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Excel公式技巧93:查找某行中第一个所在的标题

有时候,一行数据中前面的数据都是0,从某开始就是大于0的数值,我们需要知道首先出现大于0的数值所在的单元格。...例如下图1所示,每行数据中非出现的位置不同,我们想知道出现的单元格对应的标题,即第3行中的数据。 ?...图2 在公式中, MATCH(TRUE,B4:M40,0) 通过B4:M4与0比较,得到一个TRUE/FALSE的数组,其中第一个出现的TRUE就是对应的,MATCH函数返回其相对应的位置...MATCH函数的查找结果再加上1,是因为我们查找的单元格区域不是从A开始,而是从B开始的。...ADDRESS函数中的第一个参数值3代表标题行第3行,将3和MATCH函数返回的结果传递给ADDRESS函数返回对应的标题行所在的单元格地址。

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Python进阶之NumPy快速入门(四)

numpy.sort()的常见格式如下: numpy.sort(a, axis) 参数说明: a: 要排序的数组 axis: 沿着它排序数组的轴,如果没有数组会被展开,沿着最后的轴排序。...其格式如下: numpy.argmax(a, axis) 参数说明: 当只有a的时候,输出结果是数组所有元素中的最大对应的总索引 当axis=0的时候,输出为每一最大元素的索引 当axis=1的时候...当axis=0的时候,从左到右每一最大数字对应的索引分别为[1,2,0]。当axis=1的时候,从上到下每一行最大数字对应的索引分别为[2,0,1]。...],[50,0,60]]) print (np.nonzero(b)) print (b[np.nonzero(b)]) 讲解:对于数组b,我们先打印它的元素对应的索引。...一个有六个元素是非的,运行结果的形式是先给定行索引,然后是索引。然后我们再把索引作为数组b的索引就可以挑选出数组b中所有元素,返回形式为一维数组。

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Python:Numpy详解

axis=0,表示沿着第 0 轴进行操作,即对每一进行操作;axis=1,表示沿着第1轴进行操作,即对每一行进行操作。 ...:  ary:被分割的数组indices_or_sections:果是一个整数,就用该数平均切分,如果是一个数组,为沿轴切分的位置(左开右闭)axis:沿着哪个维度进行切,默认为0,横向切分。...numpy.insert(arr, obj, values, axis) 参数说明:  arr:输入数组obj:在其之前插入的索引values:要插入的axis:沿着它插入的轴,如果未提供,则输入数组会被展开...numpy.nonzero() numpy.nonzero() 函数返回输入数组中非元素的索引。 ...numpy.matlib.eye() numpy.matlib.eye() 函数返回一个矩阵,对角线元素为 1,其他位置为

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科学计算库—numpy随笔【五一创作】

8.1.3、numpy 指定长度数组快速创建 ”矩阵“ np.zeros() np.zeros((3,4)) np.zeros((1,3,4)) np.zeros((1,1,3,4)) 超出二维后的形式...补充: ”1矩阵“ np.ones((row,col)) 8.1.4、numpy 哪个是行、? 最后两组数为行和。...以数组对象 arr 为例,arr[]中传入数组作为参数,所以才有了两个中括号 在机器学习中常通过使用花式索引来打乱数据集的样本顺序,避免机器学习模型学习到样本的位置噪声,对于监督学习的数据集如果打乱了样本还需要打乱相对应的标签...8.1.12、 numpy 如何替换?...以 arr 对象为例: arr.mean()#对所有元素 arr.mean(axis = 0)#0轴沿着行的方向垂直向下运算 arr.mean(axis = 1)#1轴沿着的方向水平延伸运算 arr.sum

