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【说站】excel筛选两列数据中的重复数据并排序

如果靠人眼来一个个的对比excel的两列数据来去重的话,数据量少还能勉强对比一下,如果几千、几万条数据肯定就需要进行程式化处理,excel对于这个问题给我们提供了很方便的解决方案,这里主要用到excel...的“条件格式”这个功能来筛选对比两列数据中心的重复值,并将两列数据中的相同、重复的数据按规则进行排序方便选择,甚至是删除。...比如上图的F、G两列数据,我们肉眼观察的话两列数据有好几个相同的数据,如果要将这两列数据中重复的数据筛选出来的话,我们可以进行如下操作: 第一步、选择重复值 1、将这两列数据选中,用鼠标框选即可; 2...; 将“主要关键字”的排序依据设置为“单元格颜色”,次序设置为“红色”、“在顶端”,另外再点击左上角的“添加条件”设置“次要关键字”,排序依据设置为“数字”,次序设置为“升序”。...2、选中G列,做上述同样的排序设置,最后排序好的结果如下图: 经过上面的几个步骤,我们可以看到本来杂乱无章的两列数据现在就一目了然了,两列数据中的重复数据进行了颜色区分排列到了上面,不相同的数据也按照一定的顺序进行了排列

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    问与答112:如何查找一列中的内容是否在另一列中并将找到的字符添加颜色?

    Q:我在列D的单元格中存放着一些数据,每个单元格中的多个数据使用换行分开,列E是对列D中数据的相应描述,我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据,并将找到的数据标上颜色,如下图1所示。 ?...A:实现上图1中所示效果的VBA代码如下: Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格中的数据并存放到数组中...,然后遍历该数组,在列E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组中的值,如果出现则对该值添加颜色。...Bug:通常是交替添加红色和绿色,但是当句子中存在多个匹配或者局部匹配时,颜色会打乱。

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    R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

    p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它,因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”,在这种情况下,很难比较可变重要性图的值的解释。...例如,具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来  比其他两个  要  重要得多,但事实并非如此。只是模型无法在  和  之间选择   :有时会    被选择,有时会被选择 。...实际上,我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果, apply(IMP,1,mean)} 在这里,如果我们使用与以前相同的代码, 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type...关联度接近1时,与具有相同   ,并且与蓝线相同。 然而,当我们拥有很多相关特征时,讨论特征的重要性并不是那么直观。

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    R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

    p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它,因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”,在这种情况下,很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果,我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ,该值相当稳定(作为一阶近似值,几乎恒定)。红线是的变量重要性函数, 蓝线是的变量重要性函数 。例如,具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上,我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果, apply(IMP,1,mean)} 在这里,如果我们使用与以前相同的代码, 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而,当我们拥有很多相关特征时,讨论特征的重要性并不是那么直观。

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    五大方法添加条件列-python类比excel中的lookup

    (40,100) for i in range(60)]).reshape(20,3),columns=["语文","数学","英语"]) df['总成绩'] = df.sum(axis=1) df 添加一列条件列...这个函数依次接受三个参数:条件;如果条件为真,分配给新列的值;如果条件为假,分配给新列的值 # np.where(condition, value if condition is true, value...# 在conditions列表中的第一个条件得到满足,values列表中的第一个值将作为新特征中该样本的值,以此类推 df6 = df.copy() conditions = [ (df6['...,是进行分组的依据, 如果填入整数n,则表示将x中的数值分成等宽的n份(即每一组内的最大值与最小值之差约相等); 如果是标量序列,序列中的数值表示用来分档的分界值 如果是间隔索引,“ bins”的间隔索引必须不重叠...3 如果为False,则仅返回分箱的整数指示符,即x中的数据在第几个箱子里 当bins是间隔索引时,将忽略此参数 retbins: 是否显示分箱的分界值。

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    Android R 中的heap新分配器——Scudo

    在Andorid R 中,将采用新的heap 分配器-Scudo,其特点是更安全,性能更好。...Scudo当前是Fuchsia中的默认分配器,已在Android的某些组件中启用,并在某些Google生产服务中使用。...让我们看一下Google生产服务的一些典型基准,其中涉及许多异步线程,protobuf,RPC和其他优点,所有这些都运行在具有512GB RAM的72核心Xeon机器上(并不是要进行最严格的比较,而是让您了解最新情况...限制线程数是我发现使其工作的唯一方法,但结果与其他方法不具有可比性。 * tcmalloc和jemalloc速度很快,但不能防止head堆的漏洞。...Scudo的想法是“尽可能快地应对基于堆的错误,同时又具有弹性”。

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    合并列,在【转换】和【添加列】菜单中的功能竟有本质上的差别!

    有很多功能,同时在【转换】和【添加】两个菜单中都存在,而且,通常来说,它们得到的结果列是一样的,只是在【转换】菜单中的功能会将原有列直接“转换”为新的列,原有列消失;而在【添加】菜单中的功能,则是在保留原有列的基础上...,“添加”一个新的列。...比如下面这份数据: 将“产品1~产品4”合并到一起,通过添加列的方式实现: 结果如下,其中的空值直接被忽略掉了: 而通过转换合并列的方式: 结果如下,空的内容并没有被忽略,所以中间看到很多个连续分号的存在...我们看一下生成的步骤公式就清楚了! 原来,添加列里使用的内容合并函数是:Text.Combine,而转换里使用的内容合并函数是:Combiner.CombineTextByDelimiter。...显然,我们只要将其所使用的函数改一下就OK了,比如转换操作生成的步骤公式修改如下: 同样的,如果希望添加列里,内容合并时保留null值,则可以进行如下修改: 这个例子,再次说明,绝大多数的时候,我们只需要对操作生成的步骤公式进行简单的调整

