Excel技巧:Excel如何“提取”一列中红色单元格的数据? ? 场景:财务、HR、采购、商务、后勤部需要数据整理的办公人士。 问题:Excel如何“提取”一列中红色单元格的数据?...具体操作方法如下:第一步:进行颜色排序 将鼠标放置在数据区的任意单元格,单击“排序”按钮(下图1处),对下列表中“型号”列进行“单元格颜色”按红色进行排序。(下图3处) ?...第二步:复制红色单元格数据 将红色单元格的数据复制到D列。黏贴时可以选择“选择性黏贴—值”。效果如下: ? 是不是很快搞定了客户朋友的问题。但这样有个问题,破坏了数据原有的顺序。这时候怎么办呢?...补救步骤:增加辅助列 排序前,新增一列“序号”列。 ? 按颜色排序,复制出数据后,序号的顺序被打乱。 ? 第三步:按序号在升序排序。...而序号是强烈推荐大家工作添加的玩意。标识数据表的唯一性。当然这个案例有个问题,就是如果数据是更新的。你必须每次排序一次,所以用VBA还是必须要搞定的。
学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect Q:如下图1所示,在工作表列A中有很多数据(为方便表述,示例中只放置了9个数据),这些数据中有很多重复数据,我想得到重复次数最多的数据是那个...,示例中可以看出是“完美Excel”重复的次数最多,如何获得这个数据?...在上面的公式中: MATCH($A$1:$A$9,$A$1:$A$9,0) 在单元格区域A1:A9中依次分别查找A1至A9单元格中的数据,得到这些数据第1次出现时所在的行号,从而形成一个由该区域所有数据第一次出现的行号组组成的数字数组...MODE函数从上面的数组中得到出现最多的1个数字,也就是重复次数最多的数据在单元格区域所在的行。将这个数字作为INDEX函数的参数,得到想应的数据值。...,则上述公式只会获取第1个数据,其他的数据怎么得到呢?
excelperfect Q:数据放置在列A中,我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示,列A中存放了5个数据,要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合,如列B中所示。...如何实现? ? 图1 (注:这是无意在ozgrid.com中看到的一个问题,我觉得程序编写得很巧妙,使用了递归的方法来解决,非常简洁,特将该解答稍作整理后辑录于此与大家分享!)...A Set rng =Range("A1", Range("A1").End(xlDown)) '设置每个组合需要的数据个数 n = 3 '在数组中存储要组合的数据...Then lRow = lRow + 1 Range("B" & lRow) = Join(vResult, ", ") '每组组合放置在多列中...代码的图片版如下: ? 如果将代码中注释掉的代码恢复,也就是将组合结果放置在多列中,运行后的结果如下图2所示。 ? 图2
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。...在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...然后,通过将列名 ['Name', 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数,我们在数据帧中创建 2 列。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
,因此必须被拆为很多个小的数据包,然后根据标准使用单个的数据帧对这个长消息进行多帧传输,这就要求接收方必须能够接收这些单个的数据帧,然后在重组成原始的消息,说白了就是拆包和打包。...标准定义数据域的第一个字节作为多包消息的编号,例如,1,2,3......最大的数据长度为255 * 7 = 1785字节,也就是说J1939的多帧最多可以传送1785个字节。...必须注意数据包编号从1开始,最大到255.其实在实际应用中,很少有一次传输这么多字节的。...还有一点就是在多帧消息中,例如你有24个字节需要通过多帧传送,那么被拆分为4个包,而最后一个包未使用的字节需要填充0xff。...void j1939tp_update_rx_rtscts( uint8_t index ),涉及标准的内容很多,不能给大家一一列举,如果你想深入理解J1939的应用和开发一定好好看标准。
分区类型 优点 缺点 共性 Range 适合与日期类型,支持复合分区 有限的分区 一般只针对某一列 List 适合与有固定取值的列,支持复合分区 有限的分区,插入记录在这一列的值不在List中,则数据丢失...一般只针对某一列 Hash 线性Hash使得增加、删除和合并更快捷 线性Hash的数据分布不均匀,而一般Hash的数据分布较均匀 一般只针对某一列 Key 列可以为字符型等其他非Int类型 效率较之前低...MD5或SHA函数) 一般只针对某一列 海量数据优化2种方法 1、大表拆小表,分表、分区,物理的操作 2、sql语句的优化,通过增加索引来调整,但是数据量增大将会导致索引的维护代价增大,逻辑层面提升 大表拆小表...,列值是固定值的时候,例如枚举的时候 hash分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算,这个函数可以包含mysql中有效的,产生非负整数值得任何表达式...,测试使用 key分区:类似按hash分区,区别在于key分区只支持计算一列或多列,且mysql服务器提供自身的哈希函数 range分区sql create table emp( int int not
因此在本文中,介绍了如何在Pytorch中针对多类分类问题构建简单的深度学习模型来处理表格数据。 Pytorch是一个流行的开源机器库。它像Python一样易于使用和学习。...使用PyTorch的其他一些优势是其多GPU支持和自定义数据加载器。...除以外的所有列DateTime都是分类的。 ? 训练样本数据 问题陈述 根据保护动物的某些特征(例如年龄,性别,肤色,品种),预测其结果。...这涉及根据特定数据集覆盖__len__和__getitem__方法。 由于只需要嵌入分类列,因此将输入分为两部分:数字部分和分类部分。...模型 数据分为连续的和分类的部分。首先根据先前确定的大小将分类部分转换为嵌入向量,然后将它们与连续部分连接起来,以馈送到网络的其余部分。这张照片演示了使用的模型: ?
