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动态数组公式：动态获取某列中首次出现#NA值之前一行的数据

标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），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中输入公式： =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值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。...自从Microsoft推出动态数组函数后，很多求解复杂问题的公式都得到的简化，很多看似无法用公式解决的问题也很容易用公式来实现了。

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    explain | 索引优化的这把绝世好剑，你真的会用吗？

    id列 该列的值是select查询中的序号，比如：1、2、3、4等，它决定了表的执行顺序。...我们需要重点掌握的是下面几种类型： system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL 在演示之前，先说明一下test2表中只有一条数据： ?...可能会出现possible_keys列为NULL，但是key不为NULL的情况。 演示之前，先看看test1表结构： ? test1表中数据： ? 使用的索引： ?...对于InnoDB表，此数字是估计值，可能并不总是准确的。 filtered列 该列表示按表条件过滤的表行的估计百分比。最大值为100，这表示未过滤行。值从100减小表示过滤量增加。 ?...来自较早联接的表被部分读取到联接缓冲区中，然后从缓冲区中使用它们的行来与当前表执行联接。

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    explain | 索引优化的这把绝世好剑，你真的会用吗？

    id列 该列的值是select查询中的序号，比如：1、2、3、4等，它决定了表的执行顺序。...code字段上面建了一个普通索引： 下面逐一看看常见的几个连接类型是怎么出现的： system 这种类型要求数据库表中只有一条数据，是const类型的一个特例，一般情况下是不会出现的。...演示之前，先看看test1表结构： test1表中数据： 使用的索引： code和name字段使用了联合索引。...最大值为100，这表示未过滤行。值从100减小表示过滤量增加。 rows显示了检查的估计行数，rows× filtered显示了与下表连接的行数。...来自较早联接的表被部分读取到联接缓冲区中，然后从缓冲区中使用它们的行来与当前表执行联接。

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    利用Pandas数据过滤减少运算时间

    1、问题背景我有一个包含37456153行和3列的Pandas数据帧，其中列包括Timestamp、Span和Elevation。...我创建了一个名为mesh的numpy数组，它保存了我最终想要得到的等间隔Span数据。最后，我决定对数据帧进行迭代，以获取给定的时间戳(代码中为17300)，来测试它的运行速度。...代码中for循环计算了在每个增量处+/-0.5delta范围内的平均Elevation值。我的问题是: 过滤数据帧并计算单个迭代的平均Elevation需要603毫秒。...是否有办法可以加快此循环的速度？感谢任何意见！...这些技巧可以帮助大家根据特定条件快速地筛选出需要的数据，从而减少运算时间。根据大家的具体需求和数据集的特点，选择适合的方法来进行数据过滤。

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    近邻推荐之基于用户的协同过滤

    上面的这种情况其实就非常类似于基于用户的协同过滤，简单来说，先根据你的历史行为来计算出与你相似的其他用户，然后将这些相似用户消费过但你没消费的物品推荐给你。...计算用户之间的相似度 上一步生成了用户向量，接下来就可以根据用户向量来计算任何两个用户之间的相似度，这里使用余弦公式来计算。 ?...解释下，x，y 表示两个用户的向量，x_i，y_i 表示用户向量中的每个元素。分母是计算两个用户向量的长度，求元素值的平方和再开方。分子是两个向量的点积，相同位置的元素值相乘再求和。...CSR：CSR是一个整体编码方式，由三部分构成，数值、列号和行偏移。 COO：COO每个元素用一个三元组表示（行号，列号，数值），只存储有值的元素，缺失值不存储。...可以通过以下办法来缓解： 将相似度计算拆成 Map Reduce 任务，将原始矩阵 Map 成键为用户对，值为两个用户对同一个物品的评分之积，Reduce 阶段对这些乘积再求和，Map Reduce 任务结束后再对这些值归一化

