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问与答95:如何根据当前单元格高亮显示相应单元格?

excelperfect Q:这个问题很奇怪,需要根据在工作表Sheet1输入数值高亮显示工作表Sheet2相应单元格。...具体如下: 在一个工作簿中有两个工作表Sheet1和Sheet2,要求在工作表Sheet1A某单元格输入一个后,在工作表Sheet2B开始相应单元格会基于这个高亮显示相应单元格。...例如,在工作表Sheet1单元格A2输入2后,工作表Sheet2从单元格B2开始单元格将高亮显示,即单元格B2和C2高亮显示;在工作表Sheet1单元格A3输入3,工作表Sheet2...从B3开始单元格将高亮显示,即单元格B3、C3和D3加亮显示,等等。...图1:在工作表Sheet1输入数值 ? 图2:在工作表Sheet2结果 A:可以使用工作表模块事件来实现。

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问与答112:如何查找一列内容是否在另一列并将找到字符添加颜色?

Q:我在D单元格存放着一些数据,每个单元格多个数据使用换行分开,E是对D数据相应描述,我需要在E单元格查找是否存在D数据,并将找到数据标上颜色,如下图1所示。 ?...图1 如何使用VBA代码实现?...A:实现上图1所示效果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数据并存放到数组...,然后遍历该数组,在E对应单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组,如果出现则对该添加颜色。

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大佬们,如何把某一列包含某个所在行给删除

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据处理问题,一起来看看吧。 大佬们,如何把某一列包含某个所在行给删除?比方说把包含电力这两个字行给删除。...二、实现过程 这里【莫生气】给了一个思路和代码: # 删除Column1包含'cherry'行 df = df[~df['Column1'].str.contains('电力')] 经过点拨,顺利地解决了粉丝问题...后来粉丝增加了难度,问题如下:但如果我同时要想删除包含电力电梯,这两个关键,又该怎么办呢? 这里【莫生气】和【FANG.J】继续给出了答案,可以看看上面的这个写法,中间加个&符号即可。...顺利地解决了粉丝问题。 但是粉丝还有其他更加复杂需求,其实本质上方法就是上面提及,如果你想要更多的话,可以考虑下从逻辑 方面进行优化,如果没有的话,正向解决,那就是代码堆积。...这里给大家分享下【瑜亮老师】金句:当你"既要,又要,还要"时候,代码就会变长。

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MysqlOracle修改默认

于是想到通过default来修改默认: alter table A modify column biz default 'old' comment '业务标识 old-老业务, new-新业务'...找后台运维查生产数据库,发现历史数据biz字段还是null 原因: 自己在本地mysql数据库试了下,好像的确是default没法修改历史数据为null 。这就尴尬了。...看起来mysql和oracle在default语义上处理不一样,对于oracle,会将历史为null刷成default指定。...总结 1. mysql和oracle在default语义上存在区别,如果想修改历史数据,建议给一个新update语句(不管是oracle还是mysql,减少ddl执行时间) 2....即使指定了default,如果insert时候强制指定字段为null,入库还是会为null

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Pandas如何查找某中最大

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:譬如我要查找某中最大如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,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【上海新年人】提出问题,感谢【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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在Excel如何根据求出其在表坐标

在使用excel过程,我们知道,根据一个坐标我们很容易直接找到当前坐标的,但是如果知道一个坐标里,反过来求该点坐标的话,据我所知,excel没有提供现成函数供使用,所以需要自己用VBA编写函数使用...(代码来自互联网) 在Excel,ALT+F11打开VBA编辑环境,在左边“工程”处添加一个模块 把下列代码复制进去,然后关闭编辑器 Public Function iSeek(iRng As Range...False, False): Exit For Next If iAdd = "" Then iSeek = "#无" Else iSeek = iAdd End Function 然后即可在excel表格编辑器中使用函数...iSeek了,从以上代码可以看出,iSeek函数带三个参数,其中第一个和第二个参数制定搜索范围,第三个参数指定搜索内容,例如 iSeek(A1:P200,20),即可在A1P200围成二维数据表搜索

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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 特定

pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组 DataFrame 数据合并成一个新 NumPy 数组。...在这个 DataFrame ,“label” 作为列名,列表元素作为数据填充到这一列。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成随机数数组和从 DataFrame 提取出来组成数组。...结果是一个新 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame “label” 作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 特定,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

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问与答98:如何根据单元格动态隐藏指定行?

excelperfect Q:我有一个工作表,在单元格B1输入有数值,我想根据这个数值动态隐藏行2至行100。...具体地说,就是在工作表中放置一个命令按钮,如果单元格B1数值是10时,当我单击这个命令按钮时,会显示前10行,即第2行至第11行;再次单击该按钮后,隐藏全部行,即第2行至第100行;再单击该按钮,...则又会显示第2行至第11行,又单击该按钮,隐藏第2行至第100行……也就是说,通过单击该按钮,重复显示第2行至第11行隐藏第2行至第100行操作。...图1 如何实现? 注:这是在chandoo.org论坛上看到一个贴子,有点意思。...A:使用VBA代码如下: Public b As Boolean Sub HideUnhide() If b =False Then Rows("2:100").Hidden

