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VBA代码应用示例:基于时间筛选数据

标签:VBA 在筛选数据时,通常是筛选满足特定条件或者介于两个条件之间的信息,例如基于多个条件的筛选或者筛选两个日期之间的数据。...然而,总是会遇到一些特殊情形,例如,单元格中包含有日期和时间,如果单元格中的时间大于指定的时间,就获取该单元格所在行的数据。这就是本文要解决的问题。 这里使用VBA代码,但使用了辅助列。...也就是说,代码生成一个辅助列,来判断其对应的单元格中的时间是否大于指定时间,如果是则在辅助列单元格中输入1,否则为0。然后,基于该列应用筛选,将筛选出的数据复制到指定位置。...如果指定时间为18时,将判断含有日期和时间的单元格(在列D)中的时间是否大于18时的公式如下: =IF(HOUR(D2)>=18,1,0) 在VBA中,将公式放置在引号中:“=IF(HOUR(D2)>=

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yii gridview实现时间筛选功能

yii gridview功能强大,但是时间筛选比较麻烦,与数据库的存储格式有关,本文的时间格式是date类型 那么问题来了,/【当下浏览的服务器和开发工具是哪些】/yii只提供关于时间的text搜索格式...注意要点: 1.首先要在gridview中引入相关js,实现双日期,这里选择了jquery.daterangepicker.js,简单大方(缺点:不能选择年份,需要手动点击,我这里不会大幅度跨年份,可用...】/rangepicker.css'); $this->registerJsFile('/plugins/datep/js/moment.min.js'); $this->registerJsFile(...'/plugins/datep/js/jquery.daterangepicker.js'); $this->registerJsFile('/plugins/datep/js/demo.js'); ?...,时间段查询数据库 //时间筛选 if($this->issued){ $time= explode('~', $this->issued); $query->andFilterWhere(['

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一段时间里面的数据筛选

一段时间里面的数据筛选 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 开发工具与关键技术:...MVC 作者:盘洪源 撰写时间:2019年7月7日星期日 在做到一些页面的时候我们可能需要做到一些数据的时间筛选,就比如说想筛选出当月的数据这个需要怎么?...比如选中了显示当月,然后右边这两个日期就要变为2019-07-01和2019-07-31,然后再把日期传到后台就可以时间的判断了。 这个选择下拉框日期变化这个效果就是通过下拉框的值改变事件来实现的。...只要把这个日期传到后台,时间筛选就简单了,就是一个时间的格式转换,然后再判断一下就可以了。 if (time1 != null && time2 !...= list.Where(m => m.BillsDates >= time1s && m.BillsDates <= time2s).ToList(); } 然后这个简单的时间筛选数据就完成了

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js获取当前时间(特定的时间格式)

,因为时间也是唯一的, 在任何时候时间都不会出现重复,当然可以获取就可以设置,所以您也可以人为的去设置/修改操作时间。...Date日期对象中获取/设置时间的方法: (1)getDate()/setDate /设置日期(具体的那一天)。...(8)getTime()/setTime 获取/设置时间(毫秒为单位)。 (9)getDay 获取当前星期(0~6)——0代表星期日 6代表星期六。...这些方法获取时间根据设备来获取的,设备不同获取的时间格式可能不同, 设置获取特定的时间日期刚格式:“yyyy-MM-dd HH:MMM:SS”。...: 例如中国标准时间,东八区区时 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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用python时间序列预测三:时间序列分解

在初始概念篇中,我们简单提到了时间序列由趋势、周期性、季节性、误差构成,本文将介绍如何将时间序列的这些成分分解出来。...分解的使用场景有很多,比如当我们需要计算该时间序列是否具有季节性,或者我们要去除该时间序列的趋势和季节性,让时间序列变得平稳时都会用到时间序列分解。...加法和乘法时间序列 时间序列的各个观测值可以是以上成分相加或相乘得到: Value = Trend + Seasonality + Error Value = Trend * Seasonality...对比上面的加法分解和乘法分解可以看到,加法分解的残差图中有一些季节性成分没有被分解出去,而乘法相对而言随机多了(越随机意味着留有的成分越少),所以对于当前时间序列来说,乘法分解更适合。...小结 时间序列分解不仅可以让我们更清晰的了解序列的特性,有时候人们还会用分解出的残差序列(误差)代替原始序列来预测,因为原始时间序列一般是非平稳序列,而这个残差序列是平稳序列,有助于我们做出更好的预测

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