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Excel公式技巧:基于单列多个条件求和

标签:Excel公式,SUMPRODUCT函数 基于条件求和通常使用SUMIF函数或者SUMIFS函数,特别是涉及到多条件求和时。然而,随着条件增多,公式将会变得很长,难以理解。...而使用SUMPRODUCT函数,可以判断同一列多个条件且公式简洁。 如下图1所示示例。...*($C$2:$C$12)) 公式,使用加号(+)来连接条件,表明满足这两个条件之一。...也可以使用下面更简洁公式: =SUMPRODUCT(($A$2:$A$12="东区")*(($B$2:$B$12={"超市1","超市2"}))*($C$2:$C$12)) 公式,使用了花括号,允许在其中放置多个条件...,因此,如果需要满足条件更多的话,就可以通过逗号分隔符将它们放置在花括号,公式更简洁。

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pandas基于范围条件进行表连接

作为系列第15期,我们即将学习是:在pandas基于范围条件进行表连接。...表连接是我们日常开展数据分析过程很常见操作,在pandas基于join()、merge()等方法,可以根据左右表连接依赖字段之间对应值是否相等,来实现常规表连接。...但在有些情况下,我们可能需要基于一些“特殊”条件匹配,来完成左右表之间表连接操作,譬如对于下面的示例数据框demo_left和demo_right: 假如我们需要基于demo_leftleft_id...和right_id进行连接,再在初步连接结果表基于left_id或right_id进行分组筛选运算,过滤掉时间差大于7天记录: 而除了上面的方式以外,我们还可以基于之前文章给大家介绍过pandas...功能拓展库pyjanitor条件连接方法」,直接基于范围比较进行连接,且该方式还支持numba加速运算: · 推荐阅读 · 如何快速优化Python导包顺序 Python临时文件妙用

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mongodb 前端条件动态查询几种方式

mongodb 前端条件动态查询几种方式 使用场景 在实际开发,最常见是前端有你多个要查询条件,但是不一定每个条件都是必须,很多情况下是只需要查询一条或者全部,那是如何应对这种条件是动态情况呢...案例 动态构建 MongoDB 聚合管道方式可以根据实际需求选择不同方法。以下是一些常见方式: 条件判断: 根据前端传入条件动态构建聚合管道。...你可以使用条件判断语句(如 if 语句)来检查前端条件,并根据条件添加不同聚合阶段到管道。...(pipeline)//ticketModel 是mongose model 动态函数: 将聚合管道构建过程封装到一个函数,根据传入参数动态生成聚合管道。...MongoDB 聚合管道方式。

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MongoDB 按照某个字段分组,并按照分组记录数降序排列

以下是一个示例查询: db.collection.aggregate([ { $group: { _id: "$quoteId", // 按照quoteId字段进行分组...count: { $sum: 1 } // 统计每个分组记录数 } }, { $sort: { count: -1 // 按照记录数降序排序 } } ]...) 在这个查询: group阶段将文档按照quoteId字段进行分组,并使用sum操作符统计每个分组记录数,保存为count字段。...$sort阶段按照count字段降序排序,这样最多记录数分组将排在前面。 你需要将db.collection替换为你集合名称。 为什么会突然间学这个用法呢?...因为看到开发在mysql表里面某个字段长度设置是2048,有其他开发提出了疑问,会不会有这么长,然后我就查了一下现有数据去确认一下大概字符长度。

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Pythongroupby分组

写在前面:之前我对于groupby一直都小看了,而且感觉理解得不彻底,虽然在另外一篇文章也提到groupby用法,但是这篇文章想着重地分析一下,并能从自己角度分析一下groupby这个好东西~...OUTLINE 根据表本身某一列或多列内容进行分组聚合 通过字典或者Series进行分组 根据表本身某一列或多列内容进行分组聚合 这个是groupby最常见操作,根据某一列内容分为不同维度进行拆解...one) (('b', 'two'), data1 data2 key1 key2 3 -1.125619 -0.836119 b two) 通过字典或者Series进行分组...(mapping,axis=1).mean() solution2:通过Series分组 mapping2 = pd.Series(mapping) # mapping2 橘子 水果 眼影...,在groupby之后所使用聚合函数都是对每个group操作,聚合函数操作完之后,再将其合并到一个DataFrame,每一个group最后都变成了一列(或者一行)。

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MybatisPlusWrapper类(基于面向对象思想条件封装)

