Q：很有趣的一个问题！如下图1所示的工作表，在单元格区域A1:A2中，使用公式： =”#N/A” 输入的数据。 在单元格A3:A4中，使用公式： =NA() 输入的数据。...它们输出的结果看起来相似，但实质上是不同的：在A1和A2中是文本类型，而A3和A4中是错误类型。从数据的对齐方式上也可以反映出来。 ?...图1 我现在如何使用SUMIF函数来求出文本“#N/A”值对应的列B中的数值之和？看起来简单，但实现起来却遇到了困难。我想要的答案是：3，但下列公式给我的答案是：12。...这些公式是： =SUMIF(A1:A4,"#N/A",B1:B4) SUMIF(A1:A4,"=#N/A",B1:B4) =SUMIF(A1:A4,A1,B1:B4) 如何得到正确的答案3？...例如，如果单元格A1包含公式=“abc#N/A”，那么由于*通配符，它将包含在总和中，而我们只希望包含纯“#N/A”值。
# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
标签：VBA 下面的VBA自定义函数演示了如何对应用了粗体格式的单元格求和。...在VBE中，插入一个标准模块，在其中输入下面的代码： Public Function SumBold( _ ParamArray vInput() As Variant) As Variant...ErrHandler: '检查是否溢出 If Err.Number = 6 Then SumBold = CVErr(xlErrNum) Resume Continue End Function 注意，当求和的单元格区域中单元格格式发生更改时...这意味着，仅对求和单元格区域中的单元格设置加粗格式，使用该自定义函数求和的值不会改变，除非按F9键强制计算，或者在工作表中输入内容导致工作表重新计算。...这个程序也提供了一个模板，可以稍作修改对其它格式设置的单元格来求和
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：譬如我要查找某列中最大的值，如何做？ 二、实现过程 这里他自己给了一个办法，而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()])，方法确实是可以行得通的，也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，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。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。
在使用excel的过程中，我们知道，根据一个坐标我们很容易直接找到当前坐标的值，但是如果知道一个坐标里的值，反过来求该点的坐标的话，据我所知，excel没有提供现成的函数供使用，所以需要自己用VBA编写函数使用...(代码来自互联网) 在Excel中，ALT+F11打开VBA编辑环境，在左边的“工程”处添加一个模块 把下列代码复制进去，然后关闭编辑器 Public Function iSeek(iRng As Range...False, False): Exit For Next If iAdd = "" Then iSeek = "#无" Else iSeek = iAdd End Function 然后即可在excel的表格编辑器中使用函数...iSeek了，从以上的代码可以看出，iSeek函数带三个参数，其中第一个和第二个参数制定搜索的范围，第三个参数指定搜索的内容，例如 iSeek(A1:P200,20)，即可在A1与P200围成的二维数据表中搜索值
如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求 需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表的情况下，如何对整体数据进行比对，实际上也就是忽略矩阵的所有维度进行比对。上面这个矩阵的维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中，那相对比较好办，只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中，那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...通过这个值的大小设置条件格式，就能在矩阵中显示最大值和最小值的标记了。...把忽略的2个维度使用AllSelect()来进行替换即可，最后得到符合需求的样式。条件格式可以直接在设置表里根据判断条件1或者2来进行设置，如图4所示。 ? 最终显示的才是正确的结果，如图5所示。 ?
