，但是它只能引用要转换列的内容，而不能引用其他列上的内容。...Table.ReplaceValue函数在一定程度上改变了这种问题的习惯。也是Power Query里大量函数可以非常灵活应用的地方。...但就这个问题来说，其实还是直接添加自定义列的方式会更加直接，因为大多数朋友应该都很熟悉这种在Excel中常用的辅助列套路。

    2K20

    「R」Shiny：用户界面（一）输入控件

    第 3 个参数一般是 value，它用于设定默认的控件值。 其他的参数一般每个控件都不太相同，需要根据情况和文档说明进行设定。...如果你想要了解每个输入函数的详情，请阅读相应的函数文档。 自由文本 这里介绍 3 个函数用于文本的输入。...数值输入 如果想要收集数值型数据，使用 sliderInput() 创建 1 个滑块，或使用 numericInput() 创建一个受限文本框。...一般当数值不那么重要时使用滑块，因为滑动选择一个指定值的体验比较糟糕。...单选按钮有两个很好的特点： 展示了所有可能选项，非常适用于短列表 可以展示非文字的内容，如表情 ui = fluidPage( radioButtons("rb", "Choose one:",

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    读取文档数据的各列的每行中

    读取文档数据的各列的每行中 1、该文件的内容被读 [root@dell leekwen]# cat userpwd 1412230101 ty001 1412230102 ty002..., 它的第一列值是1512430102, 它的第二列值为ty003 当前处理的是第4, 内容是:1511230102 ty004, 它的第一列值是1511230102,...它的第二列值为ty004 当前处理的是第5, 内容是:1411230102 ty002, 它的第一列值是1411230102, 它的第二列值为ty002 当前处理的是第6, 内容是...它的第一列值是1412290102, 它的第二列值为yt012 当前处理的是第8, 内容是:1510230102 yt022, 它的第一列值是1510230102,...它的第二列值为yt022 当前处理的是第9, 内容是:1512231212 yt032, 它的第一列值是1512231212, 它的第二列值yt032 版权声明：本文博客原创文章

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    数据库的方向 - 行vs列

    为了方便我们的讨论，我们假设每一行都包含一个用户的信息，每个用户的所有属性都整块儿存储在硬盘上。如下图所示，虚拟表（或者数组）中的列用来存储每个属性。 ? 在硬盘上，大量的页面用来存储所有的数据。...如果需要获取或更新Alice的信息，那么某一时刻在内存中仅需存储关于Alice的单一页面。 ? 虽然我还没有提到，但是你可以想象，如果是基于列的数据库，所有的数据都是以列的形式存储的。...若此时你使用了列式的数据库，那就可以方便快捷的获取数据，因为每一列的信息都是存储在一起的。例如，所有的“2013 Total Order”信息都是存储在同一列中的。...如果能对列中的数据进行有效的处理，某些工作负载会运行得更高效。在线分析处理（OLAP）工作负载常常需要收集列中的数据。...例如，如果你想要知道标记为“2013 Total Order”列中的所有值，当你使用基于列的数据库时，你可以将这一列放到内存中并统计所有值。

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    怎么将多行多列的数据变成一列？4个解法。

    - 问题 - 怎么将这个多行多列的数据 变成一列？...- 1 - 不需保持原排序 选中所有列 逆透视，一步搞定 - 2 - 保持原排序：操作法一 思路直接，为保排序，操作麻烦 2.1 添加索引列 2.2 替换null值，避免逆透视时行丢失，后续无法排序...2.3 逆透视其他列 2.4 再添加索引列 2.5 对索引列取模（取模时输入参数为源表的列数，如3） 2.6 修改公式中的取模参数，使能适应增加列数的动态变化 2.7 再排序并删列 2.8...筛选掉原替换null的行 - 3 - 保持排序：操作法二 先转置，行标丢失，新列名可排序 有时候，换个思路，问题简单很多 3.1 转置 3.2 添加索引列 3.3 逆透视 3.4 删列 -...4 - 公式一步法 用Table.ToColumns把表分成列 用List.Combine将多列追加成一列 用List.Select去除其中的null值

    3.4K20

    根据数据源字段动态设置报表中的列数量以及列宽度

    在报表系统中，我们通常会有这样的需求，就是由用户来决定报表中需要显示的数据，比如数据源中共有八列数据，用户可以自己选择在报表中显示哪些列，并且能够自动调整列的宽度，已铺满整个页面。...本文就讲解一下ActiveReports中该功能的实现方法。 第一步：设计包含所有列的报表模板，将数据源中的所有列先放置到报表设计界面，并设置你需要的列宽，最终界面如下： ?...第二步：在报表的后台代码中添加一个Columns的属性，用于接收用户选择的列，同时，在报表的ReportStart事件中添加以下代码： /// /// 用户选择的列名称...Location.X, cols[c].Location.Y); } else { // 设置需要显示的非第一列坐标...源码下载： 动态设置报表中的列数量以及列宽度

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    Python数据分析—时间列的基本操作

    在对海量数据进行分析的过程中，可能需要对数据中的时间列进行操作。 比如一个数据框中只有借款人的年龄(类似1994年2月8号)，我们想把这一列转换成具体的岁数，放到模型中使用。...这属于特征工程的一部分，我们该怎么操作？ 本节教大家如何在python中对数据框进行一些时间列的基本操作。...本文目录 导入时间处理库datetime 根据年龄算岁数 自定义年龄的展示形式 把字符型的数据转换成时间格式 对日期格式数据做减法 注意：本文采用的数据框date_frame： ?...，可以在python中输入如下语句： datetime.now().year-w datetime(2001,2,1).year 得到结果如下： 19 2 根据年龄算岁数 如果想把数据框中某一年龄列算出它对应的岁数...4 把字符型的数据转换成时间格式 假设我们得到了一列如下的字符格式时间: ['2003-11-3', '2002-2-5', '2000-5-1', '2001-1-1', '2002-3-1',

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