本文介绍基于Python语言，基于Excel表格文件内某一列的数据，计算这一列数据在每一个指定数量的行的范围内（例如每一个4行的范围内）的区间最大值的方法。 ...已知我们现有一个.csv格式的Excel表格文件，其中有一列数据，我们希望对其加以区间最大值的计算——即从这一列的数据部分（也就是不包括列名的部分）开始，第1行到第4行之间的最大值、第5行到第8行的最大值...、第9行到第12行的最大值等等，加以分别计算每4行中的最大值；此外，如果这一列数据的个数不能被4整除，那么到最后还剩余几个，那就对这几个加以最大值的求取即可。 ...在函数中，我们首先读取文件，将数据保存到df中；接下来，我们从中获取指定列column_name的数据，并创建一个空列表max_values，用于保存每个分组的最大值。...随后，我们为了将最大值结果保存，因此选择将result列表转换为一个新的DataFrame格式数据rdf，并指定列名为Max。
这两个库在处理Excel文件方面扮演着重要的角色，被广泛应用于数据分析、报表生成、导入导出等领域。...功能对比 读取功能 GcExcel和POI都能够读取Excel文件中的数据、格式和图表，但GcExcel通过灵活的API设计提供了更简洁的读取接口，使得开发者能够更轻松地提取所需数据。...POI不支持切片器，数据透视图，迷你图等功能，无法对这些功能进行修改。 写入功能 读写功能是Excel处理库最基本的两个功能，在写入方面两者都支持写入数据、样式和公式到Excel文件中。...此外GcExcel除了把数据保存为Excel，还支持把数据保存为CSV，把工作簿或者工作表转换为PDF，或者转换为HTML以及图片等功能，可以适应更多的场景。...POI则适合那些对兼容性和开源社区支持更注重的开发者。在选择技术库时，应根据具体需求权衡利弊。
在传递信息时，有数据比没数据更有说服力，而一旦有了数据，那就牵涉到如何呈现。PowerPoint为我们提供了诸多图表，它们在一定程度上已经可以满足我们平时需求。...当然，若能够有更加简洁清晰的选择（并且又不会增加太多的负担），我们又何乐而不为。...（一）单一数据的表示 有些时候（演讲类居多），我们只用提供一个最重要的数据，此时，我们可以选择：1.直接把该数据放大；2.通过简单图形颜色对比反映数据。...此时，可以考虑利用excel提供的复合关系图表。 1.复合饼图。 当存在某几个子项所占比例确实太小，而又需要表示时，可以使用。 ? 2.折线图+条形图。 同时提供对比与趋势。 ?...还有一些时候，或者因为懒，或者因为压缩PPT页数的需要，纯表格成了没有选择的选择。此时，可以通过“加粗”和颜色变化体现层次感，并标注相对重要的信息。 ?
大数据文摘出品 来源：medium 编译：张大笔茹、一一 正确分析使用数据可能会挖到宝藏。那么，作为个人或公司，如何选择分析和可视化数据的工具？ 在本文中，我们从各个方面比较三个工具的功能。...用户可以选择许多可视化作为蓝图，然后使用Power BI将侧边栏中的数据插入到可视化中。它还允许用户通过使用自然语言进行查询来创建可视化效果。...更多关于这些产品的信息可以参考这里。 更多关于产品和价格的信息见下表: Power BI通常而言是一个更负担得起的选择。对那些需要免费试用功能的用户而言，Power BI提供稳定的60天试用期。...虽然Excel是一个很稳健工具，但是创建和维护重复的报表、创建可视化和演示以及深入到数据的细粒度都需要一些有关其功能的高级知识。 但是，选择任何一个工具都取决于用户的业务规模和需求。...我们需要根据我们的需求来做出选择。 我希望这篇文章，以及文章中对于多种因素的对比，能够帮助你决定为哪一款产品投入时间和金钱。 感谢你的阅读。
大家伙，我是邓飞，之前写过两篇Excle数据转为plink的格式： Excel格式的SNP数据怎么变为plink格式 Excel的SNP数据变为plink格式的数据--代码分享 有些人可以成功，也有很多人各种报错...Excel格式的xls或者xlsx格式的文件 测序公司给的是xls或者xlsx格式的数据，数据的格式如下： 第一列是ID 第二列是染色体 第三列是物理位置 第四列是Ref 第五列以后是每个个体的具体分型...： 第一，读取数据 第二，整理为map数据 第三，整理为ped数据 第四，保存为plink的格式 注意，这里的缺失定义为##，后面需要通过sed命令，将其转为00字符。...map有43251行，也就是有43251个SNP，ped比map多六列，因为第七列才是SNP的数据，结果没有什么问题。...思路： 将其读取到R中 转置 保存到本地 然后通过grep，去掉相关的行 然后再读到R中，再进行处理。 报错总结 数据有空行，有缺失，有indel。
