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

Excel技术:如何在一个工作表中筛选并获取另一工作表中的数据

标签:Power Query,Filter函数 问题:需要整理一个有数千条数据的列表,Excel可以很方便地搜索并显示需要的条目,然而,想把经过提炼的结果列表移到一个新的电子表格中,不知道有什么好方法?...图1 示例数据位于名为“表1”的表中,我们想获取“产地”列为“宜昌”的数据。...方法1:使用Power Query 在新工作簿中,单击功能区“数据”选项卡中的“获取数据——来自文件——从工作簿”命令,找到“表1”所在的工作簿,单击“导入”,在弹出的导航器中选择工作簿文件中的“表1”...图3 方法2:使用FILTER函数 新建一个工作表,在合适的位置输入公式: =FILTER(表1,表1[产地]="宜昌") 结果如下图4所示。...图5 FILTER函数简介 FILTER函数是一个动态数组函数,其语法为: =FILTER(array, include, [if_empty]) 其中,参数array,想要筛选的数据,单元格区域或数组

18.2K40
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    如何在SQL中添加数据:一个初学者指南

    本文旨在为SQL新手提供一个清晰的指南,解释如何在SQL(Structured Query Language)中添加数据,包括基本的INSERT语句使用,以及一些实用的技巧和最佳实践。...理解SQL和数据库 在深入了解如何添加数据之前,重要的是要理解SQL是一种用于管理关系数据库系统的标准编程语言。它用于执行各种数据库操作,如查询、更新、管理和添加数据。...数据库则是组织、存储和管理数据的系统,它们可以非常复杂,包含成千上万的表,每个表都设计来存储特定类型的信息。 添加数据前的准备 在向数据库添加数据之前,你需要确保已经有一个数据库和至少一个表。...使用INSERT语句 基本语法 向SQL表中添加数据最常用的方法是使用INSERT INTO语句。其基本语法如下: INSERT INTO 表名 (列1, 列2, 列3, ...)...示例 假设我们有一个名为Employees的表,包含三个列:EmployeeID, LastName, FirstName。

    40610

    Hudi Transformers(转换器)

    Apache Hudi提供了一个HoodieTransformer Utility,允许您在将源数据写入Hudi表之前对其进行转换。有几种开箱即用的转换器,您也可以构建自己的自定义转换器类。...SQL 文件配置了这个 hoodie 属性:hoodie.deltastreamer.transformer.sql.file 查询应将源引用为名为“\”的表 最终的 sql 语句结果用作写入有效负载。...'; SELECT * FROM tmp_personal_trips; Flattening转换器 该转换器可以展平嵌套对象。...它通过以嵌套方式为内部字段添加外部字段和 _ 前缀来展平传入记录中的嵌套字段。 目前不支持扁平化数组。...下面的示例首先展平传入的记录,然后根据指定的查询进行 sql 投影: --transformer-class org.apache.hudi.utilities.transform.FlatteningTransformer

    1.7K20

    如何在SQL Server中将表从一个数据库复制到另一个数据库

    SQL Server提供了许多方法,可以用来执行表的数据和模式复制过程。为了研究这些方法中的每一个,我们将考虑下面的场景: 托管SQL服务器:localhost。...该语句将首先在目标数据库中创建表,然后将数据复制到这些表中。如果您设法复制数据库对象,如索引和约束,您需要为它单独生成脚本,然后您需要将脚本应用到目标数据库。...在SQL导入和导出向导的指定表复制或查询中,从一个或多个表或视图中选择复制数据。单击Next。...SQL脚本方法对于为表的模式和数据(包括索引和键)生成一个脚本非常有用。但是,如果表之间有关系,这个方法不会以正确的顺序生成表的创建脚本。...结论: 如您所见,可以使用多个方法将表从源数据库复制到目标数据库,包括模式和数据。这些工具中的大多数都需要您付出很大的努力来复制表的对象,比如索引和键。

    8.3K40

    怎样在 SQL 中对一个包含销售数据的表按照销售额进行降序排序?

