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问与答129:如何#NA文本进行条件求和

Q:很有趣一个问题!如下图1所示工作表,在单元格区域A1:A2,使用公式: =”#N/A” 输入数据。 在单元格A3:A4,使用公式: =NA() 输入数据。...它们输出结果看起来相似,但实质上是不同:在A1和A2是文本类型,而A3和A4是错误类型。从数据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”对应列B数值之和?看起来简单,但实现起来却遇到了困难。我想要答案是:3,但下列公式给我答案是:12。...A:从上面的结果看得出来,在底层,SUMIF函数在进行比较之前会将这些标准参数每一个从文本类型强制转换为错误类型。...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,而我们只希望包含纯“#N/A”

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如何矩阵所有进行比较?

如何矩阵所有进行比较? (一) 分析需求 需求相对比较明确,就是在矩阵显示,需要进行整体比较,而不是单个字段直接进行比较。如图1所示,确认矩阵中最大或者最小。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表情况下,如何整体数据进行比对,实际上也就是忽略矩阵所有维度进行比对。上面这个矩阵维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较时候维度进行忽略即可。如果所有字段在单一表格,那相对比较好办,只需要在计算金额时候忽略表维度即可。 ? 如果维度在不同表,那建议构建一个有维度组成表并进行计算。...当然这里还会有一个问题,和之前文章类似,如果同时具备这两个维度外部筛选条件,那这样做的话也会出错,如图3所示,因为筛选后把最大或者最小给筛选掉了,因为我们要显示是矩阵进行比较,如果通过外部筛选后...把忽略2个维度使用AllSelect()来进行替换即可,最后得到符合需求样式。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。 ? 最终显示才是正确结果,如图5所示。 ?

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问与答98:如何根据单元格动态隐藏指定

excelperfect Q:我有一个工作表,在单元格B1输入有数值,我想根据这个数值动态隐藏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数值是10时,当我单击这个命令按钮时,会显示前10,即第2至第11;再次单击该按钮后,隐藏全部,即第2至第100;再单击该按钮,...则又会显示第2至第11,又单击该按钮,隐藏第2至第100……也就是说,通过单击该按钮,重复显示第2至第11与隐藏第2至第100操作。...图1 如何实现? 注:这是在chandoo.org论坛上看到一个贴子,有点意思。...A:使用VBA代码如下: Public b As Boolean Sub HideUnhide() If b =False Then Rows("2:100").Hidden

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VBA程序:加粗单元格求和

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单元格求和。...在VBE,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单元格设置加粗格式,使用该自定义函数求和不会改变,除非按F9键强制计算,或者在工作表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单元格来求和

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pythonpandas库DataFrame和列操作使用方法示例

用pandasDataFrame时选取或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...,通过有前后索引形式, #如果采用data[1]则报错 data.ix[1:2] #返回第2第三种方法,返回DataFrame,跟data[1:2]同 data['a':'b']...#利用index进行切片,返回是**前闭后闭**DataFrame, #即末端是包含 #——————新版本pandas已舍弃该方法,用iloc代替——————— data.irow...[0,2]] #选择第2-4第1、3列 Out[17]: a c two 5 7 three 10 12 data.ix[1:2,2:4] #选择第2-3,3-5(不包括5)列 Out...github地址 到此这篇关于pythonpandas库DataFrame和列操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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在Excel如何根据求出其在表坐标

在使用excel过程,我们知道,根据一个坐标我们很容易直接找到当前坐标的,但是如果知道一个坐标里,反过来求该点坐标的话,据我所知,excel没有提供现成函数供使用,所以需要自己用VBA编写函数使用...(代码来自互联网) 在Excel,ALT+F11打开VBA编辑环境,在左边“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表格编辑器中使用函数...iSeek了,从以上代码可以看出,iSeek函数带三个参数,其中第一个和第二个参数制定搜索范围,第三个参数指定搜索内容,例如 iSeek(A1:P200,20),即可在A1与P200围成二维数据表搜索

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【疑惑】如何从 Spark DataFrame 取出具体某一

如何从 Spark DataFrame 取出具体某一?...根据阿里专家SparkDataFrame不是真正DataFrame-秦续业文章-知乎[1]文章: DataFrame 应该有『保证顺序,行列对称』等规律 因此「Spark DataFrame 和...我们可以明确一个前提:Spark DataFrame 是 RDD 扩展,限于其分布式与弹性内存特性,我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 操作来取出其某一。...但是现在我有个需求,分箱,具体来讲,需要『排序后遍历每一及其邻居比如 i 与 i+j』,因此,我们必须能够获取数据某一! 不知道有没有高手有好方法?我只想到了以下几招!...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存来。但是 Spark 处理数据一般都很大,直接转为数组,会爆内存。

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机器学习库:pandas

name这一列来合并表格 分组函数groupby 想象一个场景,一个表每行记录了某个员工某日工作时长,如下 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'str...,我们要把a和b先分组,这就是groupby函数作用 groupby函数参数是决定根据哪一列来进行分组 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'str'...)) print(list(df.groupby("str"))) 如上图所示,groupby函数返回是一个分组对象,我们使用list函数把它转化成列表然后打印出来,可以看到成功分组了,我们接下来会讲解如何使用聚合函数求和...聚合函数agg 在上面的例子我们已经分好了组,接下来我们使用agg函数来进行求和,agg函数接收参数是一个函数,然后对调用方法对象执行这个函数 import pandas as pd df...(df.groupby("str").agg(sum)) 我们这里给agg函数传入了求和函数,可以看到求出了两个员工总工作时长 数据删除 在机器学习竞赛时,有时我们想删除一些无用特征,怎么实现删除无用特征列呢

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如何private方法进行测试?

