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动态数组公式：动态获取某列中首次出现#NA值之前一行的数据

标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...图1 图2 如示例图2所示，可以在单元格G2中输入公式： =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式： =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变...，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。

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将任意随机变点位置及其后的数都赋值为NA

来源：R语言交流群-花儿少年 问题：在矩阵中，随机找到每一行的任意位置作为变点位置，然后把每一行变点位置及其后面的数都赋值为NA 思路：在矩阵中选择一个数据，可以通过值，也可以通过位置（索引）。...因此，我将此问题转换为一个位置查找（随机数）的问题。...处理：在矩阵中取位置（行和列），根据位置取数，然后根据位置将目标数据替换为NA # 生产一个100*5的矩阵 mx <-matrix(1:600,nrow = 100, ncol= 6) set.seed...1)*6) #创建一个空数列,用于存储单值列 mx1 <- matrix(NA,nrow=nrow(mx),ncol = 1) for (i in 1:nrow(mx)) { # 对mx每一行和改行的随机列...head(mx1) #存储从mx找到的每一行的任意位置作为变点值 head(mx2) #把每一行变点位置及其后面的数都赋值为NA 效果如下： > head(mx) #原始矩阵 [,1] [,

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Python库的实用技巧专栏

, 不同Key保留 result2 = test1 - test2 # counter相减: 相同Key值相减, 不同Key用0代替再相减, 结果只保留value是正值的key result3 = test1...0, 否则设置为None, 如果明确设定header=0就会替换掉原来存在列名, 如果是list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着每一列有多个标题), 介于中间的行将被忽略掉, 注意：如果skip_blank_lines..., 如果文件不规则, 行尾有分隔符, 则可以设定index_col=False来使pandas不适用第一列作为行索引 usecols: array-like 返回一个数据子集, 该列表中的值必须可以对应到文件中的位置...从文件头开始算起) na_values: scalar, str, list-like, or dict 一组用于替换NA/NaN的值, 如果传递, 需要制定特定列的空值。..., 那么默认的NaN将被覆盖, 否则添加 na_filter: bool 是否检查丢失值(空字符串或者是空值), 对于大文件来说数据集中没有空值, 设定na_filter=False可以提升读取速度 verbose

2.3K30

Keras中带LSTM的多变量时间序列预测

完成本教程后，您将知道： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和并将一个LSTM模型拟合到一个多变量的时间序列预测问题上。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。...快速检查显示前24小时pm2.5的NA值。因此，我们将需要删除第一行数据。数据集中后面还有一些零散的“NA”值。我们现在可以用0值来标记它们。...“否”列被删除，然后为每列指定更清晰的名称。最后，将NA值替换为“0”值，并且将前24小时移除。 “No”列被删除，然后为每列指定更清晰的名称。...最后，将NA值替换为“0”值，并且将最初的24小时移除。...我们可以使用博客文章中开发的series_to_supervised（）函数来转换数据集： 如何将时间序列转换为Python中的监督学习问题 首先，加载“ pollution.csv ”数据集。

46K149

基础知识 | 踏实做事，不要偷懒，之前偷的懒，以后都是要补回来的

values_from: 指定列“值”来自哪个变量列。 values_fill = 0表示若变宽后单元格值缺失，设置用何值填充。...write_xlsx(lxl,"长数据变成宽数据.xlsx") #运行结果： 03 如何将"长数据变成宽数据.xlsx"中宽数据变成长数据呢？...思路： 仓山、福清、高新、鼓楼、西湖这几个字符应该作为区域存储在一列 lxl=lxl%>%pivot_longer(-银行,names_to="区域",values_to="奖励金额",values_drop_na...=TRUE) #查看运行结果： 如何将去掉奖励金额中“0”所在的行？...将0替换成缺失值NA lxl$奖励金额[lxl$奖励金额==0]<-NA #查看结果 如何将NA所在的行删除，合并区域，查看往期文章～

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教程 | 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