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    2021第二期_数据挖掘班_微信群答疑笔记

    不行 如何检查数据框中的NA，只能肉眼去看吗？ 函数，is.na，加table来检查 我的R是3.6版本的 经常装包出现上面这种情况 用conda装包会简捷一些么？...不冲突，省不省略都不影响后续，不要纠结，继续做下去 老师，您说的这个，我的理解是把scale后的数据绝对值超过2的都限定在2，然后再作图，相当于在作图过程中修改一下参数的意思？...后面做差异分析的时候还是会用原始矩阵里面的数据来做，这一步限定范围只是为了图形更直观地看出差异 老师，我在批量生存分析的时候有这个报错，我试了第一个基因运行没有错误，运行循环就有这个错误 你的基因需要过滤一下...想请问一下老师们 R中有没有办法模糊识别呀 就是我从两个地方下载得到的表格想要通过基因全称来合并 但是可能两边的基因全称有一点点区别 比如-变成空格这种 虽然变化很小 但是%in%就没法识别了 R中没那么智能...然后我就把NA的病人去除了，model 的时候就出现了下面图X和y不相等的报错。 ? ?

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    深入理解Wireshark过滤技法： 语法、表达式、操作符与常见故障排查全解析

    也是没问题的除此之外，你可以使用快捷键Ctrl + F来呼出搜索框，支持正则、十六进制、字符串、过滤器，并且可以设置是否大小写敏感，搜索不会帮你筛选过滤报文，每点击一次查找，从上到下按顺序，每次定位到一个符合要求的数据帧...其值从鼠标选到的当前帧中的相应字段读取。这是一种构建动态过滤器的方法。...，只要出现在同一个抓包文件里面，Wireshark就能根据定义，把后面出现的TCP stream 100的SYN标记为端口复用。...比如下面这个例子：第49帧和83帧，SYN报文在不同的TCP流中，使用同一个源IP、目的IP、源端口、目的端口，所以后面出现的SYN，Wireshark标记为端口复用。...包均同时满足上面三个条件，段长度为1的情况下，填充的数据是0，对应十六进制0x00，表示这是一个空的数据段。

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    Delta开源付费功能，最全分析ZOrder的源码实现流程

    通常为提高数据处理的效率，计算引擎要实现谓词的下推，而存储引擎可以根据下推的过滤条件尽可能的跳过无关数据或文件。...它指的是在元数据中都记录这数据文件中的每一列的最小值和最大值，通过查询中列上的谓词来决定当前的数据文件是否可能包含满足谓词的任何records，是否可以跳过读取当前数据文件。...因此，如果有两个或更多列同样可能出现在高度选择性的谓词中，则数据跳过将无法为这个整体带来更好的性能。...将多列转换为一个Z-index列，按照其进行排序，根据Z-Order值相近的数据会分布到同一个文件中的特性，从各个维度的值分布来说，从数据整体来看也会呈现近似单调的分布。...Delta采取了降低精度的办法，将连续的值视为一个单位，将任意的查询列转换为range_parition_id()。

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    字节跳动2019算法笔试题第二弹，很考基础的基础题

    1: 3 例子说明1: 特征在连续的帧中连续出现3次，相比其他特征连续出现的次数大，所以输出3 题解 题目的题意还是比较清楚的，即找出最长连续出现的特征数量。...第一个问题是两个int构成的特征如何作为map的key，第二个问题是，有一些pair在之前的帧中出现过，但是中途中断了，我们如何快速清除？ 使用pair 这两个问题我们一个一个来看，先看第一个问题。...具体的用法非常简单，我们用pair来声明两个int组成的特征，这里的类型可以根据自己的需要进行修改。当我们需要在map当中使用的时候， 我们采用同样的方式来声明map即可。...#define pii pair map mp; pii p = pii(x, y); 临时map 第二个问题稍稍麻烦一些， 对于一些之前出现的pair，我们需要实时清除...但是我们的map当中只会存储特征连续出现的次数，并没有办法判断每一个特征有没有中断过。 对于这个问题，我们有一个很好的办法，就是使用两个map。