    在当今数字化商业的浪潮中,数据就是企业的宝贵资产。对于销售数据的有效管理和分析,能够为企业的决策提供关键的支持。而在 SQL 中,对销售数据按照销售额进行降序排序,是一项基础但极其重要的操作。...想象一下,您面前有一张庞大的销售数据表,其中记录了各种产品在不同时间、不同地点的销售情况。...首先,让我们来了解一下基本的 SQL 语法。假设我们有一个名为“sales_data”的表,其中包含“product_name”(产品名称)、“sales_amount”(销售额)等列。...在实际应用中,可能会有更复杂的需求。...无论是为了制定销售策略、评估市场表现,还是优化库存管理,都能从有序的数据中获取有价值的信息。 总之,SQL 中的排序操作虽然看似简单,但却蕴含着巨大的能量。

    10710

    CNN的Flatten操作 | Pytorch系列(七)

    在此示例中,我们将展平整个张量图像,但是如果我们只想展平张量内的特定轴怎么办?这是使用CNN时通常需要的操作。 让我们看看如何使用PyTorch展平代码中的张量的特定轴。...展平张量的特定轴 在CNN输入张量形状的文章中《深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列(二)》,我们了解了一个卷积神经网络的张量输入通常有4个轴,一个用于批量大小,一个用于颜色通道...检查形状,我们可以看到我们有一个2级张量,其中三个单色通道图像被展平为16个像素。 四、扁平化一个RGB图 如果我们将RGB图像展平,那么颜色会怎样?...每个颜色通道将首先被展平。然后,展平后的通道将在张量的单个轴上并排排列。让我们来看一个代码示例。 我们将构建一个示例RGB图像张量,高度为2,宽度为2。...[3., 3., 3., 3.] ]) 总结: 现在,我们应该对张量的展平操作有了一个很好的了解。

    6.5K51

    ​FlattenQuant | 推动低比特量化技术突破,大幅提升大型语言模型的计算效率和部署性能!

    在本文中,作者介绍了一种称为FlattenQuant的方法,通过展平张量中的大通道,显著降低张量的最大值,以实现比特张量量化且精度损失最小。...表4展示了作者实验中LLMs相应的设置。在OPT的6.7b、13b、30b和66b模型上,作者的方法一致地实现了近50%的层量化,使用了INT4。另外,展平的比例主要保持在25%的范围内。...截断阈值为了在量化精度和资源使用之间取得平衡,有必要选择一个合适的参数 \beta 值,如公式7所示。从OPT-6.7模型获得的研究结果展示在表8中。...精度选择 作者需要选择一个合适的 \gamma (如公式8中定义的)来平衡量化精度和资源消耗。表10展示了在OPT-6.7模型上的结果。...通过将张量展平、通道重复以及后续的矩阵乘法运算符融合为一个单一 Kernel ,可以进一步减轻与展平操作相关的资源消耗。最后,可以推理出,随着模型规模的扩大,作者的方法的影响持续存在。

    39410

    分享 13 个有用的 JavaScript 片段,提升你的工作效率

    在这篇文章中,我将分享我发现它们有用的 15 个 JavaScript 代码片段。 1. 不循环地重复字符串 此 JS 片段将展示如何在不使用任何循环的情况下重复字符串。...数组的区别 另一个很棒的片段可以让你在数组中脱颖而出。当您处理长数组并想了解该数组的相似点或不同点时,这会派上用场。下面的示例代码将加深您的理解,您可以在您的 JS 项目中自由使用该代码。...].reverse().join(''); } console.log(Reverse("data")) //atad console.log(Reverse("Code")) //edoC 10、 展平深度数组...展平数组是将任何有序数组和二维数组转换为一维数组的过程。...您已经看过“展平数组”片段代码,但是深度展平数组又如何呢?当您有一个大的有序数组并且正常的展平对其不起作用时,此代码片段非常有用。为此,您需要深度平整。

    21130

    Python数据分析--numpy总结

    创建特定形状的多维数组 利用arange函数 存取元素 矩阵操作 数据合并与展平 合并一维数组 多维数组的合并 矩阵展平 通用函数 使用math与numpy函数性能比较: 使用循环与向量运算比较: 广播机制...nd12=np.arange(25).reshape([5,5]) nd12[1:3,1:3] #截取一个多维数组中,数值在一个值域之内的数据 nd12[(nd12>3)&(nd12<10)] #截取多维数组中...,指定的行,如读取第2,3行 nd12[[1,2]] #或nd12[1:3,:] ##截取多维数组中,指定的列,如读取第2,3列 nd12[:,1:3] array([[ 1, 2],...print("按列优先,展平") print(nd15.ravel('F')) #按照行优先,展平。...print("按行优先,展平") print(nd15.ravel()) [[0 1 2] [3 4 5]] 按列优先,展平 [0 3 1 4 2 5] 按行优先,展平 [0 1 2 3 4 5] 通用函数

