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将一个工作表拆分为多个工作表

最近已经不止一次被人问到:怎么将一个工作表拆分为多个工作表?...一般这样的需求,是因为将1-12月的数据写在了一个工作表上,而现在又想将它拆分为12个单独的工作表,每个工作表单独一个月份.总结了一下,文艺青年的方法有三,普通青年请直接跳到最后一个办法 数据透视表 将你需要显示的字段放在数据透视表中...,排列成你想要显示出来的样式 将需要拆分的字段放在数据透视表字段管理器中的'筛选器'中 选择数据透视表→数据透视表工具→分析→选项→显示报表筛选页 注:数据透视表→设计中的'不显示分类汇总,对行和列禁用总计...,以表格显示显示,重复所有项目标签'这4个功能你可能在调整格式过程中需要用到 就这样,不用代码也不用函数,你就可以将你的表拆分为N多个表.接下来,就是见证奇迹的时刻: 是不是很神奇 这样操作之后,你发现那些表都是数据透视表...在其中点击 这个下拉箭头,选择插入模块 然后复制下面的代码到模块当中,调整部分参数,点击 运行代码 插入并运行代码的GIF如下 万金油公式 新建一个工作表,输入标题,并在相同的位置放入相同的字段,其他地方留空

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    ArcGIS中Cut Polygons工具将面图层切分为多个小块

    本文介绍在ArcGIS下属ArcMap软件中，通过“Cut Polygons Tool”工具，对一个面要素矢量图层加以手动分割，从而将其划分为指定形状的多个部分的方法。   ...对于一个面要素矢量文件，有时我们需要对其加以划分，通过手动勾勒新的线条的方式，将其中原本的一个面分割为多个指定的小区域；本文就对这一操作的具体方法加以介绍。...首先，现有如下图所示的一个矢量面要素；我们希望对其左上角的这一部分加以划分，将这一部分变为2个区域（也就是整个矢量面要素由原本的3个区域变为4个区域）。   ...首先，我们将这一图层导入ArcMap软件，并通过“Editor”→“Start Editing”选项开启编辑模式，如下图所示。   ...此时，这一矢量面要素已经被分为4个部分了。   至此，大功告成。

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    java 将小数拆分为两部分+浮点型精度丢失问题

    问题：将一个String类型的小数拆分为整数部分和小数部分，如9.9拆分为9和0.9 1.将小数的整数和小数部分拆分开 public float numberSub(String totalMoney)...取整数部分 1 0.6*2=1.2 取整数部分 1 0.2*2=0.4 取整数部分 0...注意：上面的计算过程循环了，也就是说*2永远不可能消灭小数部分，这样算法将无限下去。很显然，小数的二进制表示有时是不可能精确的 。其实道理很简单，十进制系统中能不能准确表示出1/3呢？...将一个float型转化为内存存储格式的步骤为：      （1）先将这个实数的绝对值化为二进制格式，注意实数的整数部分和小数部分的二进制方法在上面已经探讨过了。      ...我们以数字8举例验证,float类型为8.0 1.将8.0转换为二进制之后是1000.0 2.将小数点左移三位到第一个有效位右侧1.0000（保证有效位数24位）得1.00000000000000000000000

    45010

    IP地址与子网划分：IPv4与IPv6地址规划及子网掩码计算详解

    本文将详细介绍IPv4和IPv6地址的规划方法，以及子网掩码的计算步骤，旨在为运维人员提供全面的参考。...IPv4地址由网络部分和主机部分组成，通过子网掩码来区分。1. IPv4地址的分类IPv4地址根据其网络部分的长度可以分为五类：A类、B类、C类、D类和E类。...子网划分与子网掩码计算通过子网划分，可以将一个大网络划分为多个小网络，提高网络管理的灵活性和安全性。子网掩码用于区分网络部分和主机部分。...计算子网掩码的步骤：假设我们需要将一个C类网络192.168.1.0/24划分为4个子网：首先确定需要的子网数，4个子网需要2位（2^2=4）。...计算IPv6子网的步骤：假设我们需要将一个IPv6网络2001:db8::/32划分为多个子网：确定子网前缀长度，例如64位。

