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Power Query用自定义函数(筛选N名)

Power Query用自定义函数(筛选N名) 【问题】 1.筛选总分3名 2.筛选语文5名 3.筛选数学前6名 4.筛选“语文”5名,“数学”5名的记录, 【难点】 筛选的“列名”不定...,N名不定 【解决方法】 创建一个自定义函数,function(表,列,N),然后就任你调用,一劳永逸, 【知识点】 1.Power Query自定义函数 【代码】 =========== ◆总分...3名 let 源 = top_n(数据源, "总分", 3) in 源 =========== ◆数学前5名 let 源 = top_n(数据源, "数学", 5) in...源 =========== ◆语文5名 let 源 = top_n(数据源, "语文", 5) in 源 =========== ◆满足数学前5名且语文是5名的记录 let...chinese),Table.ToRecords(maths)}), 自定义1 = Table.FromRecords(源) in 自定义1 【效果】 最后一个是既要满足数学前5名而且满足语文5

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​Linux 打印文本部分行内容(几行,指定,中间几行,跨行,奇偶,后几行,最后一匹配

N 行内容 # head 打印 5 行内容 $ head -5 test.txt $ head -n 5 test.txt # sed 打印 5 行内容 $ sed -n '1,5p' test.txt...## 读取第 2 记录,进行模式匹配:i=!1(因为上次 i 的值由 0 变成了 1),条件为假不打印。 ## 读取第 3 记录,因为上次条件为假,i 恢复初值为 0,继续打印。...# sed 打印最后一内容 $ sed -n '$p' test.txt # awk 打印最后一内容 $ awk 'END {print}' test.txt 打印匹配行内容 # 打印以 "...p' test.txt $ grep -v "^1" test.txt # 从匹配 "03" 到第 5 行内容 $ sed -n '/03/,5p' test.txt # 打印匹配 "03" ...到匹配 "05" 行内容 $ sed -n '/03/,/05/p' test.txt

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pp-同样的数据做透视,“10(n)项”筛选结果为毛不一样?

小勤:通过Power Pivot生成的数据透视表,里面的“10项”筛选功能好像有点儿问题啊,你看这个数据: 大海:这有啥问题?...小勤:比如我要筛选库存量4位的数据: 它就真的只给我4数据呢: 大海:这是Power Pivot的数据筛选机制,这组数据的后面两个库存量一样的,透视表里只保留到满足你设定的具体项数...这也说明了Power Pivot里对这些数据的概念会分得更细,定义得更加明确——因为要筛选的是4项(个),而不是4名。 小勤:那如果要保留这种末位库存量相同的数据(即4名),该怎么办?...比如,把数据添加到数据模型后: 1、先添加基础度量“库存合计”,如下图所示: 2、再求产品的动态排名: 3、筛选排名4的产品计算库存量: 4、然后创建透视表的时候,直接用这个量就可以了: 小勤...所以,现在你可以尽可能从比较简单的开始,比如我前面总结的《Power Pivot - DAX入门系列文章10篇汇总》,先打好基础,后面我还会继续整理更多相应的文章,让你可以更系统地训练,在不断地对数据筛选的概念加深理解后

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查找与n个字符相匹配的数据并返回相对应列中的数据

标签:VLOOKUP函数,Excel公式 有时候,可能想要查找与所给数据的开头n个字符相匹配的数据值,然后返回另一列中相关的数据,如下图1所示。...数据表区域是单元格区域A2:B7,要查找的值在单元格F1中,我们需要在A2:B7中的列A中查找与单元格F1中的值的11个字符相匹配的值,然后返回列B中相应的值。...在单元格F2中的公式为: =VLOOKUP(LEFT(F1,11)&"*",$A$2:$B$7,2,0) 公式中,使用LEFT函数提取查找值的11个字符,然后与“*”联接,来在数据表区域查找以“完美Excel2023...”开头的数据,很显然,单元格A4中的数据匹配,返回数据表区域第2列即列B中对应单元格B4中的数据630。

