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动态数组公式:动态获取某列首次出现#NA之前一数据

标签:动态数组 如下图1所示,在数据中有些错误#N/A数据,如果想要获取第一个出现#N/A数据上方数据(图中红色数据,即图2所示数据),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上方数据,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位置发生改变...,那么上述公式会自动更新最新获取

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R(二)近期记录

计算各列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..., 3)) > df col1 col2 col3 1 1 2 NA 2 NA 3 NA 3 2 NA 3 > sapply(df, function(...col2 col3 1 1 2 关于apply说明 apply对一或者一列是按照向量来处理 假设要对每一求和 > df <- data.frame(a=c(1, 2), b...其实apply是每一当作一个向量来处理。因为第三列是字符型,所以当一只要有一个是字符型,其他数值型都会被自动转换为字符型。...上面说了那么多,关键就是apply是把一或者一列当作向量来处理R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。

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Python从零开始第三章数据处理与分析pythondplyr(4)目录

fill:可以是'right,要么在最右边填充'np.nan来填充缺失部分,也可以在left填充np.nan在最左边填充。...*sep:用于连接列字符串分隔符。 *remove:指示是否删除用于合并原始列。 *na_action:可以是maintain(默认),ignore或”as_string之一。...默认maintain 将使新列成为“NaN”如果该行任何原始列单元格包含“NaN”。 ignore会在加入时任何NaN视为空字符串。...as_string将在加入之前任何NaN换为字符串“nan“。...其他,by ='column') *semi_join(其他,by ='column') *anti_join(其他,by ='column') 这些函数基本与R语言中类似。

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玩转数据处理120题|Pandas&R

Python解法 df.head() R解法 # 默认是6,可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目:salary列数据转换为最大与最小平均值 难度:⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...=True) R解法 df <- na.omit(df) 备注 axis:0-操作(默认),1-列操作 how:any-只要有空就删除(默认),all-全部才删除 inplace:False-...col3 = 3) # 或者用类似pandas方法 names(df) <- c('col1','col2','col3') 89 数据提取 题目:提取第一列不在第二列出现数字 难度:⭐⭐⭐ Python...df每一均值 难度:⭐⭐ Python解法 df[['col1','col2','col3']].mean(axis=1) R语言解法 rowMeans(df) 97 数据计算 题目:对第二列计算移动平均值...难度:⭐⭐ 备注 从数据2读取数据并在读取数据时薪资大于10000改为高 Python解法 df2 = pd.read_csv(r'C:\Users\chenx\Documents\Data

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玩转数据处理120题|R语言版本

R解法 # 默认是6,可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目:salary列数据转换为最大与最小平均值 难度:⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...检查数据是否含有任何缺失 难度:⭐⭐⭐ R解法 # 这个包结果呈现非常有趣 library(mice) md.pattern(df) 46 数据转换 题目:salary列类型转换为浮点数 难度...R解法 colSums(is.na(df)) 54 缺失处理 题目:提取日期列含有空 难度:⭐⭐ 期望结果 ?...,'col2','col3') 89 数据提取 题目:提取第一列不在第二列出现数字 难度:⭐⭐⭐ R语言解法 df[!...(col3,col2,everything()) 94 数据提取 题目:提取第一列位置在1,10,15数字 难度:⭐⭐ R语言解法 df[c(1,10,15) + 1,1] 95 数据查找 题目:查找第一列局部最大位置

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(三)

这些方法通常与单个元素内置字符串方法具有匹配名称,但是在每个列上逐个应用(记得逐元素计算吗?)。 创建一个新列Surname,其中包含乘客姓氏,通过提取逗号前部分。...在“性别”列“male”换为“M”,“female”换为“F”。...在 R ,您可能希望获取data.frame其中一列小于另一列: df <- data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10)) subset(df, a...在 R ,您可能希望获取data.frame其中一列小于另一列: df <- data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10)) subset(df, a...在 R ,您可能希望获取 data.frame 其中一个列小于另一个列: df <- data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10)) subset(df,