以下是原始数据集的前几行数据。 ? 第一步，将零散的日期时间信息整合为一个单一的日期时间，以便我们可以将其用作 Pandas 的索引。 快速检查第一天的 pm2.5 的 NA 值。...在数据集中还有几个零散的「NA」值，我们现在可以用 0 值标记它们。 以下脚本用于加载原始数据集，并将日期时间信息解析为 Pandas DataFrame 索引。...「No」列被删除，每列被指定更加清晰的名称。最后，将 NA 值替换为「0」值，并删除前一天的数据。 ?...我们可以使用之前博客中编写的 series_to_supervised（）函数来转换数据集： 如何用 Python 将时间序列问题转换为监督学习问题（https://machinelearningmastery.com...总结 在本教程中，您学会了如何将 LSTM 应用于多变量时间序列预测问题。

3.8K80

「R」dplyr 列式计算

最后我们将简要介绍一下历史，说明为什么我们更喜欢 across() 而不是后一种方法（即 _if(), _at(), _all() 变体函数）以及如何将你的旧代码转换为新的语法实现。...) # df 每列乘以 mult 对应列的值 df %>% mutate(across(all_of(names(mult)), ~ .x * mult[[cur_column()]])) #> #..._at() 函数是 「dplyr」 中唯一你需要手动引用变量名的地方，这让它们比较奇怪且难以记忆。 为什么过了这么久才发现 across()？...我们可以使用没有外部名称作为将数据框列解包为单独列的约定。 你如何转移已经存在的代码？...幸运的是，将已有的代码转换为使用 across() 实现通常是非常直观的： 去掉函数 _if(), _at() and _all() 后缀 调用 across()，第一个参数如下： 后面如果还有参数，保持原样即可

2.4K10

R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资

. - wage, dta = wge) 完整线性模型的上述总结表明，自变量的许多系数在统计上并不显着（请参阅第 4 个数字列中的 p 值）。选择模型变量的一种方法是使用贝叶斯信息准则 (BIC)。...贝叶斯模型平均（BMA） 即使BIC处于最低值，我们能有多大把握确定所得到的模型是真正的 "最佳拟合"？答案很可能取决于基础数据的规模和稳定性。...在这些不确定的时候，贝叶斯模型平均化（BMA）是有帮助的。BMA对多个模型进行平均化，获得系数的后验值和新数据的预测值。下面，BMA被应用于工资数据（排除NA值后）。...# 不包括NA a_ona = na.omt(wae) # 运行BMA，指定BIC作为判断结果模型的标准 BMA(wge ~ ...., newdt = wrkr,eitr = "BMA") # 将结果转换为元 exp(wk_pedct) 预计这名化妆工作人员的周薪为 745 元。

2.6K30

教你搭建多变量时间序列预测模型LSTM（附代码、数据集）

以下是原始数据集的前几行数据。 第一步，将零散的日期时间信息整合为一个单一的日期时间，以便我们可以将其用作 Pandas 的索引。 快速检查第一天的 pm2.5 的 NA 值。...在数据集中还有几个零散的「NA」值，我们现在可以用 0 值标记它们。 以下脚本用于加载原始数据集，并将日期时间信息解析为 Pandas DataFrame 索引。...「No」列被删除，每列被指定更加清晰的名称。最后，将 NA 值替换为「0」值，并删除前一天的数据。 运行该例子打印转换后的数据集的前 5 行，并将转换后的数据集保存到「pollution.csv」。...我们可以使用之前博客中编写的 series_to_supervised（）函数来转换数据集： 如何用 Python 将时间序列问题转换为监督学习问题（https://machinelearningmastery.com...总结 在本教程中，您学会了如何将 LSTM 应用于多变量时间序列预测问题。