第一列的ID,和人为添加的ID2,名称不规则,我们只需要前面的基因名。...二 合久可分-一列拆多列 使用separate函数, 将“指定”分隔符出现的位置一列分成多列 2.1 默认,不指定分隔符 data %>% separate(ID, into = c("Gene",...2.4,按照第几个字符拆 根据第几个字符拆分,适合数据规整的,,, 可以用来将TCGA中的sampleID转为常见的16位,需要先转置 data2 %>% select(Gene1,contains...() %>% #数据转置,样本为行名 rownames_to_column(var="Sample") %>% #行名变为数据中的列 separate(Sample, into = c("Sample...三 分久必合-多列合一列 使用unite函数, 可将多列按照“指定”分隔符合并为一列 data %>% unite(ID_new, ID:ID2, sep = "_") %>% head() ?
类型(Type) 类型,用于区分索引中的文档,即在索引中对数据逻辑分区。比如设计项目分为 ui 、 ux 这些类型。可以放在该类目进行区分。但一般操作,很少用到这么复杂的。...可见, _index 索引的重要性。避免某个索引存储不相关的数据。 二、ES 集群 ES 集群搭建,文章很多。我这边也不一一列举了。先看 ES 集群分布式图 ?...那具体的某个 project A 的数据会被切分,存储在不同的分片上。那么根据 project A 的 _id 如何路由到具体的分片上呢?...routing 是可变值,支持自定义。默认文档 _idnumberofprimary_shards 主分片的数量 三、ES 集群上业务优化 一个索引 project , 存储某业务的数据。...拆 字诀:类似分片的路由规则,根据具体业务指定即可。 这里,我们可以定义 1000 个索引,分别名为 project1、project2、project_3...
大多数汽车根据功能域将车内网划分为诊断域、动力域、底盘域、车身域和信息域这5大部分,部分混动车型还会有混动域,具备高级辅助驾驶的车型还会有ADAS域。...根据信号的分类,可以筛选出部分核心零件。汽车信号,暂且可以分为两类,一类是网络信号,包含4G、蓝牙、Wi-Fi、CAN、以太网、LIN、flexray等。...汽车维修手册中含有电路图,在电路图的识别过程中,手册中会写清楚如何将所有的零件建立正确的电气连接。如图 3所示的维修网站提供[2]的电路图资料中,包含了每个电器系统的接插件外形及其引脚定义。...我们听到PCB主板上继电器跳动的声音,说明CAN信号中包含大灯、门锁等控制信号,因为这些大电流设备需要继电器作为BCM的开关进行控制。...通过二分法,我们定位到帧ID为0x550的第一个字节的第2、3位(从0开始,由低位向高位计算)为控制其两个继电器的数据位。具体数据格式如图8所示。
图1.4 CLB内部结构 作者肉眼数了一下,一列蓝色方块中,蓝色方块的数量是50个,也就是一列CLB中包含50个CLB(这个知识后面要用到);一列红色方块中,红色方块的数量是10个,也就是一列BRAM中包含...10个RAM36E1;一列绿色方块中,红色方块的数量是20个,也就是一列DSP中包含20个DSP48E1; ?...1个LUT的2个字节(6输入LUT初始值为64bit,也就是8字节),需要4个帧才能配置一个LUT,但是,一个帧又同时涉及到了20个LUT的配置信息,也就是一个帧会对一列SLICE中的LUT进行配置(前面提到过...图1.8 Virtex-5配置帧格式 细心的读者可以发现,图1.8中一个配置帧包含41个word,而一列SLICE包含20个SLICE,2个word可以配置一个SLICE的4个LUT,怎么多出了一个word...等),观察生成rbt文件中对应值的位置,理论上需要建立64个工程才能完全确定这个关系(但其实存在规律,不用这么多),成功破译了其对应关系,测试原始数据如表2.3所示(为了简单起见,将1个LUT的4部分数据写到一起
比如分为getNextState(), shouldUpdate(), updateState(), checkChildren()再穿插一些生命周期函数 按组件拆太粗,显然对大组件不太公平。...react的拆分单位是fiber(fiber tree上的一个节点),实际上就是按虚拟DOM节点拆,因为fiber tree是根据vDOM tree构造出来的,树结构一模一样,只是节点携带的信息有差异。...中定义的三个任务均执行完毕。...多帧执行 将task1、task2、task3中的睡眠时间提高至10ms: const sleep = (delay) => { const start = Date.now(); while...那我们继续看看beginWork中是如何判断下一个工作单元的。