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linux常用命令之查阅文件用法选项功能键用法选项DEMO用法选项选项注意选项注意选项注意用法选项

功能键 空格space 下一页 enter 下一 /xxx 向下搜索xxx n 搜索下一个 :f 显示文件名并显示行号 q 退出 b或ctrl+b 向上翻页 LESS 也是一页一页的翻动 比more...xxx 向上搜索n搜索下一个 N反向搜索一个 HEAD head – output the first part of files 输出文件的几行 用法 head [-n number] file...选项 -n 后面接数字,表示输出几行 DEMO head -n 5 demo.txt 输出demo.txt的 head -n -100 demo.txt 不输出demo.txt的后100 TAIL...-atime、-mtime、-ctime,后面接数字 -mtime 5,表示修改时间在第五天到第四天的24小时 -mtime +5,表示修改时间在五天 -mime -5,表示修改时间在五天内,不包括第五天...mode,或者包括全部(+)mode,或者包括任一组(-)mode- 其他可进行的操作 -exec command 执行其他指令 find / -size +500k -exec ls -l {} \;

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【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

本篇文章总结了常用的46个Pandas数据工作方法,包括创建数据对象、查看数据信息、数据切片和切块、数据筛选和过滤、数据预处理操作、数据合并和匹配、数据分类汇总以及map、apply和agg高级函数的使用方法...print(data2.dtypes) Out: col1 int64 col2 object col3 bool dtype: objectt结果是Series类型head查看N...条结果In: print(data2.head(2)) Out: col1 col2 col3 0 2 a True 1 1 b True从第一开始取2...1 1 b Trueiloc[m:n,j:k]选择索引在m到n且列索引在j到k间的记录In: print(data2.iloc[0:2,0:1]) Out: col1...0 2 1 1选取索引在[0:2)列索引在[0:1)中间的记录,索引不包含2,列索引不包含1loc[m:n,[ '列名1', '列名2',…]]选择索引在m到n间且列名为列名1

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10个linux常用命令_linux常用命令及实例

|:管道 12. grep:按查找并匹配 13. tar:打包,压缩,解压 14. cat:打印文件内容 15. ps:查看进程process select 16. kill:杀死进程 17. passwd...# 可以查看当前目录下各子目录的文件权限 10. find:查找 find 常用参数: -name:根据文件名查找 -mtime nn为数字,表示找出在n的当天被更改过的文件(0表示今天)...-mtime +n:查找在n(不包括n天当天)被改过的文件 -mtime -n:查找在n天之内(包括n天当天)被改过的文件 -size +/-:查找比XXsize大/小的文件 ## find...12. grep:按查找并匹配 grep参数: -r:recursive,查找所有子文件(夹) -n:number,显示行号 -w:word,完整匹配整个单词 -i:insensitive...search,忽略大小写 -l:显示文件名称,而非匹配到的的内容 -v:反向选择,显示出没匹配到的的内容 ## grep用法 grep -i mystring file.txt # 忽略大小写

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grep与egrep

grep 和 egrep 都要通过 正则表达式来筛选我们想要的东西,只能筛选文本内容,不能对目录筛选,如果想筛选目录可以通过管道把目录传过去,或者把目录存到文件里头再筛选 –color=auto:对匹配到的文本着色后高亮显示...@localhost tmp]# grep -io “h” /tmp/h1 H H h h H h -v  是忽略匹配到的 [root@localhost tmp]# grep -v “h...-B #:before # [root@localhost tmp]# grep -B2 “root” /tmp/passwd root:x:0:0:root:/root:/bin/bash...:匹配其前面的字符0次或者1次, \+:匹配其前面的字符1次或者多次,前面的字符至少出现1次 \{m\}:匹配其前面的字符m次 \{m,n\}:匹配前面的字符至少m次至多n次 \{0,n\}:至多匹配...n次 \{m,\}:至少匹配m次 3、位置锚定 ^:首锚定:用于模式的最左侧 $:行尾锚定:用于模式的最右侧 ^patten$:用patten来匹配整行 ^$:空白 ^[[:space:

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盘点66个Pandas函数,轻松搞定“数据清洗”!