问题:如何private方法进行测试? 大多数时候,private都是给public方法调用,其实只要测试public即可。...但是有时由于逻辑复杂等原因,一个public方法可能包含了多个private方法,再加上各种if/else,直接测public又要覆盖其中每个private方法N多情况还是比较麻烦,这时候应该考虑单其中...那么如何进行呢? 思路: 通过反射机制,在testcase中将私有方法设为“可访问”,从而实现私有方法测试。...假设我们要对下面这个类sub方法进行测试 class Demo{ private function sub($a, $b){ return...这也是为什么protected方法更建议用继承思路去测。 附: 测试类改写为下面这种方式,个人感觉更清晰。

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Python实现规整二维列表每个子列表对应求和

一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【dcpeng】粉丝问了一个Python列表求和问题,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方法...(lst, axis=0) # 按照纵轴计算 list2 = np.sum(lst, axis=1) # 按照横轴计算 print(list1) print(list2) 这里使用numpy库进行实现...这篇文章主要分享了使用Python实现规整二维列表每个子列表对应求和问题,文中针对该问题给出了具体解析和代码演示,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!

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用Python实现透视表value_sum和countdistinct功能

在pandas库实现Excel数据透视表效果通常用是df['a'].value_counts()这个函数,表示统计数据框(DataFrame) df列a各个元素出现次数;例如对于一个数据表如pd.DataFrame...Excel数据透视表与Python实现对比 就是对表dfa列各个出现次数进行统计。...Pandas数据透视表各功能 用过Excel透视表功能的话我们知道,出了统计出现次数之外,还可以选择计算某行求和、最大最小、平均值等(数据透视表对于数值类型列默认选求和,文本类型默认选计数),...df['b'].sum()是b列求和,结果是21,和a列无关;所以我们可以自己按照根据a列分表再求和思路去实现。...);sort可以设置是否根据统计进行排序(关于value_counts函数更多内容可以再看下官方文档)。

4.2K21

Python 使用pandas 进行查询和统计详解

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', '...=False) 数据聚合 整个 DataFrame 进行聚合操作: # 聚合函数:求和、均值、中位数、最大、最小 df.aggregate([sum, 'mean', 'median', max,...判断数据是否为缺失: # 返回一个布尔型 DataFrame,表明各元素是否为缺失 df.isnull() 删除缺失所在或列: # 删除所有含有缺失 df.dropna() # 删除所有含有缺失列...df.dropna(axis=1) 用指定填充缺失: # 将缺失使用 0 填充 df.fillna(0) 数据去重 DataFrame 去重: # 根据所有列重复性进行去重 df.drop_duplicates...() # 根据指定列重复性进行去重 df.drop_duplicates(subset=['name', 'age']) Series 去重: # 'name' 列进行去重 df['name

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pandas数据处理利器-groupby

在数据分析,常常有这样场景,需要对不同类别的数据,分别进行处理,然后再将处理之后内容合并,作为结果输出。对于这样场景,就需要借助灵活groupby功能来处理。...groupby操作过程如下 split, 第一步,根据某一个或者多个变量组合,将输入数据分成多个group apply, 第二步, 每个group对应数据进行处理 combine, 第三步...('x').mean() y x a 3.0 b 2.5 c 7.5 上述代码实现是分组求均值操作,通过groupby方法,首选根据x标签内容分为a,b,c3组,然后每组求均值,最后将结果进行合并...分组处理 分组处理就是每个分组进行相同操作,groupby返回对象并不是一个DataFrame, 所以无法直接使用DataFrame一些操作函数。...分组过滤 当需要根据某种条件group进行过滤时,可以使用filter方法,用法如下 >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','a','b','b','c','c'],'y':

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pandas 如何实现 excel 汇总行?

最近群里小伙伴提出了几个问题,如何用pandas实现execl汇总行。 关于这个问题,群里展开了激烈讨论,最终经过梳理总结出了以下两个解决方法。...解决方法 用法:sum()、pivot_table 如果要对数据按方向求和,直接使用sum()函数即可,设置参数axis=1(默认是axis=0列方向列数据求和),然后将横向求和结果赋给一个新字段...(kv) 解决方法 用法:groupby、concat、sum、transform 该方法通过几种用法组合间接实现了和列数据汇总。...列数据汇总求和比较取巧,使用groupby实现了整列数据求和求和sum函数需设置numeric_only参数,只对数值求和。得到列汇总结果后将其与原数据进行concat纵向拼接。...如果想要对Team进行分组求和,可以通过transform实现组合求和并添加为一个新求和列。

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Linux下如何目录文件进行统计

统计目录文件数量 统计目录中文件最简单方法是使用ls每行列出一个文件,并将输出通过管道符传递给wc计算数量: [root@localhost ~]# ls -1U /etc |wc -l 执行上面的...-1选项表示每行列出一个文件, -U告诉ls不对输出进行排序,这使 执行速度更快。ls -1U命令不计算隐藏文件。...输出结果通过管道符传递到grep -v命令,排除包含斜杠,并计算数量。...递归统计目录文件 如果想要统计目录文件数量,并包括子目录,可以使用 find命令: [root@localhost ~]# find /etc -type f|wc -l 用来统计文件另一个命令是...总结 在本文中,将展示几种查找Linux目录文件数量不同方法。

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