工作任务:下面表格中的,、分开的内容进行批量分列 在chatgpt中输入提示词: 你是一个Python编程专家,完成一个脚本编写任务,具体步骤如下: 读取Excel文件:""F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析...,”,就根据“,”来分拆到多个列,比如:“埃摩森猎头圈”微信公众号,界面新闻,36氪,新浪科技,天风证券研究所; 如果单元格内容中有空格,就根据空格来分拆到多个列,比如:“ckdd 微软亚洲研究员 联讯证券...”; 单元格分拆完成后,把所有分拆出去的单元格内容追加到A列当前内容的后面; 然后对A列数据进行分类汇总,汇总方式为计数,分类汇总结果保存到Excel文件:F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\AI行业数据来源...DataFrame 用于存储拆分后的内容 split_df = pd.DataFrame(split_data) # 将拆分后的内容合并回第一列 http://logging.info("合并拆分后的内容到第一列...http://logging.info("将拆分后的内容追加到第一列当前内容的后面") df_expanded = pd.DataFrame() df_expanded[first_column_name
在本文中,我们将重点讨论一个将「多个预处理操作」组织成「单个操作」的特定函数:pipe。 在本文中,我将通过示例方式来展示如何使用它,让我们从数据创建数据帧开始吧。...,当然你也可以根据具体场景来定义。...: 需要一个数据帧和一列列表 对于列表中的每一列,它计算平均值和标准偏差 计算标准差,并使用下限平均值 删除下限和上限定义的范围之外的值 与前面的函数一样,你可以选择自己的检测异常值的方法。...这里需要提到的一点是,管道中的一些函数修改了原始数据帧。因此,使用上述管道也将更新df。 解决此问题的一个方法是在管道中使用原始数据帧的副本。...但是,管道函数提供了一种结构化和有组织的方式,可以将多个功能组合到单个操作中。 根据原始数据和任务,预处理可能包括更多步骤。可以根据需要在管道函数中添加任意数量的步骤。
二、逻辑设计: ER图:矩形(实体);菱形(联系集);椭圆(属性【下划线为主键】);线段(连接) 联系集主要用来将多对多关系转换为一对多(即建立一张关系表) ?...数据库设计范式: 第一范式:每一列属性都是不可分割的原子数据项(即每个属性不能再分)。 案例:将地址分为省份、城市、区县、详细(街道门牌),四个不可分割部分。...第三范式:在2NF基础上,任何非主属性不依赖于其它非主属性(在2NF基础上消除传递依赖,减少数据冗余) 案例:员工信息表中,添加部门编号后,不可再添加部门名称简介等依赖部门编号的属性。...BC范式:在3NF基础上,任何非主属性不能对主键子集依赖(在3NF基础上消除对主码子集的依赖) 三、物理设计 1、选择合适的数据库系统 2、定义数据库、表及字段的命名规范 3、根据数据库系统设置字段类型...2、维护索引 3、维护的表结构 4、表的拆分(垂直、水平) 垂直拆分原则:将常用的字段与不常用的字段依据id主键拆分为两个或多个表,减少表的宽度 水平拆分原则:将历史或过期数据水平拆分成多个表,减少表的长度
粘包和拆包问题也叫做粘包和半包问题,它是指在数据传输时,接收方未能正常读取到一条完整数据的情况(只读取了部分数据,或多读取到了另一条数据的情况)就叫做粘包或拆包问题。...这可能是因为底层传输层协议(如 TCP)会将多个小数据包合并成一个大的数据块进行传输,导致接收方在接收数据时一次性接收了多个数据包,造成粘连。...自定义数据协议(定义数据长度):在 TCP 协议的基础上封装一层自定义数据协议,在自定义数据协议中,包含数据头(存储数据的大小)和 数据的具体内容,这样服务端得到数据之后,通过解析数据头就可以知道数据的具体长度了...以上三种方案中,第一种固定大小的方法可能会造成网络流量的浪费,以及传输性能慢的问题;第二种解决方案实现难度大,且不利于维护,所以比较推荐的是第三种方案,使用特殊分隔符来区分消息的边界,从而避免粘包问题。...如何自定义解码器?