一个朋友在某运动品牌公司上班，老板给他布置了一个处理客户订单数据的任务。...： 1、第一列是订单日期和时间（乱序） 2、第二列是客户的id 3、第三列不需要使用 4、60+万行数据 相关定义如下： 1、existing：此次下单日期时间与上次日期时间的距离在N天以内，精确到时间...若已经存在，则更新map中对应的value为[原次数+1，该次日期时间]，对应行数据新增的4个数据为[原次数+1，上次日期时间，间隔时间，new/existing取决于间隔时间与预设N]。...4、将修改过后的行数据list写入到Excel工作簿并保存。 读取表格数据 我们可以用xlrd模块对Excel文件进行读取，以便进一步分析处理数据。...将修改后的行数据list写入Excel表格并保存为xslx格式 结果展示 完整代码
一个朋友在某运动品牌公司上班，老板给他布置了一个处理客户订单数据的任务。...： 1、第一列是订单日期和时间（乱序） 2、第二列是客户的id 3、第三列不需要使用 4、60+万行数据 相关定义如下： 1、existing：此次下单日期时间与上次日期时间的距离在N天以内，精确到时间...若已经存在，则更新map中对应的value为[原次数+1，该次日期时间]，对应行数据新增的4个数据为[原次数+1，上次日期时间，间隔时间，new/existing取决于间隔时间与预设N]。...4、将修改过后的行数据list写入到Excel工作簿并保存。 读取表格数据 我们可以用xlrd模块对Excel文件进行读取，以便进一步分析处理数据。...将读取的行数据转存到list中，以便进行排序。 将修改后的行数据list写入Excel表格并保存为xslx格式 结果展示 完整代码
但是，今天特别重要的是，NoSQL数据库特别适合处理大量分布式数据，这使它们成为大数据和分析项目的理想选择。...如何选择NoSQL数据库：关键因素 市场上有二十多个开源和商业NoSQL数据库，您如何选择合适的产品或云服务？ IDC研究副总裁Carl Olofson表示，一个重要因素是了解您想要提供数据的目的。...NoSQL数据库的架构和功能各不相同，因此您需要选择最适合所需任务的类型： 通常，键值存储最适合应用程序中的多个进程或微服务持久共享数据。...如果您计划对邻近度计算，欺诈检测或关联结构评估进行深层关系分析，则图形数据库可能是更好的选择。 如果您需要非常快速地以大量数据收集数据以进行分析，请查看广泛的列存储。...该数据库是本地存储，处理和访问文档以及其他类型数据集的最佳选择，它在开发人员中很受欢迎，因为它易于使用，可以扩展以满足要求苛刻的应用程序，并提供全面的工具和合作伙伴生态系统。
江湖传说在选择和使用云数据库过程中 10个人有9个会遇到以下问题： 数据库正常使用过程中莫名卡顿 经常遭遇主从延迟和主从不一致 不知如何实现无损跨云跨数据库迁 话不多说，请看本期《如何选正确的云数据库》...图文解说见下： 计费模式：计费方式的选择只需考虑价格，性能上完全一致。如需持续使用，建议包月；如使用频率较低，如用于开发或测试环境等，按量计费更为合适。...[jpg] 地域/可用区：处于不同地域的云产品内网不通，选择的时候需要考虑是否有用到云存储或云主机，数据库需要选在同一区域。如果不在同一区域也可采用内网或对等网络进行通信。...[jpg] 架构选择：分为高可用版和基础版。...[jpg] [jpg] [jpg] 数据库版本：版本的选择首要考虑的因素是兼容性。 [jpg] 数据复制方式：结合业务场景需求，要求数据强一致的业务，强同步复制是不二之选。
3、以期望现值为决策依据选择最佳生产方案。 下面将详细说明解决的思路和方法。...其中P(Bi)称为先验概率，P(A|Bi)表示Bi出现的条件下A出现的概率，称为后验概率。 下图展示了建立决策树模型所有的基础数据： ?...所以，最优的决策过程是：进行市场调查，如果市场调查结果为乐观，选择方案1，如果市场调查结果为悲观，则选择方案2。 ?...基于上面在excel中建立的决策数据，可以回答第一个问题，即：在目前条件下，企业是否应该进行市场调查。 下图给出了三个决策点的最优决策：C75处的市场调查？...可以继续增加咨询费用，找到一个数值，使得进行市场调查方案的期望值等于不进行市场调查的期望值。 这里可以通过excel自带的单变量求解器来求解，结果如下： ? ? ?