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    【专业技术】如何在Linux中添加新的系统调用

    这些宏指令具有类似下面的名称格式:   _syscallN(parameters) 其中N是系统调用所需的参数数目,而parameters则用一组参数代替。...2 添加新的系统调用   如果用户在Linux中添加新的系统调用,应该遵循几个步骤才能添加成功,下面几个步骤详细说明了添加系统调用的相关内容。   ...(1) 添加源代码   第一个任务是编写加到内核中的源程序,即将要加到一个内核文件中去的一个函数,该函数的名称应该是新的系统调用名称前面加上sys_标志。...假设新加的系统调用为mycall(int number),在/usr/src/linux/kernel/sys.c文件中添加源代码,如下所示: asmlinkage int sys_mycall(int...该数组包含指向内核中每个系统调用的指针。这样就在数组中增加了新的内核函数的指针。

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    如何使用Python中的装饰器创建具有实例化时间变量的新函数方法

    1、问题背景在Python中,我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为,但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时,事情就会变得复杂。...例如,我们想要创建一个装饰器,可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数,那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法,那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj,并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题:使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...如果被装饰的对象是一个方法,则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数,则实例化obj。返回一个新函数/方法,该函数/方法使用obj。...然后,dec装饰器会返回一个新函数/方法,该函数/方法使用obj。请注意,这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建,那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。

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    mSphere: OptiFit从已有OTUs中添加新测序数据的方法

    这种方法考虑了所有对序列之间的距离。而在常用的贪婪聚类算法的方法中,聚类时只考虑每个序列与OTU中具有代表性的质心序列之间的距离。因此,同一OTU中序列对之间的距离往往大于指定的阈值,即为假阳性。...de novo聚类的一个局限性是,当新的序列添加到数据集时,会产生不同的OTU分配结果,这使得很难使用de novo聚类来比较不同研究之间的OTU。...基于参考数据库聚类试图克服de novo聚类方法的局限性,它使用数据库中具有代表性的序列集,每个参考序列生成一个OTU。...通常在VSEARCH中使用97%相似性的具有代表性的全长序列的Greengenes数据集作为参考。然后根据查询序列与参考序列的相似性将查询序列聚类成OTU。...在open reference模式下,使用OptiClust对未分配的查询序列进行从头聚类,生成新的OTU。

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    在centos6中添加一块新的硬盘并分区

    具体要求如下: 1、添加一块新的硬盘,大小1G 2、分五个区,每个大小100M,挂载到/mnt/p1-4(推荐parted) 开启虚拟机 使用parted分区方式 3、第一个个分区使用设备路径挂载 4、...1、先将虚拟机关机(是关机不是挂起),然后点击虚拟机,点设置,添加,将硬盘大小设置为1G其他的就使用默认的就可以了。...-t ext4 /dev/sdd3 mkfs -t ext4 /dev/sdd4 mkfs -t ext4 /dev/sdd5 6、挂载(有三种方法,设备路径,卷标,UUID) 挂载前先创建挂载的目录.../dev/sdd1 /mnt/p1 卷标挂载: e2label /dev/sdd3 game 把第三个分区设成game卷标,使用blkid 查看设置是否成功 使用blkid也可以看到/dev/sdd5的UUID...) Command (m for help): t Command (m for help): 6(新建的分区号不一定是6) Hex code (type L to list codes):82(改成

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    【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

    从结果知,参数为默认值时,是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框,删重操作不影响name的值。...从结果知,参数keep='last',是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据最后一条并返回新数据框,不影响原始数据框name。...从结果知,参数keep=False,是把原数据copy一份,在copy数据框中删除全部重复数据,并返回新数据框,不影响原始数据框name。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重,可以在subset中添加列。...如需处理这种类型的数据去重问题,参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-

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    三天两后晌入门Python(二)

    复数在Python编程中并没有太多用处。 可以以十六进制或八进制形式表示整数 - 复数由一个 a + bj 来表示,它是由实际浮点数的有序对组成,其中 a 是实部, b 是复数的虚部。...complex(x)将x转换为具有实部x和虚部0的复数。 complex(x, y)将x和y转换为具有实部为x和虚部为y的复数。x和y是数字表达式。...(如果应用) 6.三重引号 Python中的三重引号允许字符串跨越多行,包括逐字记录的新一行, TAB 和任何其他特殊字符。...三重引号的语法由三个连续的单引号或双引号组成。 7.Unicode字符串 在 Python 3 中,所有的字符串都用Unicode表示。...18 join(seq) 将序列 seq 中的元素以字符串表示合并(并入)到具有分隔符字符串的字符串中。

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    git commit 新修改的内容 添加到上次提交中 减少提交的日志

    有时候提交过一次记录只有,又修改了一次,仅仅是改动一些较少的内容,可以使用git commit --amend....添加到上次提交过程中; --amend amend previous commit git commit --amend # 会通过 core.editor 指定的编辑器进行编辑...git commit --amend --no-edit # 不会进入编辑器,直接进行提交 如果你之前没有配置 core.editor 选项的时候,会出现: error: There was a...这个时候,你通过 git config 命令,配置全局变量,指定特定的编辑器就解决报错了;之后再进行git config --amend 命令来进行编辑; git config --global core.editor...更多关于linux和分布式系统相关的知识,请关注 cnblogs.com/xuyaowen

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