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Python代码实操:详解数据清洗

() 方法来查找含有至少1个或全部缺失列,其中 any() 方法用来返回指定轴任何元素 True,而 all() 方法用来返回指定轴所有元素都为 True。...(该示例col2和col4): col1 False col2 True col3 False col4 True dtype: bool 列出全部元素含有缺失列(...除了可以使用固定替换外(这种情况下即使替换了该特征也没有实际参与模型价值),最合理方式是先将全部缺失列删除,然后再做其他处理。...完成后在输出结果可以看到,删除了 index 1数据。...,index2记录被删除: col1 col2 0 a 3 1 b 2 3 c 2 删除数据记录col2相同记录,index2和3记录被删除

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R 矩阵

https://www.runoob.com/r/r-matrix.html R 语言线性代数研究提供了矩阵类型,这种数据结构很类似于其它语言中二维数组,但 R 提供了语言级矩阵运算支持。...R 语言矩阵可以使用 matrix() 函数来创建,语法格式如下: matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE,dimnames = NULL...) 参数说明: data 向量,矩阵数据 nrow 行数 ncol 列数 byrow 逻辑 FALSE 按列排列, TRUE 按排列 dimname 设置和列名称 创建一个数字矩阵: 实例...例如有个 m n 列矩阵,使用 t() 函数就能转换为 n m 列矩阵。 ? ? ?...[,3] [1,] 2 6 5 [2,] 1 10 4 # 转换为 3 2 列矩阵 print(t(M)) 执行以上代码输出结果: [,1] [,2] [,3][1,] 2

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十·一)

如果可调用,则将针对索引评估可调用函数,如果应跳过该行则返回 True,否则返回 False: In [6]: data = "col1,col2,col3\na,b,1\na,b,2\nc,d,3"...verbose 布尔,默认为False 指示放置在非数字列 NA 数量。 skip_blank_lines 布尔,默认为True 如果True,则跳过空行而不解释 NaN 。...作为背景,XSLT 是一种特殊用途语言,写在一个特殊 XML 文件,可以使用 XSLT 处理器原始 XML 文档转换为其他 XML、HTML,甚至文本(CSV、JSON 等)。...此外,iterparse 应该是一个字典,其中键是文档重复节点(它们成为),是任何重复节点后代(即,子节点、孙子节点)元素或属性列表。...您可以通过to_excel()merge_cells选项设置False将其放在第一

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玩转Pandas,让数据处理更easy系列4

接下来,按照以上未涉及思路陆续推送,欢迎补充和指正。 03 多Index层级结构 Pandas什么是有层次数据呢? 简单来说,就是构造了一个有层次Index实例,其他没什么不同。...排序接口: DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position..., 'D', 'C'], 'col2' : [2, 1, 9, 7, 7, 4], 'col3': [0, 1,np.nan,np.nan, 2, 3]}) df ?...按照col1和col3这两列排序结果如下: sort_1_3 = df.sort_values(by=['col1', 'col3']) sort_1_3 排序后结果如下所示: ?...默认情况下,排序中等于NaN相应地位于后面,如果设置na_position='first',才会将NaN位于前面; 排序默认不是就地排序,inplace=False; 多列排序,第一个参数是主排序字段

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5. Pandas系列 - 重建索引

示例 重建索引与其他对象对齐 填充时重新加注 重建索引时填充限制 重命名 重新索引会更改DataFrame标签和列标签。重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上一组给定标签。...可以通过索引来实现多个操作: 重新排序现有数据以匹配一组新标签 在没有标签数据标签位置插入缺失(NA)标记 示例 import pandas as pd import numpy as np N...','col3']) df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(7,3),columns=['col1','col2','col3']) df1 = df1.reindex_like...填充时重新加注 reindex()采用可选参数方法,它是一个填充方法 其如下: pad/ffill - 向前填充值 bfill/backfill - 向后填充值 nearest - 从最近索引填充...=['col1','col2','col3']) df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['col1','col2','col3']) # Padding

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dython是什么?

