一般qPCR的结果都是机器自动生成的,配合机器自带的软件生成一个Bar图,然而这个Bar图,没有统计信息,更没有好看的配色。
大家还记得之前阿粉给大家推荐的一个写接口文档的神器么?Run-API,前段时间,因为 Show-Doc 进行网站升级,忽然的一天早上 Run-API 失效了,这下整的阿粉就有崩溃了,啥情况,和阿粉对接的前端也有点懵逼,说接口文档忽然访问不了了,阿粉于是赶紧查看,原来是因为阿粉的接口,是完全的依托于 Show-Doc 的服务器进行了发布,为了防止这种情况的出现,阿粉就开始研究关于 Show-Doc 如何在自己的电脑行搭建一个服务,这样如果 Show-Doc 网站再次升级的时候,也就不会出现这么悲剧的事情了。
在平时的项目开发过程中,除了业务逻辑的编写以外,还有一些其它的琐事需要处理,比如资源更新、单元测试、资源压缩等。本文旨在说明如何通过脚本来处理一些代码逻辑之外的琐事,让开发者更加专注于业务的开发。
1 需求背景 接到了一个紧急需求,需要根据 Excel 表格中学生的信息以及考试成绩生成相应的海报。 Excel 数据和需要生成的海报的样式如下: Excel 数据 海报样式 由于需求紧急,没有时间拉上后端同学,所以 Excel 表格的数据解析和海报生成功能都需要由前端开发。 以下几个技术点需要关注: 1. Excel 可以通过 sheetjs来处理,通过在 XLSX.utils.sheet_to_json 将 Excel 中的数据转化为 JSON 格式数据。 2. 海报图片的生成可以先通过 htm
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Excel催化剂插件功能,区别于其他的插件仅仅是为了迎合用户的一些快捷操作需要,制造了许多不合理的功能,几乎没一个功能,笔者都是站在更高的层面去思考它的必要性和对用户是否有价值。
我们可能碰到过这样的情形,正在编辑Excel工作簿时,Excel突然崩溃了(例如Excel老半天都没有响应)或者电脑突然断电了,这让我们来不及保存工作簿。此时,如何恢复我们的成果?
Excel是大家最常用的数据分析工具之一,借助它可以便捷地完成数据清理、统计计算、数据分析(数据透视图)和图表呈现等。
Sample项目找到一个测试案例:250-B-5-B1和250-B-5-B2,焊口元件采用00WB200,可以看见实体焊口,bug修复后效果如下:
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这是很多年前的事情了,从腾讯入职到离职,我用了三周,理由很简单,做大数据的同事看不起做报表的,当然,我是做报表的那个。
简单来说,就是从500多个Excel文件里,把符合条件的数据汇总到一个Excel里。
Microsoft Excel 2019 for Mac 是 Microsoft 开发的电子表格软件程序。它是 Microsoft Office 生产力应用程序套件的一部分,是 2021 年最新版本的 Excel for Mac。
作者:聂春霞,2001年毕业于南京邮电大学,在中国移动通信集团江西有限公司工作近4年,2005年加入腾讯公司,现就职于腾讯公司MIG运营商业务部,专注数据分析岗位10年,兼职腾讯学院EXCEL课程讲师4年。 第1招:Excel不同版本最多能装载的行数与列数 Excel不同版本最多能装载的行数与列数不一样,2003版本最多65536行256列,2007以及以上版本最多能装载的行数与列数相同。 Excel 2003 216=65536行,28=256列; Excel 2007/2010/2013 220
当我们需要导入大Excel时候,用POI会内存溢出,这时候我们用EasyExcel来解决,它底层采用的是SAX(Simple Api for Xml)事件驱动,解析xml的方式来解析excel文件,就不会出现内存溢出的情况,并且性能很高。
1、测试人员可手工输入bug,将bug提交与修改一体化,定制型强,满足测试和开发的多重需求,页面相对简洁;
前几天在帮助粉丝解决问题的时候,遇到一个简单的小需求,这里拿出来跟大家一起分享,后面再次遇到的时候,可以从这里得到灵感。
如果想要将一个单元格区域中的数据移动到另一个区域,我想大多数人可能会使用复制/粘贴或者剪切/粘贴的方法。其实,还有一种更方便的方法。
Hi,大家好,今天是三月的第一天,至此正式进入 “金三银四”升职加薪的黄金季。如果你在公司是加班时的超人,加薪时的隐形人。面对跳槽机会,你动心吗?假如发展空间受限而此时恰好有很好的机会,积极投入到找工作的新大军不失为当前的一种选择,今天分享一波接口自动化面试题为你助攻,祝加薪成功!💰 一 请求接口中常见的返回状态码 请求接口中返回状态码以如下数字开头: 1xx– 信息提示(表示临时的响应。客户端在收到常规响应之前,准备接收一个或多个 1xx 响应)。 2xx – 成功(表明服务器成功地接受了客户端请求)。
微信公众号后台回复“资源”、“测试工具包”领取测试资源,回复“微信交流群”、“内推群”一起进群打怪。
首先你这日志存哪里呀?文件系统还是数据库表,还是 NoSQL,存的位置不一样处理方式不一样。