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如何使用Excel将某几列有标题显示到新

如果我们有好几列有内容,而我们希望在新中将有内容标题显示出来,那么我们怎么做呢? Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始,我们曾经使用INDEX + MATCH方式,但是没有成功,一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数,他可以显示,也可以显示标题,还可以多个列有时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示,...则: =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中,ISNUMBER(B2:I2)是判断是不是数字,可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

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numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件一列数据并求其最

/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题,关于Python读取文件夹下多个CSV文件一列数据并求其最大和最小,大家讨论甚为激烈,在此总结了两个方法,希望后面有遇到该问题小伙伴可以少走弯路...2、现在我们想对第一列或者第二等数据进行操作,以最大和最小求取为例,这里以第一列为目标数据,来进行求值。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件一列数据并求其最大和最小代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取结果如下图所示。 ?...通过该方法,便可以快速取到文件夹下所有文件一列最大和最小。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件一列数据并求其最大和最小代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python,使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件,并求取文件一列数据最大和最小,当然除了这两种方法之外,肯定还有其他方法也可以做得到,欢迎大家积极探讨

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arcengine+c# 修改存储在文件地理数据库ITable类型表格一列数据,逐行修改。更新属性表、修改属性表某

作为一只菜鸟,研究了一个上午+一个下午,才把属性表更新修改搞了出来,记录一下: 我需求是: 已经在文件地理数据库存放了一个ITable类型表(不是要素类FeatureClass),注意不是要素类...FeatureClass属性表,而是单独一个ITable类型表格,现在要读取其中一列,并统一修改这一列。...表在ArcCatalog打开目录如下图所示: ? ?...updateCursor = pTable.Update(queryFilter, false); int fieldindex = pTable.FindField("JC_AD");//根据列名参数找到要修改...= "X";//新,可以根据需求更改,比如字符串部分拼接等。

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python数据科学系列:pandas入门详细教程

这里提到了index和columns分别代表行标签和标签,就不得不提到pandas另一个数据结构:Index,例如series中标签dataframe中行标签和标签均属于这种数据结构。...自然毫无悬念 dataframe:无法访问单个元素,只能返回一列、多或多行:单或多值(多个列名组成列表)访问时按进行查询,单访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....isin/notin,条件范围查询,即根据特定是否存在于指定列表返回相应结果 where,仍然是执行条件查询,但会返回全部结果,只是将不满足匹配条件结果赋值为NaN或其他指定,可用于筛选或屏蔽...;sort_values是按排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是行还是,同时根据by参数传入指定行或者,可传入多行或多并分别设置升序降序参数,非常灵活。...例如,以某取值为重整后行标签,以另一列取值作为重整后标签,以其他取值作为填充value,即实现了数据表行列重整。

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PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame结合体

Column:DataFrame一列数据抽象 types:定义了DataFrame数据类型,基本SQL数据类型同步,一般用于DataFrame数据创建时指定表结构schema functions...select:查看和切片 这是DataFrame中最为常用功能之一,用法SQLselect关键字类似,可用于提取其中一列或多,也可经过简单变换后提取。...groupby/groupBy:分组聚合 分组聚合是数据分析中最为常用基础操作,其基本用法也SQLgroup by关键字完全类似,既可直接根据某一字段执行聚合统计,也可根据一列简单运算结果进行统计...drop_duplicates函数功能完全一致 fillna:空填充 pandasfillna功能一致,根据特定规则对空进行填充,也可接收字典参数对各指定不同填充 fill:广义填充 drop...),第二个参数则为该取值,可以是常数也可以是根据已有进行某种运算得到,返回是一个调整了相应列后DataFrame # 根据age创建一个名为ageNew df.withColumn('

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直观地解释和可视化每个复杂DataFrame操作

操作数据帧可能很快会成为一项复杂任务,因此在Pandas八种技术均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...包含将转换为两一列用于变量(名称),另一列用于(变量包含数字)。 ? 结果是ID(a,b,c)和(B,C)及其对应每种组合,以列表格式组织。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠,将指定级别的索引转换为具有相应DataFrame。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈(原因是存在“ 0 ”)。...另一方面,如果一个键在同一DataFrame列出两次,则在合并表中将列出同一键每个组合。...请注意,concat是pandas函数,而不是DataFrame之一。因此,它接受要连接DataFrame列表。 如果一个DataFrame另一列未包含,默认情况下将包含该,缺失列为NaN。

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Pandas这3个函数,没想到竟成了我数据处理主力

在这一过程如何既能保证数据处理效率而又不失优雅,Pandas这几个函数堪称理想解决方案。 为展示应用这3个函数完成数据处理过程一些demo,这里以经典泰坦尼克号数据集为例。...应用到DataFrame每个Series DataFrame是pandas核心数据结构,其每一行和每一列都是一个Series数据类型。...上述apply函数完成了对四个数值求取最大,其中缺省axis参数为0,对应行方向处理,即对每一列数据求最大。...②然后来一个按行方向处理例子,例如根据性别和年龄,区分4类人群:即女孩、成年女子、男孩、成年男子,其中年龄以18岁为界进行区分。...,其中前者对应apply接收函数处理一行或一列,后者对应接收函数处理每个分组对应DataFrame,最后根据作用对象类型设计相应接收函数,从而完成个性化数据处理。

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