一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个Python列表求和的问题，如下图所示。...3] print(list([s1, s2, s3, s4])) 上面的这个代码可以实现，但是觉得太不智能了，如果每个子列表里边有50个元素的话，再定义50个s变量，似乎不太好，希望可以有个更加简便的方法...1, 2, 3, 4], [1, 5, 1, 2], [2, 3, 4, 5], [5, 3, 1, 3]] [print(sum(i)) for i in zip(*lst)] 使用了列表解包的方法...这篇文章主要分享了使用Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共3个方法，顺利帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【dcpeng】提问，感谢【瑜亮老师】、【月神】、【Daler】给出的代码和具体解析，感谢粉丝【猫药师Kelly】等人参与学习交流。 小伙伴们，快快用实践一下吧！
JS中的Map如何根据已知的key获取到对应的value值 JS中的Map如何根据已知的key获取到对应的value值？
pandas中的SUMIF 使用布尔索引 要查找Manhattan区的电话总数。布尔索引是pandas中非常常见的技术。本质上，它对数据框架应用筛选，只选择符合条件的记录。...可以使用上面的方法循环五个行政区的名称，然后逐个计算，但这有点低效。 使用groupby()方法 pandas库有一个groupby()方法，允许对组进行简单的操作（例如求和）。...Pandas中的SUMIFS SUMIFS是另一个在Excel中经常使用的函数，允许在执行求和计算时使用多个条件。 这一次，将通过组合Borough和Location列来精确定位搜索。...图6 与只传递1个条件Borough==‘Manhattan’的SUMIF示例类似，在SUMIFS中，传递多个条件（根据需要）。在这个示例中，只需要两个。...虽然pandas中没有SUMIF函数，但只要我们了解这些值是如何计算的，就可以自己复制/创建相同功能的公式。
excelperfect Q：我有一个工作表，在单元格B1中输入有数值，我想根据这个数值动态隐藏行2至行100。...具体地说，就是在工作表中放置一个命令按钮，如果单元格B1中的数值是10时，当我单击这个命令按钮时，会显示前10行，即第2行至第11行；再次单击该按钮后，隐藏全部的行，即第2行至第100行；再单击该按钮，...则又会显示第2行至第11行，又单击该按钮，隐藏第2行至第100行……也就是说，通过单击该按钮，重复显示第2行至第11行与隐藏第2行至第100行的操作。...图1 如何实现？ 注：这是在chandoo.org的论坛上看到的一个贴子，有点意思。...A：使用的VBA代码如下： Public b As Boolean Sub HideUnhide() If b =False Then Rows("2:100").Hidden
Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到： {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较： {"C1";"C2";"C1"...代表同一行的列D和列E中包含“A”和“C1”。...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。
excelperfect Q：这个问题很奇怪，需要根据在工作表Sheet1中输入的数值高亮显示工作表Sheet2中相应的单元格。...具体如下： 在一个工作簿中有两个工作表Sheet1和Sheet2，要求在工作表Sheet1中列A的某单元格中输入一个值后，在工作表Sheet2中从列B开始的相应单元格会基于这个值高亮显示相应的单元格。...例如，在工作表Sheet1的单元格A2中输入值2后，工作表Sheet2中从单元格B2开始的两列单元格将高亮显示，即单元格B2和C2高亮显示；在工作表Sheet1的单元格A3中输入值3，工作表Sheet2...中从B3开始的三列单元格将高亮显示，即单元格B3、C3和D3加亮显示，等等。...图1：在工作表Sheet1中输入数值 ? 图2：在工作表Sheet2中的结果 A：可以使用工作表模块中的事件来实现。
例如，使用.loc和.iloc可以根据行标签和行号来选取数据，而.query方法则允许我们根据条件表达式来筛选数据。 在数据选择的基础上，数据运算则是进一步挖掘数据内在规律的重要手段。...关键技术：多维数组中对行的选择，使用[ ]运算符只对行号选择即可，具体程序代码如下所示： 花式索引与布尔值索引 ①布尔索引 我们可以通过一个布尔数组来索引目标数组，以此找出与布尔数组中值为True...关键技术：假设我们有一个长度为7的字符串数组，然后对这个字符串数组进行逻辑运算,进而把元素的结果(布尔数组)作为索引的条件传递给目标数组。具体程序代码如下所示: 【例】二维数组的布尔索引。...代码和输出结果如下所示: （3）使用“how”参数合并 关键技术：how参数指定如何确定结果表中包含哪些键。如果左表或右表中都没有出现组合键,则联接表中的值将为NA。...： 四、数据运算 pandas中具有大量的数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。
同样作为数据分析常用工具之一，pandas中却没有像case when这样的语句，一直以来收到很多朋友吐槽，这样一个常用的功能竟然没有？...condition（判断条件）：可以是一维布尔类型的数组或者是可调用的对象（比如函数）。如果是可调用对象，那么应用在series上计算然后返回一个布尔类型的数组或者series。...： 判断条件：判断条件的布尔值数组不是基于输入series产生的，而是由series所在的dataframe中其他同维度的series加工获取。...这里输入series是score_all，判断条件用的是english。 替换值：替换值使用了lambda隐函数对输入series计算。...这就是case_when非常灵活的原因，判断条件和替换值既可以是固定的值，也可以是自定义的函数，根据自己的需求随意设置。