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    基于 CAN 总线操作汽车仪表盘模拟器实用指南

    在这个例子中，这是一个 8 字节的帧，该消息是由一个仲裁 ID 0x111 发送的，仪表盘看到这个报文后，首先会确定这个报文是否是为仪表盘准备的，如果是那么它就会读取这个报文，这个报文的数据是 0x0BB8...数据的大小，第四列是数据本身。...可以看到 CAN 帧的变化非常快，很难跟上通信发生的速度，在真实的汽车中，这种通信会发生得更快，为了跟上它的速度，可以使用仲裁 ID 过滤。...转储 CAN 帧分析 在真实的汽车中，CAN 总线的噪音可能会大很多，且 CAN 帧出现速度也会快很多，所以如何识别出关键的仲裁 ID 是一个难题，这里列出两种方法：二分法和统计法，推荐使用统计法。...统计法 以仲裁 ID 或仲裁 ID 和 CAN 数据为依据，统计出 CAN 帧文件各仲裁 ID 或仲裁 ID 和 CAN 数据出现的次数，根据出现的此处进行判断。

    5.6K51

    分页查询接口，从2s优化到了0.01s

    ，通过这两个默认条件，就能过滤掉绝大部分数据，让分页查询接口的性能提升不少。...在前端有个下拉控件，可以选择每页的大小，选择范围是：10、20、50、100。 前端默认选择的每页大小为10。 不过在实际业务场景中，要根据产品需求而且，这里只是一个参考值。...再根据20条数据中的id集合，获取其他的名称，例如： select id,name from unit where id in (1,2,3); 然后在程序中填充其他名称。...4 优化索引 分页查询接口性能出现了问题，最直接最快速的优化办法是：优化索引。 因为优化索引不需要修改代码，只需回归测试一下就行，改动成本是最小的。...count(普通索引列)：它需要从所有行的数据中解析出普通索引列，然后判断是否为NULL，如果不是NULL，则行数+1。

    17010

    一些VR延迟优化方法

    这中间经过了大概这么几个步骤: 传感器采集运动输入数据 采集到的数据进行过滤并通过线缆传输到主机 游戏引擎根据获取的输入数据更新逻辑和渲染视口 提交到驱动并由驱动发送到显卡进行渲染 把渲染的结果提交到屏幕...VR中的感觉非常明显, 可能某个物体的位置已经差了几十个像素了 以Oculus Rift(消费版)为例, 1080x1200x2的屏幕分辨率, 90Hz的刷新率, 再加上因为变形所需要的UpSampling...这里我们仍然假设60Hz, 每帧时间16.67ms(约17ms), 忽略硬件延迟 如果在游戏逻辑过程中(1ms时)采样传感器数据, 那延迟大约就是16ms 如果在渲染线程进行绘制之前...那有没有办法在渲染完成之后, 提交到屏幕之前再次采样一次传感器数据呢? 如果像下图那样的话, 延迟可以缩短到3ms!!!..., 我们可以把所有像素变换到世界空间, 再根据新的摄像机位置, 重新计算每个像素的屏幕坐标, 生成一幅新的图像: 可以看到之前被遮挡区域的像素是缺失的, 因为我们的摄像机位置变化了.

    1.5K70

    Pandas 秘籍：1~5

    数据帧的数据（值）始终为常规字体，并且是与列或索引完全独立的组件。 Pandas 使用NaN（不是数字）来表示缺失值。 请注意，即使color列仅包含字符串值，它仍使用NaN表示缺少的值。...通过名称选择列是 Pandas 数据帧的索引运算符的默认行为。 步骤 3 根据类型（离散或连续）以及它们的数据相似程度，将所有列名称整齐地组织到单独的列表中。...这在第 3 步中得到确认，在第 3 步中，结果（没有head方法）将返回新的数据列，并且可以根据需要轻松地将其作为列附加到数据帧中。axis等于1/index的其他步骤将返回新的数据行。...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。...： >>> employee = pd.read_csv('data/employee.csv') 在过滤出数据之前，对每个过滤后的列进行一些手动检查以了解将在过滤器中使用的确切值会有所帮助： >>>

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