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详解Numpy中的数组拼接、合并操作

,对进行拼接vstack垂直拼接,沿着的方向,对行进行拼接dstack沿着第三个轴(深度方向)进行拼接column_stack水平拼接,沿着行的方向,对进行拼接row_stack垂直拼接,沿着的方向...,对行进行拼接r_垂直拼接,沿着的方向,对行进行拼接c_水平拼接,沿着行的方向,对进行拼接0....shape一致,或至多 在拼接axis的方向不一致axis:进行append操作的axis的方向,默认无示例>>> np.append(ar1, ar2) # 先ravel扁平化再拼接,所以返回为一个...axis对arrays(每个array的shape必须一样)进行拼接,返回的维度比原arrays的维度高1axis:默认为0,即第一个轴,若为-1即为第二个轴"""示例>>> np.stack((ar1...,对进行拼接array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9], [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])>>> np.row_stack((ar1,ar2)) # 垂直拼接,沿着的方向

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再不入坑就晚了,深度神经网络概念大整理,最简单的神经网络是什么样子?

推荐阅读 点击标题可跳转 1、再不入坑就晚了,从学pytorch,一步一步环境搭建 今天是第一篇文章,希望自己能坚持,加油。...1.神经网络训练过程 神经网络的训练过程如下: 收集数据,整理数据 实现神经网络用于拟合目标函数 做一个真实和目标函数值直接估计误差的损失函数,一般选择既定的损失函数 用损失函数值前输入求导, 再根据导数的反方向去更新网络参数...数学公式是: 不重要,看不看的懂都行,因为在后面的学习中也不会让你手动求导,框架里都有现成的函数 1.2 梯度 梯度的本意是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大,...DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的,每可以是不同的类型(数值、字符串、布尔型)。...(x_train) y = t.from_numpy(y_train) y_hat = model(x) loss = lossFunc(y_hat, y) # 导数归

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数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

Pandas 中的缺失数据 Pandas 处理缺失的方式受到其对 NumPy 包的依赖性的限制,NumPy 包没有浮点数据类型的 NA 的内置概念。...(axis='columns') 2 0 2 1 5 2 6 但这也会丢掉一些好的数据; 你可能更愿意删除全部为 NA 或大多数为 NA 的行或。...(axis='columns', how='all') 0 1 2 0 1.0 NaN 2 1 2.0 3.0 5 2 NaN 4.0 6 对于更细粒度的控制,thresh参数允许你为要保留的行/指定最小数量的...填充空 有时比起删除 NA ,你宁愿用有效替换它们。这个可能是单个数字,如,或者可能是某种良好的替换或插。...NA 条目,例如: data.fillna(0) ''' a 1.0 b 0.0 c 2.0 d 0.0 e 3.0 dtype: float64 ''' 我们可以指定前填充来传播前一个

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针对SAS用户:Python数据分析库pandas

解决缺失数据分析的典型SAS编程方法是,编写一个程序使用计数器变量遍历所有,并使用IF/THEN测试缺失。 这可以沿着下面的输出单元格中的示例行。...通过将.sum()方法链接到.isnull()方法,它会生成每个的缺失的计数。 ? 为了识别缺失,下面的SAS示例使用PROC格式来填充缺失和缺失。...thresh参数允许您指定要为行或保留的最小。在这种情况下,行"d"被删除,因为它只包含3个。 ? ? 可以插入或替换缺失,而不是删除行和。....我们可能不希望将df["col2"]中的缺失替换为,因为它们是字符串。该方法应用于使用.loc方法的目标列表。第05章–了解索引中讨论了.loc方法的详细信息。 ? ?....fillna(method="ffill")是一种“前”填充方法。 NaN被上面的“下”替换为相邻单元格。

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Python数据科学(六)- 资料清理(Ⅰ)1.Pandas1.资料筛选2.侦测遗失3.补齐遗失

成功爬取到我们所需要的数据以后,接下来应该做的是对资料进行清理和转换, 很多人遇到这种情况最自然地反应就是“写个脚本”,当然这也算是一个很好的解决方法,但是,python中还有一些第三方库,像Numpy...,Pandas等,不仅可以快速简单地清理数据,还可以让编程的人员轻松地看见和使用你的数据。...# 检查缺失数据 df['gender'].notnull() # 检查缺失资料 df['gender'].isnull() 检查字段是否含有缺失 # 检查字段是否含有缺失 df['age'...舍弃含有缺失 增加一包含缺失 df['employee'] = np.nan 舍弃皆为缺失 df.dropna(axis=1, how = 'all') 使用0表示沿着每一或行标签...\索引向下执行方法 使用1表示沿着每一行或者标签模执行对应的方法 下图代表在DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义(axis参数作用方向图示): 3.填补缺失 用0填补缺失

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Python干货,不用再死记硬背pandas关于轴的概念?