12.7K71

R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据

. - wage, dta = wge) 完整线性模型的上述总结表明，自变量的许多系数在统计上并不显着（请参阅第 4 个数字列中的 p 值）。选择模型变量的一种方法是使用贝叶斯信息准则 (BIC)。...贝叶斯模型平均（BMA） 即使BIC处于最低值，我们能有多大把握确定所得到的模型是真正的 "最佳拟合"？答案很可能取决于基础数据的规模和稳定性。...在这些不确定的时候，贝叶斯模型平均化（BMA）是有帮助的。BMA对多个模型进行平均化，获得系数的后验值和新数据的预测值。下面，BMA被应用于工资数据（排除NA值后）。...# 不包括NA a_ona = na.omt(wae) # 运行BMA，指定BIC作为判断结果模型的标准 BMA(wge ~ . ..., newdt = wrkr,eitr = "BMA") # 将结果转换为元 exp(wk_pedct) 预计这名化妆工作人员的周薪为 745 元。

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R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据

. - wage, dta = wge) 完整线性模型的上述总结表明，自变量的许多系数在统计上并不显着（请参阅第 4 个数字列中的 p 值）。选择模型变量的一种方法是使用贝叶斯信息准则 (BIC)。...贝叶斯模型平均（BMA） 即使BIC处于最低值，我们能有多大把握确定所得到的模型是真正的 "最佳拟合"？答案很可能取决于基础数据的规模和稳定性。...在这些不确定的时候，贝叶斯模型平均化（BMA）是有帮助的。BMA对多个模型进行平均化，获得系数的后验值和新数据的预测值。下面，BMA被应用于工资数据（排除NA值后）。...# 不包括NA a_ona = na.omt(wae) # 运行BMA，指定BIC作为判断结果模型的标准 BMA(wge ~ . ..., newdt = wrkr,eitr = "BMA") # 将结果转换为元 exp(wk_pedct) 预计这名化妆工作人员的周薪为 745 元。

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R（二）近期记录

计算各列的NA数量 这个可以用apply或者sapply快速实现 > df <- data.frame(col1=c(1, NA, 2), col2=c(2, 3, NA), col3=c(NA, NA...col2 col3 1 1 2 关于apply的说明 apply对一行或者一列是按照向量来处理的 假设要对每一行求和 > df <- data.frame(a=c(1, 2), b...按道理前两列都是数值型，那么apply后每一行的前两个元素也应该是数值型呀，那是不是呢，我们看看： > apply(df, 1, function(v) mode(v[1:2])) [1] "character...其实apply是将每一行当作一个向量来处理的。因为第三列是字符型，所以当一行中只要有一个值是字符型，其他数值型的值都会被自动转换为字符型。...上面说了那么多，关键就是apply是把一行或者一列当作向量来处理的；R中的向量要求值类型一致。 我看到不少人，包括我自己，都曾经因为不知道这一点而吃亏。

79930

数据类型与向量

例如：“a” ‘s’3.逻辑型：三类取值TURE(T)；FALSE(F);NA缺失值(NA不一定是逻辑型）判断数据类型：class()tab键可以自动补齐比较运算符号!...非数据类型的判断与转换is族函数，判断，返回值为TRUE或FALSEis.numeric()#判断是否数值型数据is.logical()#是否逻辑性数据is.character()#是否字符型数据任何符号放进...“”中，都为字符型数据as族函数实现数据类型之间转换as.numeric()#将其他数据类型转换为数值型as.logical()#.................逻辑型as.character()#...................字符型> as.numeric("jinny")#能转换的才能转换[1] NAWarning message:强制改变过程中产生了NA 数据结构数据结构分为向量，数据框（两者最关键...每一向量（列）只能有一种数据类型，可以有重复值图片应用脚本打开若是乱码，解决办法图片图片

21020

R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据

. - wage, dta = wge) 完整线性模型的上述总结表明，自变量的许多系数在统计上并不显着（请参阅第 4 个数字列中的 p 值）。选择模型变量的一种方法是使用贝叶斯信息准则 (BIC)。...贝叶斯模型平均（BMA） 即使BIC处于最低值，我们能有多大把握确定所得到的模型是真正的 "最佳拟合"？答案很可能取决于基础数据的规模和稳定性。...在这些不确定的时候，贝叶斯模型平均化（BMA）是有帮助的。BMA对多个模型进行平均化，获得系数的后验值和新数据的预测值。下面，BMA被应用于工资数据（排除NA值后）。...# 不包括NA a_ona = na.omt(wae) # 运行BMA，指定BIC作为判断结果模型的标准 BMA(wge ~ . ..., newdt = wrkr,eitr = "BMA") # 将结果转换为元 exp(wk_pedct) 预计这名化妆工作人员的周薪为 745 元。