尽管已经有了scikit-learn、statsmodels、seaborn等非常优秀数据建模库,但实际数据分析过程中常用到一些功能场景仍然需要编写数十以上代码才能实现。...API,如identify_columns_with_na()可用于快速检查数据集中缺失情况: >> df = pd.DataFrame({'col1': ['a', np.nan, 'a', 'a...'], 'col2': [3, np.nan, 2, np.nan], 'col3': [1., 2., 3., 4.]}) >> identify_columns_with_na(df) column...na_count 1 col2 2 0 col1 1 identify_columns_by_type()可快速选择数据集中具有指定数据类型字段: >>...,例如其中associations()可以自适应由连续型和类别型特征混合数据集,并自动计算出相应Pearson、Cramer's V、Theil's U、条件熵等多样化系数;cluster_correlations

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dython:Python数据建模宝藏库

尽管已经有了scikit-learn、statsmodels、seaborn等非常优秀数据建模库,但实际数据分析过程中常用到一些功能场景仍然需要编写数十以上代码才能实现。   ...而今天要给大家推荐dython就是一款集成了诸多实用功能数据建模工具库,帮助我们更加高效地完成数据分析过程诸多任务: ?   ...: data_utils data_utils子模块集成了一些基础性数据探索性分析相关API,如identify_columns_with_na()可用于快速检查数据集中缺失情况: >> df..., 4.]}) >> identify_columns_with_na(df) column na_count 1 col2 2 0 col1 1 identify_columns_by_type...()可快速选择数据集中具有指定数据类型字段: >> df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c', 'a'], 'col2': [3, 4, 2, 1], 'col3

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dython:Python数据建模宝藏库

尽管已经有了scikit-learn、statsmodels、seaborn等非常优秀数据建模库,但实际数据分析过程中常用到一些功能场景仍然需要编写数十以上代码才能实现。...API,如identify_columns_with_na()可用于快速检查数据集中缺失情况: >> df = pd.DataFrame({'col1': ['a', np.nan, 'a', 'a...'], 'col2': [3, np.nan, 2, np.nan], 'col3': [1., 2., 3., 4.]}) >> identify_columns_with_na(df) column...na_count 1 col2 2 0 col1 1 identify_columns_by_type()可快速选择数据集中具有指定数据类型字段: >>...,例如其中associations()可以自适应由连续型和类别型特征混合数据集,并自动计算出相应Pearson、Cramer's V、Theil's U、条件熵等多样化系数;cluster_correlations

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dython:Python数据建模宝藏库

尽管已经有了scikit-learn、statsmodels、seaborn等非常优秀数据建模库,但实际数据分析过程中常用到一些功能场景仍然需要编写数十以上代码才能实现。...API,如identify_columns_with_na()可用于快速检查数据集中缺失情况: >> df = pd.DataFrame({'col1': ['a', np.nan, 'a', 'a...'], 'col2': [3, np.nan, 2, np.nan], 'col3': [1., 2., 3., 4.]}) >> identify_columns_with_na(df) column...na_count 1 col2 2 0 col1 1 identify_columns_by_type()可快速选择数据集中具有指定数据类型字段: >>...,例如其中associations()可以自适应由连续型和类别型特征混合数据集,并自动计算出相应Pearson、Cramer's V、Theil's U、条件熵等多样化系数;cluster_correlations

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两个神奇R包介绍,外加实用小抄

3.函数后面跟括号,括号里第一个参数是都数据框名 4.字符串要加双引号,名和列名不用加,其他单元格(姑且这么叫了)里出现字符串要加。...drop_na()括号里填数据框名,依据列名 fill()同上 replace_na()括号里填数据框名,要填列名=要填 3.Expand Tables ?...) 2.fliter 按筛选 (筛选符合要求) 举三个栗子 filter(data,col3>1) filter(data,col3>1|col1=="gene1") #“|”表示or,或者。...filter(tidy2,Expression>1) %>% arrange(Expression) #%>%是管道操作符,第一个函数结果输出第二个结果操作文件,可以少些重复 (这开发者符合我审美啊...这是根据相同列名进行合并,当在两个表格列名不一样时,需要在括号内加 by=c("col1"="col2") 其中col1和2分别是在两个表格需合并列名 semi_join,anti_join

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