前面几篇专栏中,我们介绍了有关基于图片的人脸表情识别的相关内容。尽管该领域目前已取得了想当大的成就,但在实际使用中,仅仅依赖于图片并不一定能准确反映人的情绪状态。...图1左边一列为一个影视片段中的三帧,右边一列为相对应帧人脸检测出来的结果。...(ps:视频中除了有图像信息外,往往还包含丰富的语音甚至是文字信息,因此也有许多研究是利用多模态的方法来识别视频中人的情绪,本专栏更多围绕基于视觉的方法展开讨论。) ? 图1|影视片段。...左边一列为原始序列;右边一列为相对应的人脸序列[1] 2 常用数据集 跟介绍基于图片的人脸表情识别一样,在了解基于视频的人脸表情识别的具体方法之前,先了解该领域常用的一些数据集。...图7|DFEW中各类别样本示例 3 经典方法 对于模式识别问题,通常可以分为三大步骤:预处理、特征提取、利用分类器分类。
的区别 为什么 XML 资源文件要从文本格式编译成二进制格式 Android 资源管理框架又是如何快速定位到最匹配资源的 LinearLayout(线性布局) 线性布局是程序中最常见的布局方式之一,线性布局可以分为水平线性布局和垂直线性布局两种...FrameLayout(帧布局) FrameLayout(帧布局)可以说是五大布局中最为简单的一个布局,这个布局会默认把控件放在屏幕上的左上角的区域,后续添加的控件会覆盖前一个,如果控件的大小一样大的话...,简单直接就可以定位,但是手机的屏幕不一样大,适配性差; 可以直接用Android:layout_x和android:layout_y来定义组件的位置(两个属性只能在绝对布局中使用,在相对布局中都不会显示的...shrinkColumns 为设置被收缩的列的序号,收缩是用于在一行中列太多或者某列的内容文本过长,会导致某列的内容会被挤出屏幕,这个属性是可以帮助某列的内容进行收缩,用于防止被挤出的。...Android 资源管理框架又是如何快速定位到最匹配资源的 // 主要基于两个文件: 资源 ID 文件 R.java:赋予每一个非 assets 资源一个 ID 值,这些 ID 值以常量的形式定义在
如何入门?...所以,在做之前,最好根据规范确认下,哪些动画可以被支持,哪些不支持。有时候,一些动画在web端支持,但在iOS和Android上却不被支持。 ?...下面是Lottie的作者给出的一些建议 保持简单:JSON文件应该尽可能的简洁和保持小的体积 利用好AE的能力尽可能的减少额外的关键帧,例如多使用子父级方式而不是在每一个层上都添加一遍关键帧 避免使用路径关键帧...,因为它们会创建一个非常大的文档,会从路径上转换所有的顶点 避免使用Wiggle表达式和自动追踪等技术,这些技术会产生大量的关键帧,做出这么大的文件可能会使用JSON文件变得非常大,从而对性能产生大的负面影响...蒙版或者alpha蒙版应该尽可能的小,它们的大小将影响Lottie的性能,所以最好避免出现它们或保持它们最小。 混合模式,如叠加,屏幕,相加还不支持。
◆ ◆ ◆ 我们开始吧 从导入模块和加载数据集到Python环境这一步开始: ? # 1–布尔索引 如果你想根据另一列的条件来筛选某一列的值,你会怎么做?...在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列之后,Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的,也可以是用户定义的。举个例子,它可以用来找到任一行或者列的缺失值。 ? ?...# 7–合并数据帧 当我们需要对不同来源的信息进行合并时,合并数据帧变得很重要。假设对于不同物业类型,有不同的房屋均价(INR/平方米)。让我们定义这样一个数据帧: ? ?...# 8–数据帧排序 Pandas允许在多列之上轻松排序。可以这样做: ? ? 注:Pandas的“排序”功能现在已不再推荐。我们用“sort_values”代替。...解决这些问题的一个好方法是创建一个包括列名和类型的CSV文件。这样,我们就可以定义一个函数来读取文件,并指定每一列的数据类型。
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