一、引言在MybatisPlus条件查询是日常开发中经常遇到需求。为了简化查询条件构建,MybatisPlus提供了一系列Wrapper类来支持面向对象方式进行条件封装。...二、Wrapper类概述MybatisPlusWrapper类主要分为以下几个层次:Wrapper:作为条件构造器最顶端类,提供了基础获取和判断方法。...AbstractWrapper:用于封装SQL语句where条件,是Wrapper抽象子类。...AbstractWrapper:继承自Wrapper,并提供了更多条件构建方法。它是QueryWrapper和UpdateWrapper父类,负责实现条件拼接逻辑。...它们继承自AbstractLambdaWrapper,并实现了相应查询和更新接口。四、如何使用在实际开发,我们通常使用QueryWrapper或LambdaQueryWrapper来构建查询条件

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SQL分组

分组定义 是多个分组并集,用于在一个查询,按照不同分组列对集合进行聚合运算,等价于对单个分组使用"UNION ALL",计算多个结果集并集。...分组集种类 SQL Server分组集共有三种 GROUPING SETS, CUBE, 以及ROLLUP, 其中 CUBE和ROLLUP可以当做是GROUPING SETS简写版 GROUPING...这样不仅减少了代码,而且这样效率会比UNION ALL效率高。通常GROUPING SETS使用在组合分析。...,其作用是对每个列先进行一次分组,并且对第一列数据在每个组内还进行一次汇总,最后对所有的数据再进行一次汇总,所以相比GROUPING SETS会多了个所以数据汇总。...总结 分组集类似于Excel透视图,可以对各类数据进行组内计算,这里不止可以进行数量统计,也可以进行求和,最大最小值等操作。是我们在进行数据分析时候经常使用到一组功能。

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基于 MongoDB 解决微服务设计原子写入问题

本文是唐卓章在“我和MongoDB故事”MongoDB征文比赛获奖文章,下面我们一起来欣赏下。 毫不保留说,我们正处在一个充满并发计算世界里。...对于 MongoDB 来说,更多应用实践倾向于利用单文档事务性来解决原子性问题,当然,你也可以使用高版本多文档事务实现,但缺点是必须接受多文档事务所带来性能损失。...而关于MongoDB 文档级原子性,尽管大多数人已经知道这一点,但在一些真实项目案例,仍然可以发现各种考虑不周情形。 下面,以案例来说明此类问题。...如下图,是下单时选择座位页面: ? 图-影院订座页面 如果使用 MongoDB 来设计影院场次订座功能,应该如何实现呢?...在查询座位表状态时,可以同时知道当前用户是否已经预定了指定某些座位,给予一定提醒。 在本案例,使用座位号(seatNo)状态(Y|N)作为更新准入条件,在有限场景下是适用

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MongoDB(五)—-MongoDB索引类型

MongoDB中支持多种类型索引,包括单字段索引、复合索引、多key索引、文本索引等,每种类型索引有不同使用场合。...1.单字段索引 指的是在索引只包含了一个键,MongoDB默认创建_Id索引也是这种类型 创建方式:createIndexes({索引键:排序规则}) db.user.createIndex({...name:1}) 2.交叉索引 交叉索引就是为一个集合多个字段分别建立索引,在查询时候通过多个字段作为查询条件,这种情况称为交叉索引。...在查询文档时,在查询条件包含一个交叉索引键或者在一次查询中使用多个交叉索引键作为查询条件都会触发交叉索引。...4.多key索引 当索引字段为数组时,创建出索引称为多key索引,多key索引会为数组每个元素建立一条索引。

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基于MongoDB GridFS图片存储

它是mongodb一个子模块,使用GridFS可以基于mongodb来持久存储文件.并且支持分布式应用(文件分布存储和读取).GridFS是mongodb中用户存储大对象工具,对于mongodb,BSON...GridFS会将大文件对象分割成多个小chunk(文件片段),一般为256k/个,每个chunk将作为mongodb一个文档(document)被存储在chunks集合..gridfs模块会为每个文件创建...chunks和files信息.每个文件实际内容被存在chunks(二进制数据),和文件有关meta数据(filename,content_type,还有用户自定义属性)将会被存在files集合....files集合文档就是BSON格式,可以使用mongodb索引等等特性,当然可以对files文档做数据分析。...亿级数据量性能测试 MongoDB资料汇总专题 http://www.oschina.net/question/12_29127 基于MongoDB GridFS图片存储 基于MongoDB GridFS