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春招面试之N皇后问题

手撕算法系列之N皇后问题 0.题目 关于N皇后总共有两道题： 第一道题：求出所有皇后 n 皇后问题研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。 ?...上图为 8 皇后问题的一种解法。 给定一个整数 n，返回所有不同的 n 皇后问题的解决方案。 每一种解法包含一个明确的 n 皇后问题的棋子放置方案，该方案中 'Q' 和 '.'...、每一撇、每一捺上只能有一个皇后。...对于撇捺上述我们知道它们的规律，上述的规律，同时还可以得到撇捺的另一个规律： 撇：行+列=一个常数 捺：行-列=一个常数 在对冲突存储的时候，可以采用布尔来判断，也可以用set集合判断，下面给出两种解决方案...如果我们已经知道每一行的空位，也就是皇后可取位置，那么时间复杂度则会大大降低，基于这个思想，通过位运算获取每一行的空位，来优化算法。

83730

R语言实现Lasagna绘制

对于时间序列的数据我们通常用Spaghetti Plots进行展示，但是由于大量的纵向数据的重叠性，我们引入了Lasagna Plots来展示数据的层次性。...我们直接看实例： ## the matrix containing data for Figure02a H.mat <- matrix(NA, nrow=4, ncol=6) H.mat[1, 1:...以上就是基础的lasagna的绘制，此包还提供了几个排序函数： wr()对行内的值进行排序:如果显示的值是离散的，那么使用wr.disc();连续使用wr.cont ()。...er()对整个行进行排序，保留时态(列)信息。默认情况下是根据最低值出现的百分比进行排序，然后百分比最高的主题是最后一行;最低的就是最高的。实例： lasagna(er(H.mat)) ?...wc()在列中进行排序，打乱了行特定于列的性质，但揭示了组级的时间模式。与wr()一样，有一个离散的和连续的wc.disc()和wc.cont()实现。

57620

Python数据分析的数据导入和导出

例如，usecols='A:C'表示只读取A、B和C列。 dtype：指定每列的数据类型。可以是字典（列名为键，数据类型为值）或None。 skiprows：指定要跳过的行数。...可以是整数（表示跳过多少行）或列表（表示要跳过的行号）。 skip_footer：指定要跳过的末尾行数。默认为0，表示不跳过末尾行。 na_values：指定要替换为NaN的值。...read_excel()函数还支持其他参数，例如sheet_name=None可以导入所有工作表，na_values可以指定要替换为NaN的值等。你可以查阅pandas官方文档了解更多详细信息。...mangle_dupe_cols（可选，默认为True）：用于处理重复的列名。 dtype（可选，默认为None）：用于指定每列的数据类型。...converters：一个字典，用于指定不同列的数据类型转换函数。 na_values：一个列表或字符串，用于指定需要识别为缺失值的特殊字符串。

17010

关于南丁格尔图的“绘后感”

三、基于以上思路需要准备的数据 图形数据，即是表格中已有的数据（Counts值） 分组数据和物种分类数据，表格中也有（Target和Classification） 文字标签的数据，包括 各物种的名称 名称的旋转角度...），但是在这种情况下，对Species列去重后，由于每一类的重复数量不同，对应生成的新列会稍微复杂一点（也可以生成）。...正确应该是，上表中，uniq.ID为NA，然后根据uniq.species列对应的非NA行填入顺序编号1到26，于是我重新编号。...但在ggplot2中的各图层函数的angle参数（设置旋转度数）的值是以直角坐标系为参照，以角度为单位。...必须与变量中的值对应，因子水平中没有的变量会被设置成缺失值(NA) 关于x轴的顺序。由于本次数据x轴本身也是分类变量，理论上也要先因子化，才能进行映射画图。

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