前言 在类Excel表格应用中，常用的需求场景是根据单元格之间的数据联动，例如选择某个省份之后，其它单元格下拉项自动扩展为该省份下的市区，本文会从代码及UI层面讲解如何实现数据之间的多级联动。...UI实现多级数据联动 Step1：设置数据； 按照如下形式设置数据，其中第一行为省份信息，剩余行中的内容为省份对应的市区信息 Step2：添加名称管理器 按照如下操作，分别创建名称管理器，其中，...Step3：添加一级数据验证 在该场景中，一级数据验证是省份信息，采用序列验证的形式来完成。...Step4: 添加二级数据验证 在该场景中，二级数据验证是指切换省份之后，代表地区的单元格下拉项随之更新，这里采用序列公式验证的形式来实现，对应的序列验证公式indirect()函数，详细操作如下：...代码实现级联数据 代码实现整体与UI操作相吻合，只需要将对应的UI行为翻译为代码实现即可。
，究竟该如何理性的选择。...当然无论哪种方案，复杂还是简单，都有其适用的场景，最终如何理性选择，还是要依据具体需求，但有一个基本原则：大道至简，能用集中式解决的就无需考虑分布式。...值得一提的是，RoCE + PMEM虽然快，但对于写入操作并不算是一个好的选择，因为PMEM具有的是8字节原子写，而数据库块通常大小是8K，如果写过程中突然断电，如何确保不会导致分裂块（坏块）呢？...所以整体来说Exadata是可以更好的运行HTAP混合负载。 总结 上面我们谈了一些HTAP的相关内容，现在回到最初的问题：如何选择适合你的HTAP数据库？...总的来说，当我们面对琳琅满目的数据库产品时，首先自身要有一个清晰的底层逻辑，清楚对应业务要求的到底是什么，而不能盲目跟风选择，否则最后发现选择了并不适合自家业务场景的架构或产品，将会给未来的工作带来本不必要的负担
论文中的数据我们就不多说了，如果大家想验证一下数据增强的强大，可以去我们的GitHub项目中找到一个二分类的图像任务，它的数据集大小只有1000张图。...2 自动学习数据增强策略 如果让模型针对具体的任务自动学习数据增强，理论上会更加智能，这便是我们这要说的基于AutoML的数据增强技术，它主要是用于自动学习数据增强策略。...2.1 AutoAugment[1] AutoAugment是Google提出的自动选择最优数据增强方案的研究，也是最早的使用AutoML技术来搜索数据增强策略的研究。...(2) 从16个中选择5个操作，随机产生使用该操作的概率和相应的幅度，将其称为一个sub-policy，一共产生5个sub-polices。...总结 如何做机器学习任务中做好数据增强是每一个从业人员必须认真面对的问题，如今已经发展到了使用AutoML技术来代替人工设计策略，请大家持续关注。
） 2.3 栈（Stack） 2.4 队列（Queue） 2.5 哈希表（Hash Table） 2.6 树（Tree） 第3节：如何选择合适的数据结构 3.1 考虑数据的特性 3.2 考虑操作的复杂度...3.3 考虑内存占用 3.4 考虑并发性和并行性 第4节：代码示例 4.1 示例一：任务调度队列 4.2 示例 第5节：结论 欢迎来到数据结构学习专栏~数据结构之道：如何选择适合你的数据存储 ☆...本文将探讨数据结构的基本原理，介绍几种常见的数据结构，以及如何根据你的需求选择适合的数据存储方式。...self.right = None root = TreeNode(1) root.left = TreeNode(2) root.right = TreeNode(3) 第3节：如何选择合适的数据结构...第4节：代码示例 为了更好地理解如何选择数据结构，让我们来看两个实际的代码示例。 4.1 示例一：任务调度队列 假设你正在开发一个任务调度系统，需要按照任务的优先级依次执行。
作者 CDA编译团队 如何看待数据分析师这项职业？ CDA记者：如今， 数据分析师是一个很热门的职业，薪资水平普遍很高。很多人也因为高薪，纷纷向数据分析师发展。您如何看待这种现象？...如果一个普通的销售人员在使用了工具后对于数据的分析能力都比一个“小白”强，那企业为什么需要这样的数据分析师呢？...讲“数据故事”的工具选择 CDA： 现在市场上充斥着以Excel为代表的传统工具和以BI为代表的新型工具，那么您是如何看待新旧BI工具的更替？数据分析师选择工具时关注的点应该有哪些？...刘鹏元：当大数据时代到来时，我们就已经进入了“后Excel时代”。“后Excel时代”的含义是：Excel已经成为了“小数据”的专用工具，“大数据”需要更强大、更智能、更具探索性的新工具。...所以，新旧工具的交替是无法避免的，谁都无法阻挡时代的潮流。数据分析师选择工具时，可以从以下几点考察： l 是否能接入企业各种业务系统，整合多源异构数据？ l 是否拥有实时的数据处理能力？