    41520

    基于OT与CRDT协同算法的文档划词评论能力实现

    而即使是单纯的将划词评论作为讨论区，也是非常有用的，尤其是在文档并不那么完善的情况下，对接产品系统的时候可以得到文档之外的输入。那么本文将通过引入协同算法来解决冲突，从而实现在线文档的划词评论能力。...OT 那么首先我们来聊一聊编辑时的评论位置同步，通常划词评论会分为两部分，一部分是在文档中划词的位置展示，另一部分是右侧的评论面板。...那么在这里我们主要讨论的是文档中划词的位置展示，也就是如何在编辑的时候保持划词评论位置的正确follow，此部分的相关代码都在https://github.com/WindrunnerMax/QuillBlocks...我们可以设想一个问题，实际上在文档中的划词部分对于编辑器来说仅仅就是一个样式而已，与加粗等样式没有什么本质上的区别，也就是说我们可以通过在attributes上增加类似于{ comment: id }的形式将其表达出来...在讨论具体的问题之前，我们不妨先考虑一下这个问题的本质，实质上就是需要我们根据文档的改变来transform评论的位置，那么我们不如直接将这部分实现先抽象一下，将这个复杂的问题原子化实现一下，那么首先我们先定义一个选区列表用来存储评论的位置

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    Linux系列学习精要（三）

    因此CentOS与RHEL大部分是一样的，但也有不同： 1、RHEL中含中很多商业套件（如集群软件），这部分未包含在开源代码中，因此CentOS中没有。...硬盘分为主分区、扩展分区、逻辑分区。主分区最多只能划4个分区，扩展分区基本上再划逻辑分区，则在逻辑分区上可以划分多个分区。.../根目录，将所有的剩余空间都分配至这个分区，用于数据、程序等。 ? 不管是Windows还是Linux，系统、数据都会分开存放，存放至不同的硬盘、或不同的分区中。...如果将Linux的分区设置为固定的静态分区，遇到数据量增加，将产生业务中断后的数据迁移。 Linux引入了逻辑卷LVM的新机制，解决了很多问题。

    50420

    【万字长文】帮助小白快速入门 Spark

    很多人都用过Hadoop，包含两部分 HDFS 和 MapReduce，其中 MapReduce 是Hadoop的分布式计算引擎，计算过程中需要频繁落盘，性能会弱一些。...三、算子 算子分为两大类，Transformations 和 Actions Transformations 算子：通过函数方法对数据从一种形态转换为另一种形态 Actions 算子：收集计算结果，或者将数据物化到磁盘...接着 Driver 进行后续的聚合计算，由于数据分散在多个分片，会触发 shuffle 操作。...shuffle 机制是将原来多个 Executor中的计算结果重新路由、分发到同一个 Executor，然后对汇总后的数据再次处理。在集群范围内跨进程、跨节点的数据交换。...划重点：DAG 到 Stages 的拆分过程，以 Actions 算子为触发起点，从后往前回溯 DAG，以 Shuffle 为边界划分 Stages。

    61110

    使用谷歌浏览的你，十大必备插件你安装了吗？

    2.有道词典Chrome划词插件 Chrome浏览器下的有道词典划词翻译扩展插件！让您在Chrome浏览器下更方便的使用有道词典。 1. 划词释义，2. 划句翻译，3....5.Momentum 将新标签页替换为具有待办事项，天气和灵感的个人仪表板，动态轮播图，让你的工作效率提高，并且会让你感到一股小清新的心情。 ?...7.绿色搜索 一键去除百度搜索广告，屏蔽百度搜索结果列表中的广告信息, 将移除或者弱化显示，屏蔽百度搜索结果列表中的广告信息, 将移除或者弱化显示。 ?...在新标签页展示聚合内容，包含前端、Android、iOS、后端、产品、设计六大频道，每个频道内都有一到多个内容源。 ?

