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    Excel如何“提取”一中红色单元格的数据?

    Excel技巧:Excel如何“提取”一中红色单元格的数据? ? 场景:财务、HR、采购、商务、后勤部需要数据整理的办公人士。 问题:Excel如何“提取”一中红色单元格的数据?...具体操作方法如下:第一步:进行颜色排序 将鼠标放置在数据区的任意单元格,单击“排序”按钮(下图1处),对下列表中“型号”进行“单元格颜色”按红色进行排序。(下图3处) ?...第二步:复制红色单元格数据 将红色单元格的数据复制到D。黏贴时可以选择“选择性黏贴—值”。效果如下: ? 是不是很快搞定了客户朋友的问题。但这样有个问题,破坏了数据原有的顺序。这时候怎么办呢?...补救步骤:增加辅助 排序前,新增一“序号”。 ? 按颜色排序,复制出数据后,序号的顺序被打乱。 ? 第三步:按序号在升序排序。...总结:辅助是Excel中常见的解决问题的方法和思路。而序号是强烈推荐大家工作添加的玩意。标识数据表的唯一性。当然这个案例有个问题,就是如果数据是更新的。

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    使用Python指定提取连续6位数据的单号(上篇)

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python数据提取的问题,一起来看看吧。...大佬们请问下 指定提取连续6位数据的单号(该含文字、数字、大小写字母等等),连续数字超过6位、小于6位的数据不要,这个为啥有的数据可以提取 有的就提取不出来?...下图是提取成功的: 下图是提取失败的: 二、实现过程 这里【猫药师Kelly】给了一个思路,使用C老师帮忙助力: 不过误报数据有点高 提取连续6位数据的单号(该含文字、数字、大小写字母、符号等等...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    使用Python指定提取连续6位数据的单号(中篇)

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python数据提取的问题,一起来看看吧。...大佬们请问下 指定提取连续6位数据的单号(该含文字、数字、大小写字母等等),连续数字超过6位、小于6位的数据不要,这个为啥有的数据可以提取 有的就提取不出来?...二、实现过程 这里【猫药师Kelly】给了一个思路,使用C老师帮忙助力,每次只提取一种模式,然后update合并。 相当于把每行所有可能列出来,之后再合并。...=\D|$)' df['提取单号'] = df['理由'].map(lambda x: re.findall(pattern, x)[0] if len(re.findall(pattern, x))...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    利用pandas我想提取这个中的楼层的数据,应该怎么操作?

    问题如下所示:大佬们,利用pandas我想提取这个中的楼层的数据,应该怎么操作?其他【暂无数据】这些数据需要删除,其他的有数字的就正常提取出来就行。...二、实现过程 这里粉丝的目标应该是去掉暂无数据,然后提取剩下数据中的楼层数据。看需求应该是既要层数也要去掉暂无数据。...目标就只有一个,提取楼层数据就行,可以直接跳过暂无数据这个,因为暂无数据里边是没有数据的,相当于需要剔除。...【瑜亮老师】给了一个指导,如下所示:如果是Python的话,可以使用下面的代码,如下所示: # 使用正则表达式提取数字 df['楼层数'] = df['楼层'].str.extract(r'(\d+)'

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    PBI-基础入门:添加与新建(计算

    小勤:在Power BI里怎么增加一? 大海:在Power BI里增加列有2种方法,一种是咱们在学Power Query里的“添加”方法,还有一种是在PowerPivot里的新建“计算”方法。...具体操作方法如下: 在查询编辑中添加: 直接在Power BI Desktop界面中新建: 小勤:啊。Power BI真是两这个的完全组合啊。这两者之间有什么不同吗?...但在构造的时候是有以下差别的: 查询编辑器里添加用的是Power Query的知识,一般情况下,Power Query在这方面的功能比较强一些,尤其是做文本的相关处理时。...但是,新建计算的方法有个好处,是可以直接引用计算度量的相关结果,这一点是用PQ添加方法做不到的。 小勤:那该怎么决定到底用哪一种方法呢? 大海:我很少纠结这个问题,反正觉得哪个用起来方便就用哪个。...总的来说,我一般是除非要引用某些计算度量的结果或者是一些非常简单的计算,绝大部分的时候我都是用PQ进行处理的。 小勤:嗯。我大概知道了。

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    怎样能自动按01 02 最大为99,来设置标题?

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群有个粉丝咨询了这个问题:获取到数据表的数比较简单,一般不超过99,怎样能自动按01 02 最大为99,来设置标题?...二、实现过程 针对这个问题,【群除我佬】给了一个代码,如下所示: ["0" + str(i) if len(str(i)) < 2 else "" + str(i) for i in range(1,100...)] 后来【~上善居士~ 郭百川】使用字符串格式化,也给了一个代码,如下所示: [f"{i:02d}" for i in range(1,100)] 后来【Eric】也给了一个可行的代码,如下所示...: columns = [] for i in range(10): columns.append(f"{i:02d}") print(columns) df.columns = ['00',...(str(i)) < 2 else "" + str(i) for i in range(1,df. shape[1]+1)] [f"{i:02d}" for i in range(1,df.shape

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    算法与散

    原来是Groudhog类没有重写hashCode()方法,所以这里是使用Object的hashCode()方法生成散码,而他默认是使用对象的地址计算散码。...二、理解hashCode()      散的价值在于速度:散使得查询得以快速执行。...这个数字就是散码,由定义在Object的hashCode()生成(或成为散函数)。同时,为了解决数组容量被固定的问题,不同的“键”可以产生相同的下标。那对于数组来说?...备注:为使散分布均衡,Java的散函数都使用2的整数次方来作为散列表的理想容量。对现代的处理器来说,除法和求余是最慢的动作。使用2的整数次方的散列表,可用掩码代替除法。...也就是说,它必须基于对象的内容生成散码。 应该产生分布均匀的散码。如果散码都集中在一块,那么在某些区域的负载就会变得很重。

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