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MongoDB 数组在mongodb 存在意义

在MOGNODB 文档设计和存储,存在两个部分 1 嵌套 2 数组,所以如果想设计好一个MONGODB 在理解业务,读写比例,查询方式后,就需要介入到更深层次理解嵌套查询方式,嵌套多层后性能问题...MONGODB 数组是属于同类型数据元素集合,每个数组元素代表这个数组同样属性不同值,其实我们可以理解为,在一个JSON ,有行和行列集合存在,本身JSON可以通过数组方式,在一个平面里面表达一个列集合...数组在一部分应用设计适合进行数据查询,而另外一点就是数组缺点,就是对数组数据进行更新,尤其是高频次,大量数据更新和数据添加。 下面就是针对ORACLE 添加在数组添加一个数据元素。...({system_name:"oracle"},{$set:{"score.4":50}}) 另外对于数组另外一个功能,就是将一些设计行转换在MONGODB数组方式,类似于行转列方式设计...数组在MONGODB 存在意义很大,在很多设计中都可以通过数组使用降低查询复杂度和降低建立索引SIZE。

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Python条件语句

Python条件语句是通过一条或多条语句执行结果(True或者False)来决定要执行代码块。主要通过if关键字实现,条件其他分支用else。...python之后,python针对条件判断语句执行语法如下: if 判断条件成立: 执行语句…… else: 执行语句…… 多个if条件使用场景: if 条件1成立: 执行语句...1 elif 条件2成立: 执行语句2 else: 执行语句3 说明:if后面的条件在python只要是任何非0非空值,都会认为是True,即认为条件成立。...每个条件后面要使用冒号(:),表示接下来是满足条件后要执行语句块,使用缩进来划分语句块,相同缩进数语句在一起组成一个语句块。...那么,上面的学生分数案例,在python编写的话,可以写成下面的格式: score = int(input("请输入你成绩:")) if score < 60: print("你成绩不及格

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less条件判断

经过上一篇 less继承 讲解之后,本章节开展内容为 less 条件判断,less 可以通过 when 给混合添加执行限定条件,只有条件满足 (为真) 才会执行混合代码,首先想要看这个条件判断首先需要有混合才可以...,如下div { width: 100px; height: 100px; background: red;}现在有了混合,我们就可以通过混合来看看条件限定了,通过如上所说通过 when 来进行限定那么如何编写呢...,在混合小括号后面写 when 然后在编写一个小括号,在该小括号当中编写限定条件即可如下.size(@width, @height) when (@width = 100px) { width: @...我故意给了个 50 所以不会执行,可以通过编译之后代码查看结果图片when 表达式可以使用比较运算符 (>,=,<=,=)、逻辑运算符、或内置函数来进行条件判断,如上已经介绍过了比较运算符了,...,只要宽度或者高度其中一个满足条件即可执行混合代码,(), () 相当于 JS ||,()and() 相当于 JS &&图片看完了逻辑运算符紧接着在看内置函数来进行判断,如下.size(

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分组后合并分组字符串如何操作?

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【IF】问了一个Pandas问题,如图所示。...下面是他原始数据: 序号 需求 处理人 1 优化 A 2 优化 B 3 运维 A 4 运维 C 5 需求 B 6 优化 C 7 运维 B 8 运维 C 9 需求 C 10 运维 C 11 需求 B...如果不去重,就不用unique,完美地解决粉丝问题! 后来他自己参考月神文章,拯救pandas计划(17)——对各分类含重复记录字符串列去重拼接,也写出来了,如图所示。...这篇文章主要盘点了一个pandas基础问题,文中针对该问题给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【IF】提问,感谢【月神】、【瑜亮老师】给出思路和代码解析,感谢【dcpeng】等人参与学习交流。

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基于基因集样品队列分组之PCA

那么,对于大样品队列转录组,很多时候是没有已知合理分组, 这个时候会人为分组后看队列异质性,比如根据免疫高低进行分组。...那么这个根据免疫高低进行分组就有多种实现方式,我们这里简单演示一下PCA和热图层次聚类以及gsea或者gsva这样打分分组,看看是否有区别。...) pca_gl = group_list # 其中 hclust_gl 来自于前面的教程哦 table(pca_gl,hclust_gl) 可以看到前面的层次聚类样品分组跟现在PCAPC1分组...为否,即取出不重复项,去除重复gene ,保留每个基因最大表达量结果s dat=dat[ids$probe_id,] #新ids取出probe_id这一列,将dat按照取出这一列每一行组成一个新...dat rownames(dat)=ids$symbol#把idssymbol这一列每一行给dat作为dat行名 dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现信息 dat['ACTB

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