在Pandas中，将Series与数值进行比较，会得到一个与自身形状相同且全为布尔值的Series，每个位置的布尔值对应该位置的比较结果。...根据逻辑语句的布尔值，可以用来对数据进行筛选，按我们的需要从大量数据中过滤出目标数据。...除了直接的比较，Pandas中有很多函数都会返回布尔值，如all()，any()，isna()等对整个DataFrame或Series的判断结果，eq()，ne()，lt()，gt()等比较函数的结果，...Pandas中用符号 ~ (键盘左上角)表示逻辑非，对逻辑语句取反。 在Python基本语法中，使用 not 表示逻辑非，但是Pandas中只能用 ~ ，不能用not。...(and和or可以不计算出右边表达式的布尔值就做出判断，也可以将其中一个表达式作为返回值。另外，Python可以将其他值作为布尔判断条件，如非空字符串表示真。)
与Excel中的筛选类似，我们还可以在数据框架上应用筛选，唯一的区别是Python pandas中的筛选功能更强大、效率更高。...图2 发生了什么（原理） 了解事情究竟是怎么发生的很重要，这将帮助我们理解如何在pandas上使用筛选。...我们传递给loc[]的条件：df['总部所在国家'] == '中国'，实际上是一个布尔索引，它是一个True值或False值列表。...当你将这个布尔索引传递到df.loc[]中时，它将只返回有真值的行（即，从Excel筛选中选择1），值为False的行将被删除。...在现实生活中，我们经常需要根据多个条件进行筛选，接下来，我们将介绍如何在pandas中进行一些高级筛选。
更多 无需对第 3 步中的布尔值求和以找到缺失值的总数，我们可以采用序列的平均值来获取缺失值的百分比： >>> actor_1_fb_likes.isnull().mean() 0.0014 如本秘籍开头所述...如果您尝试使用相等运算符对缺失值进行计数并对布尔列求和，则每个数字将得到零： >>> (college_ugds_ == np.nan).sum() UGDS_WHITE 0 UGDS_BLACK...Pandas 包含成千上万的单元测试，可帮助确保其正常运行。 要了解有关 Pandas 如何运行其单元测试的更多信息，请参阅文档中的“对 Pandas 做贡献”部分。...我们可以对每一行中的所有值求和。...这些布尔值通常存储在序列或 NumPy ndarray中，通常是通过将布尔条件应用于数据帧中的一个或多个列来创建的。
对Series对象进行NumPy数组运算，都会保留索引和值之间的连接。 将Series看成是一个定长的有序字典，因为它是一个索引值到数据值的一个映射。 ...Index diff 计算差集，并得到一个Index对象 intersection 计算交集 union 计算并集 isin 计算一个指示各值是否都包含在参数集合中的布尔型数组 delete 删除索引指定位置的元素...（整数） idxmin,idxmax 最小值和最大值的索引值 quantile 样本分位数（0到1） sum 求和 mean 均值 median 中位数 mad 根据均值计算平均绝对离差 var 方差...Pandas提供了专门的处理缺失数据的函数： 函数 说明 dropna 根据各标签的值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤 fillna 用指定值或插值函数填充缺失数据 isnull 返回一个含有布尔值的对象...，这些布尔值表示哪些值是缺失值 notnull 返回一个含有布尔值的对象，这些布尔值表示哪些值不是缺失值 from pandas import Series, DataFrame import numpy
但是Pandas 是如何进行查询和统计分析得嘞, let’s go : 数据筛选查询 通过列名索引筛选数据： import pandas as pd data = {'name': ['Tom', '...DataFrame 进行聚合操作： # 聚合函数：求和、均值、中位数、最大值、最小值 df.aggregate([sum, 'mean', 'median', max, min]) 对某列数据进行聚合操作...返回一个布尔型 DataFrame，表明各元素是否为缺失值 df.isnull() 删除缺失值所在的行或列： # 删除所有含有缺失值的行 df.dropna() # 删除所有含有缺失值的列 df.dropna...(axis=1) 用指定值填充缺失值： # 将缺失值使用 0 填充 df.fillna(0) 数据去重 对 DataFrame 去重： # 根据所有列值的重复性进行去重 df.drop_duplicates...() # 根据指定列值的重复性进行去重 df.drop_duplicates(subset=['name', 'age']) 对 Series 去重： # 对 'name' 列进行去重 df['name
比较 布尔逻辑 本节介绍了使用布尔掩码来检查和操作NumPy数组中的值。...当您要基于某些条件提取，修改，计数或以其他方式操纵数组中的值时，就会出现屏蔽：例如，您可能希望对大于某个值的所有值进行计数，或者可能删除高于某个值的所有异常值阈。...在NumPy中，布尔掩码通常是完成这些类型任务的最有效方法。 计算下雨天的例子 在这里，我们将使用Pandas加载2014年西雅图市的每日降雨量统计信息(每天的降水量) #!...： #根据test的索引对应x数组选择True的值 In [71]: x[test] Out[71]: array([1, 0, 0]) 应用到上面统计下雨天的例子中 # construct a mask...易混淆 当使用＆和|在整数上，表达式对元素的位进行运算。当使用and或or时，等效于要求Python将对象视为单个布尔实体。在Python中，所有非零整数都将评估为True。
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