    8.9K30

    网络协议——IP「建议收藏」

    候接入多个网络，相应地该设备就有多个地址。假设这个设备是主机的话。一般被称为multihomed主机。...路由器一般有多个网卡并接入多个网络，所以路由器也有多个地址，可是一般不把路由器称为multihomed主机。...为了便于管理和寻址（路由），一个IPv4地址的32位被划分为两部分：网络ID和主机ID。...它把IPv4地址固定地分为五类：A、B、C、D和E。 A类把前8位划分为网络ID。但第1位必须是0； B类把前16位划分为网络ID，但前2位必须是10； C类把前24位划分为网络ID。...无分类域间路由 CIDR就是应用VLSM的方法，把一个IPv4地址划分为网络ID和主机ID两部分，当中网络ID的位数能够依据网络的规模来灵活配置。

    70310

    共享内存中自建hash的一种方法

    下图所示的共享内存有一个writer和多个reader，为了提高数据存取效率，共享内存中的数据需要按hash组织。...初步想法是将整块共享内存划分成一个下标为0~n的数组，如下图所示。...为了处理这种情况，需要将共享内存分区，一部分作为常规的Hash索引区，另一部分作为冲突预留区，用来保存hash冲突的Record。...如下图所示，具体比例可以根据业务的数据情况调整，如果冲突较多就保留较大的预留区，否则预留区可以小一点，比如按1:1划分或者2：1划分。 注：冲突较多的时候，可以考虑换hash函数。...每条链表的长度是不固定的，默认只包含一个头节点，运行期间动态的增加、删除节点 最后一条链表是为了解决hash冲突预留的节点，运行过程中，会根据需要动态的添加到上面0~k链表的后面，当数据释放的时候，再归还到空闲列表

    23010

    【数据结构实验】排序（三）快速排序算法的改进（三者取中法）

    引言   快速排序是一种经典的排序算法，其核心思想是通过选择一个基准元素，将数组分为两个部分，左边的元素小于基准，右边的元素大于基准，然后对左右两部分递归地进行排序。...快速排序算法 2.1 传统快速排序   快速排序的核心思想是通过选择一个基准元素，将待排序的数组划分为两个部分，左边的元素小于基准，右边的元素大于基准，然后对左右两部分递归地进行排序，其时间复杂度： 最好情况...： 每次分划都能将数组平均地划分成两部分，此时的时间复杂度为 O(n log_2 n) 。...最坏情况： 每次分划都选择了数组中最小（或最大）的元素作为基准，导致每次分划只能减少一个元素，时间复杂度 O(n^2) 。...第二组输入数据： {16，15，14，13，12，11，10，9，8，7，6，5，4，3，2，1} （二）输出要求 对每组输入数据，输出以下信息（要求必须要有关于输出数据的明确的提示信息）： 输出分划次数

    22510

    Chrome实用插件推荐

    Xpath定位 Xpath定位有很多的优势 没有id可以进行定位 需要定位多个符合要求的元素 使用脚本断点调试定位是否正确是一个方法，当时在我的实际工作中，元素定位代码的封装较深，所以修改查询元素的内容较麻烦...，那就可以进行删减 将它删减为：//*[@id="dashboard"]/div/div[3]/div//a可以发现页面中标黄的都是定位到的部分内容，「RESULTS(156)」中也可以看到相关结果 ?...定位元素列表 ? RESULTS JSON-handle ? JSON-handle 一个Json的转换工具 ? 转换后 有了它，可以直观的看到接口中的元素类型，内容，个数等情况。...一眼看出诡异的传参 划词翻译 由于四级没过，还要强行敲代码的我，看起英文文档就非常痛苦了，所以我选择使用翻译软件。...划词翻译 GitHub地址:https://github.com/Selection-Translator/crx-selection-translate ?