本文将分享我对 axis 的理解,希望帮助你更好理解 axis 的概念,这些概念不仅仅应用在 pandas ,同样适合于其他相关的库的理解(如 numpy 中的3维或以上的处理)。...真正的理解 我非常喜欢通过想象图像,去加深学习,来看看 pandas 中关于"轴"的示意图: - 轴0,则表示沿着行方向(竖向) - 轴1,则表示沿着方向(横向) pandas 中有许多对 DataFrame...而 pandas 中的计算方法对于 axis 参数的含义,**实际与 numpy 是一致的:"表示范围扩展的轴方向"**。 还是拿之前 "为每一行求平均值" 的需求来说。...当调用 df.mean(axis=1) 时,对于图如下: - axis = 1 ,表示轴1方(横向)扩展范围 - 然后,每个扩展范围应用 mean 方法求平均值 "为每一求平均值" 。...看看对应图: - 由于 axis = 1,因此会在轴1方(横向)中寻找标签"col2",然后把其删除。

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MySQL语句加锁分析详解

也就是说在本例中与被使用索引有关的条件是:number = 8这个条件的第一条记录,也就是number为8的记录,然后就可以沿着由记录组成的单向链表一路向后找,每找到一条记录,就会为其加上锁,然后判断该记录符不符合范围查询的边界条件...这个语句的执行过程其实是先到二级索引中定位到满足name >= 'c曹操'的第一条记录,也就是name为c曹操的记录,然后就可以沿着这条记录的链表一路向后找,从二级索引idx_name的示意图中可以看出...设计InnoDB的大叔规定,如果一条记录不符合索引条件下推中的条件的话,直接跳到下一条记录(这个过程根本不将其返回到server层),如果这已经是最后一条记录,那么直接server层报告查询完毕。...但是这里头有个问题呀:先对一条记录加了锁,然后再判断该记录是不是符合索引条件下推的条件,如果不符合直接跳到下一条记录或者直接server层报告查询完毕,这个过程中并没有把那条被加锁的记录上的锁释放掉呀

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scikit-learn : LARS

背景 LARS是一种回归手段,适用于解决高维问题,也就是 p>>n p >> n的情况,其中 p p表示或者特征变量, n n表示样本数量。 样本数量远远小于特征数量。...要证明这一点,让我们用一半数量来训练两个LARS模型,一个用12个相关系数,另一个相关系数用默认。...选择第一个特征之后,LARS会继续沿着最小角的方向移动,直到另一个特征与残差有同样数量的相关性。然后,LARS会沿着两个特征组合的角度移动。...x1 x1方移动到一个位置,再沿着 x1 x1和 x2 x2夹角的一半的方向移动。..., n_jobs=1, normalize=True, positive=False, precompute='auto', verbose=False) 用交叉检验可以帮助我们确定需要使用的相关系数的最佳数量

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Hive优化器原理与源码解析—统计信息NDV唯一数估算

是表分区级别的统计信息,两者收集的统计信息维度相同,但统计模块只收集了最基本每NDV重复个数。...1)操作符TableScan的重复数NDV估算 首先从GroupBy指定访问的位图表示信息,转换为Project投影(类似Select 选择字段的信息)每索引序数词(从0开始,依次类推)列表...即PART_COL_STATS基于的记录,记录里含有NUM_DISTINCTS重复数,再对所有的NDV累乘,即重复排列组合,构成重复记录数的基数Cardinality,最后与TableScan...RelNode的谓词,则使用此谓词的选择率 乘以 重复个数,来作为NDV } } 6)操作符Project的重复数NDV估算 如果谓词为null或谓词一直true,没有指定访问...NDV估算 Values为它的个或多个字面行序列的关系表达式RelNode。

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