今天我们重新盘点66个Pandas函数合集,包括数据预览、数值数据操作、文本数据操作、/列操作等等,涉及“数据清洗”的方方面面。...head()方法和tail() 方法则是分别显示数据集的n和后n行数据。如果想要随机看N的数据,可以使用sample()方法。...数据筛选 如果是筛选行列的话,通常有以下几种方法: 有时我们需要按条件选择部分列、部分行,一般常用的方法有: 操作 语法 返回结果 选择列 df[col] Series 按索引选择 df.loc[label...] Series 按数字索引选择 df.iloc[loc] Series 使用切片选择 df[:5] DataFrame 用表达式筛选[3] df[bool_vec] DataFrame 除此以外...如果想直接筛选包含特定字符的字符串,可以使用contains()这个方法。 例如,筛选户籍地址列中包含“黑龙江”这个字符的所有

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正则表达式学习

+ 匹配>=1个重复的+号的字符。 ? 标记?之前的字符为可选. {n,m} 匹配num个大括号之前的字符或字符集 (n <= num <= m)....但如果在 {} 加上特征标群 (...) 则表示整个标群内的字符重复 N 次。 我们还可以在 () 中用或字符 | 表示或。例如,(c|g|p)ar 匹配 car 或 gar 或 par....\p 匹配 CR/LF(等同于 \r\n),用来匹配 DOS 终止符 4....用于筛选所有匹配结果,筛选条件为 其跟随着断言中定义的格式。 例如,表达式 (?<=(T|t)he\s)(fat|mat) 匹配 fat 和 mat,且其跟着 The 或 the。 “(?...用于筛选所有匹配结果,筛选条件为 其不跟随着断言中定义的格式。 例如,表达式 (?<!(T|t)he\s)(cat) 匹配 cat,且其不跟着 The 或 the。 “(?<!

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上古神器 awk 笔记

action 表示筛选通过后执行的操作 pattern 和 action 都可省略 省略 pattern 则不筛选数据,表示对每一数据都执行 action 省略 {action} 表示对每一都执行...{print} 省略 action 表示对筛选不做任何操作,该语法实际使用中并无意义 可以将 BEGIN 与 END 代码块看成一种特殊的 pattern{action} 代码块 # bool pattern...awk 读取文件 记录分隔符 awk读取文件时, 每读取一条记录(Record)(默认下按读取,一就是一条记录)....可通过修改预定义变量RS来改变每次读取的记录模式,RS变量表示输入记录分隔符(Record Separator),默认值为\n RS一般设置在 BEGIN 代码块中,因为需要在读取文件确定好分隔符 注...为非零值,正则匹配时忽略大小写 特殊RS值解决特定需求: RS="" # 按段落读取 RS="^$" # 一次性读取所有数据, 该正则只能匹配空文件 RS="\n+" # 按读取,但忽略所有空行

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2-SQL语言中的函数

1.05); # FLOOR(X) 向下取整 SELECT FLOOR(1.05); # TRUNCATE(X,D) 截断函数 SELECT TRUNCATE(1.69999,1); # MOD(N,...】 GROUP BY 分组列表 【ORDER BY 子句】 注意: 查询列表比较特殊,要求是分组函数和group_by后出现的字段 分组查询中的筛选可以分为两类 分组筛选:分组筛选也就是筛选的内容在数据库中就存在...分组筛选:分组筛选也就是筛选的内容在数据库中就存在, 可以直接利用对应列筛选,利用where语句筛选,位置在group_by字句的前面 2....BY 分组】 【HAVING 筛选条件】 【ORDER BY 排序列表】 sql99语法包括(连接类型): 内连接(INNER) 外连接 左外(LEFT 【OUTER】) 右外(LEFT...`department_id`; # 外连接 /* 用于查询一个表中有,另一个表中没有的记录 特点: 外连接的查询结果为主表中的所有记录 如果表中有和它匹配,则显示匹配的值 如果没有匹配

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