    1.5K60

    ClickHouse系列--项目方案梳理

    自己一个项目的初步方案梳理。 1.整体流程 三条路线: 1.api–>kafka–>clickhouse 问题: 数据无法展平和清洗,难以加工,适合a.b等简单json格式。...pass 2.api展平–>kafka–>clickhouse 问题: api需要改造,数据需要写两套格式,要额外写一套ck的格式,侵入大。...pass 2.kafka–>roc–>clickhouse 优点: roc中进行数据清洗,展平,格式化等操作; 积压数据,批量写入; 对之前业务完全无侵入无影响; roc中需要实现: 消费逻辑...清洗,展平,格式化等逻辑; 批量写入逻辑; 失败处理逻辑; 2.细节选择 2.1表引擎选择 表引擎作用: 决定表存储在哪里以及以何种方式存储 支持哪些查询以及如何支持 并发数据访问 索引的使用...5.CollapsingMergeTree表引擎 CollapsingMergeTree就是一种通过以增代删的思路,支持行级数据修改和删除的表引擎。它通过定义一个sign标记位字段,记录数据行的状态。

    1.4K10

    C++一分钟之-扁平化映射与unordered_map

    然而,高效背后也隐藏着一些常见问题和易错点,特别是当涉及扁平化映射(即将多层嵌套的数据结构展平为单一层次的映射关系)时。...二、扁平化映射的应用场景 扁平化映射常用于处理具有多级索引的数据结构,如配置文件、数据库记录或嵌套对象。通过将多级结构展平为单层映射,可以简化数据访问逻辑,提高查询效率。...内存管理与性能调优 问题:不当的装载因子(load factor)设置可能导致频繁的哈希表重哈希,影响性能。...错误的键类型选择 问题:选择不合适的键类型(如非哈希和等价关系不明确的类型)会导致无法正常工作。...在实际应用中,还需根据具体场景进一步优化数据结构和算法设计,以达到最佳效果。

    13310

    Apache Drill 专为Hadoop、NoSQL和云存储设计的Schema-free类型的SQL引擎

    Apache Drill 关键特性 低延迟的SQL查询。 直接对自描述数据进行动态查询而无需提前定义Schema,如 JSON、Parquet、TEXT 和 Hbase等。...原地查询复杂的,半结构化数据 基于Drill的无模式特性,您可以原地查询复杂的,半结构化数据,无需在执行查询前展平(Flatten)或转换(ETL)数据内容。...这里有一个示例,通过一个简单的SQL来查询JSON文件中的嵌套元素和数组: SELECT * FROM (SELECT t.trans_id, t.trans_info.prod_id...Drill不仅支持丰富的数据类型,如 DATE, INTERVAL, TIMESTAMP, 和 VARCHAR等,还支持复杂的查询语法,如 关联子查询和WHERE子句连接,这里有一个示例,在Drill中运行...不仅可以连接不同的Hive元存储所包含的表,还可以将异构数据源的表进行连接(联邦查询特性),比如将Hive表关联(Join)Hbase表或文件系统中的日志目录等。

    1.7K30

    不用拆封就能读信?MIT透视技术登上Nature子刊

    机器之心报道 参与:蛋酱、小舟 一封来自两个世纪之前、层层折叠的信件,如何在不拆开的情况下阅读其内容?算法可以做到。...来自 MIT CSAIL 等机构的研究者,使用自动化的计算展平算法,在不破坏信件印章及未使用任何方式损害信件本身的情况下,成功「阅读」了一封 19 世纪三十年代的古老信件。...然后他们将计算展平算法应用于信件扫描。一折或两折的卷轴、书籍和文件的阅读并不困难,且早已解决,但锁信复杂的折叠结构带来了非比寻常的挑战。...这种「虚拟展开」的算法能将处于折叠状态和展平状态的信件进行 2D 和 3D 重构,包括信件的书写面和折痕图案。 ? ? 虚拟展开过程。...作为历史学家,我们经常探索过去的生活,但是阅读一个未曾送达的亲密故事,这的确是非比寻常的。」 开拓新领域 在《自然 · 通讯》的文章中,该团队还首次揭示了「锁信」技术的系统化。

    51720

    【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

    , 指的是 二元元组 , 也就是 RDD 对象中存储的数据是 二元元组 ; 元组 可以看做为 只读列表 ; 二元元组 指的是 元组 中的数据 , 只有两个 , 如 : ("Tom", 18) ("Jerry..."Tom", 18) 和 ("Tom", 17) 元组分为一组 , 在这一组中 , 将 18 和 17 两个数据进行聚合 , 如 : 相加操作 , 最终聚合结果是 35 ; ("Jerry", 12)...中 , 然后 按照空格分割开 再展平 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素的 键 Key 为单词 , 值 Value 为 数字 1 , 对上述 二元元组..., 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 , 然后展平数据解除嵌套 ; # 通过 flatMap 展平文件, 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 # 然后展平数据解除嵌套 rdd2 =...查看文件内容展平效果 : ", rdd2.collect()) # 将 rdd 数据 的 列表中的元素 转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element

    76320
    领券