这就引出了一个问题——应用程序如何知道要访问哪个数据库节点？应用程序如何检测数据库拓扑已更改？我们如何保护应用程序免受底层数据库架构复杂性的影响？...不知道从什么时候开始，中间人技术的概念变得很流行，而数据库环境开始集成代理。这篇白皮书将会讨论什么是代理，它们的用途以及如何使用现代代理构建高度可用且高度可控的数据库环境。本文为白皮书节选。...它可以提供有关流量的统计信息，例如每秒执行的查询数，执行时间等，还有关于执行时间的统计数据，如95%执行时间，执行时间的最大值、最小值、平均值，所有这些统计数据都基于收集的指标给出来。...二、数据库代理类型 在我们深入研究如何使用代理的细节之前，本章我们将讨论代理的两种主要类型，将介绍每种类型的示例，和它们之间的主要区别。...这种模型的代理服务器并不关心它路由的内容，它只需要将流量发送到后端并且保持负载均衡就可以了。通常情况下你可以选择轮询，从一个前端服务到后端服务器建立最少的连接。
数据分析师这个职业现在越来越火爆。本文面向那些准备投身于这个行当的年轻人，在选择怎样的公司上给出了三条参考标准。...它们分别是： 去供职于那些利用数据分析来做市场战略定位的公司; 去为一个拥有着伟大想法的公司工作; 去选择给一家即将进入空白市场的公司。 现在确实是属于数据分析师的天下了。...几乎所有的公司在成长过程中，数据量都会不断扩大，但是如果你选择了一家已经拥有足够级别数据量的公司，那么它的潜力，可发展性将会提升到另外一个层次。...去寻找那些信息密集度大的数据，而不是光从量上着眼判断。 3.去选择给一家即将进入空白市场的公司 当评估市场机会的时候，去选择一个还没有将成型的解决方案的公司。...几乎所有的公司都已经有了一些成型的应用，当然数据分析师是必要的岗位，但是更值得去选择一些拥有明确研发方向，强有力的数据研究团队，但是仍然还处在研究解决一系列问题过程中的公司。
Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到： {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较： {"C1";"C2";"C1"...代表同一行的列D和列E中包含“A”和“C1”。...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。
以独立B2C为例，卖家可以影响用户的输入，甚至引导用户去购买一些商品，尽管这些商品可能用户并不是特别需要，通过一些场内的场景渲染也能达成交易。 搜索引擎如何给商品打标签？...如何通过用户输入的关键词来快速地找到商品，就是搜索引擎要干的事情了，作为搜索引擎推荐有好多方式，最常用的就是给商品打标签，让用户输入的词和标签进行匹配，然后根据某种规则进行结果的顺序展现。...也有两种都用的，后一种做法更常见，所以很多卖家经常要修改商品标题，因为商品标题是最常见的商品标签拆分来源。 如何给商品选择关键词（标题、标签）？ ?...3、商品属性：商品本身标签 商品属性是针对搜索词进行关键布局的，商品属性是商品布局的核心，就是买什么样的商品，就吆喝什么。商品属性分自然属性、社会属性，在选择商品关键词时可以从这两个角度考虑。...总之，在选择商品关键词时，一定要突出特点，不要面面俱到，千万别卖没有特点的商品。
原作者 Radhouane Aniba 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 如何选书 选择一本合适的数据科学书至关重要，一本不适合的书会浪费你的时间以及精力。...当我们选择数据科学相关书籍时，可以考录一下几点： · 看作者的个人简介：能够帮助了解作者的背景，他的研究和主要兴趣，同时也展现了本书的一些细节。但也要给新的作者机会，不要把这一点作为关键。...这些都是写数据科学相关书籍是会遇到的问题。一些作者会选择涵盖一个非常具体的领域，当查看这些作者的学术资料时，我们看到他们的研究与著作之间的联系。...解释的深度能够区分好的作者，作者传达的信息中包含的内容，关系到你能够吸收知识，特别是那种会在大脑中留存很长时间的知识。因此，作者的技能在这占很重要的角色。...如果这本书的主要目的是为了解释特定的方法，算法和方法在后台如何工作，那么最好的方法是从头开始重新实现一个算法。
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