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    MQ消息积压，把我整吐血了

    随着用户量逐步增多，每个商家每天都会产生大量的订单数据，每个订单都有多个菜品，这样导致我们划菜系统的划菜表的数据越来越多。在某一天中午，收到商家投诉说用户下单之后，在平板上出现的菜品列表有延迟。...但这次是偶尔会积压，大部分情况不会。这几天消息的积压时间不长，对用户影响比较小，没有引起商家的投诉。我查了一下划菜表的数据只有几百万。但通过一些监控，和DBA每天发的慢查询邮件，自己发现了异常。...有张表查询的场景有很多，当时为了满足不同业务场景，加了多个联合索引。MySQL会根据下面几个因素选择索引：通过采样数据来估算需要扫描的行数，如果扫描的行数多那可能io次数会更多，对cpu的消耗也更大。...由于MVCC会有多个版本的数据页，比如删除一些数据，但是这些数据由于还在其它的事务中可能会被看到，索引不是真正的删除，这种情况也会导致统计不准确，从而影响优化器的判断。...为了解决这个问题，我们必须：做分库分表将历史数据备份由于现阶段做分库分表的代价太大了，我们的商户数量还没有走到这一步。因此，我们当时果断选择了将历史数据做备份的方案。

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    使用虚拟节点改进的一致性哈希算法

    如何实现 连接：http://www.cnblogs.com/coser/archive/2011/11/27/2265134.html 分布式存储中的应用 1 直接取模 在分布式存储系统中，将数据分布至多个节点的方式之一是使用哈希算法...假设初始节点数为 N，则传统的对 N 取模的映射方式存在一个问题在于：当节点增删，即 N 值变化时，整个哈希表（Hash Table）需要重新映射，这便意味着大部分数据需要在节点之间移动。...2 致性哈希（Consistent Hashing) “一致性” 这个定语的意义在于：当增删节点时，只影响到与变动节点相邻的一个或两个节点，散列表的其他部分与原来保持一致。...上面 md5 哈希表实际可以分为两段： 通过 md5 将 key 哈希出一个 32 位的 16 进制哈希值 将这个哈希值映射到某个物理节点 当使用虚拟节点时，我们保持第一段不变，但会在第二段将哈希值映射到物理节点的过程中再插入一个虚拟节点中间件...（实际应用中，即使你当下只有 10 个物理节点，也大可以按 md5 的前三位划分出 4096 个虚拟节点）当我们增加物理 “节点 5” 的时候，就从节点 1、2、3 处各拿一个虚拟节点放到 “节点 5”

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    Python AI 教学 | 决策树算法及应用

    1.2决策树的构造 （1）信息增益和划分数据集 划分数据集的大原则是：将无序的数据变得更加有序。划分数据集可以根据数据的多个属性来划分，那根据哪个属性来划分是最好的？...【3】len(s)——用于返回对象s（字符、列表、元组等）长度或项目个数。 算法示例： ? 运行结果： ? 2.3划分数据集 算法实现： ? 运行结果： ? 函数说明（二） ?...可以看到我们的数据分为五列，前四列为数据属性列，描述患者眼部状况，每个属性有不同的分支条件；最后一列是适合佩戴的眼镜类型。前四列对应的数据属性和分支条件见下表： ?...所有的可取值见如下列表，默认文件访问模式为只读(r)； ③buffering：如果 buffering 的值被设为 0，就不会有寄存；如果 buffering 的值取 1，访问文件时会寄存行；如果将 buffering...注意：该方法只能删除开头或是结尾的字符，不能删除中间部分的字符。 基本语法：str.strip([chars]) 算法示例： ? 运行结果： ?

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    Python AI 教学 | 决策树算法及应用

    1.2决策树的构造 （1）信息增益和划分数据集 划分数据集的大原则是：将无序的数据变得更加有序。划分数据集可以根据数据的多个属性来划分，那根据哪个属性来划分是最好的？...【3】len(s)——用于返回对象s（字符、列表、元组等）长度或项目个数。 算法示例： ? 运行结果： ? 2.3划分数据集 算法实现： ? 运行结果： ? 函数说明（二） ?...可以看到我们的数据分为五列，前四列为数据属性列，描述患者眼部状况，每个属性有不同的分支条件；最后一列是适合佩戴的眼镜类型。前四列对应的数据属性和分支条件见下表： ?...所有的可取值见如下列表，默认文件访问模式为只读(r)； ③buffering：如果 buffering 的值被设为 0，就不会有寄存；如果 buffering 的值取 1，访问文件时会寄存行；如果将 buffering...注意：该方法只能删除开头或是结尾的字符，不能删除中间部分的字符。 基本语法：str.strip([chars]) 算法示例： ? 运行结果： ?

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