如果你是一名交易员或者从事金融服务行业,那么 Excel 就是你的生计之本。有了它,你可以分析价格和实时数据、评估交易组合、计算 VaR、执行回测等等;有了它,你就是数据透视表、公式、图表甚至 VBA 和 PowerQuery 的专家。
前几天在Python白银交流群【eric】问了一个Excel处理的问题,这里拿出来给大家分享下。
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今天要使用一个csv文件,但是有8个G,excel打不开,用Python的pandas也读不了,可能是我电脑配置太落后,也可能是数据实在太大了。 解决办法:首先处理打不开的问题,我们可以把大的csv分割成若干小文件,使用文件分割器,按10000行一个文件分割,分割器在F:\新建文件夹\csv文件分割器\split.exe(这是我的放的位置), 贴上CSV文件分割器的下载地址:https://www.jb51.net/softs/606744.html
高级函数其实我也并不常用,大概就是你把一个函数作为一个参数传入,在函数中可以调用你传入的函数。
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前段时间,我写了文章《开始用Power BI?别急!这几个选项配置值得注意!| PBI实战》,其中,提到了关于缓存、自动检测数据类型、自动关系、自动日期等设置的调整。
Excel是以单元格为最小维度构建起来的,当我们打开Excel时,呈现在我们面前的就是一个个单元格。 Excel的所有功能基本上都是围绕单元格进行的。有时单元格里放的是一条条数据,有时放的是各种功能的函数与公式;有时我们需要对单元格进行筛选和排序,有时又需要对单元格进行合并;有时需要对单元格设置不同的格式,有时需要利用单元格中的数据进行数据分析及可视化操作。 大家有没有想过Excel是怎么存储和调用单元格中的各项数据、格式和不同的操作的? 简单地说,在Excel底层,刚才描述的所有针对Excel的操作或者存
在我们日常工作或者是学习时候,Excel会被经常使用到。我们会通过网络将Excel发送给其他人,但是有时候,为了公司的数据安全或者是保护隐私,防止别人随意修改数据或者是复制数据,通常的办法是给Excel表格加上密码。时间久了,有时候会忘记了密码,怎么解决呢?一起来看看怎么解决。
JSON是码农们常用的数据格式,轻且方便,而直接手敲JSON却是比较麻烦和令人心情崩溃的(因为重复的东西很多),所以很多码农可能会和我一样,选择用Excel去输入数据,然后再想办法转换成JSON格式。小编今天推荐使用Excel直接另存为JSON的方法。
之前以为在导出之前,必须要先把对应的查询结果执行一遍,再点导出才可以将查询信息导出。但是!!!
虽然有些人加的不是班,是技能的短板,但更多的人加的可能是“太老实”了,那些能够投机取巧的插件技能了解一下?
不知不觉坚持更新了22期Python读书笔记,先聊聊为什么要坚持对Python的学习~ 作为一个勤勤恳恳做Excel知识分享的人,为什么突然分享起了Python? 一、聊聊Excel的劣势 1、大数据处理能力不足 Excel可以处理几千行、几万行乃至几十万行,但是处理上百万行的数据总是那么力不从心,海量数据能打开已经很不错了,更不用谈如何进行处理分析了~ 2、网页内容抓取能力不足 Excel另外一个弊端是网页抓取的力不从心,之前也用VBA实现过一些朋友的网页内容抓取需求,也许
这个时候可以使用工具生成我们自己的shellcode,并转化即可。过程中会遇到EXCEL崩溃的情况,不过代码执行并不受影响。
sqlite3 以上两个是主流的关系型数据库,我们观察之后发现,它们与我们熟知的Excel好像也没有什么不同。关系型数据库里面放的都是一张张的表,就如同Excel中的工作簿。就算不熟悉Excel,但每一张表也都是我们从小到大所熟悉的那种表结构,例如课程表、值日表之类的。
在上一篇【ArcGIS技巧】利用ArcGIS做土地利用变化分析(二)中讲了如何去汇总统计分析各类数据,这篇呢讲流量分析,本次讲的这个流量分析很简单,没有涉及细化地类分析,面积平差,线状地物调平,行政区调入调出异常检查等。
在工作中,我们经常同word、excel、ppt打交道,而excel用的应该是最多的。不知道大家有没有一填就是几百上千份表格的经历,那种感觉就像个机器人一样做着重复的事情,让人崩溃。一个表填着容易,要是几百上千份表格就很难受了,所以,今天教大家如何用python批量填充数据。
在上篇文章我们讨论了数据模型,今天试着讨论更基础的数据存储和搜索。数据存储根据开发者使用,可以分为一般的事务处理和数据分析,因为这两者面临的情况不一样。事务处理聚焦于快速的存储和搜索少量的数据,但是数据分析需要读取大量的数据去进行聚合,而不怎么考虑读取花费的时间。后者一般称为数据仓库。 首先我们先看看传统数据库和大部分NoSQL的数据存储引擎。这个实际上分为两个流派,一个是基于日志结构,主要使用了LSM树,另一个是基于OS的页的结构,就是所谓的B树。这么说可能比较难懂。让我们想象一下,假设你有一个excel,里面存储了一条数据a,b,如果我们想查询a,我们可以遍历excel找到满足以a开头的数据a,b。这就是一个简单的数据库,存储数据时,只要简单的添加在下一列。查找时进行遍历,找到符合条件的。让我们想想这会有什么问题。对于数据存储,我们只需要简单的添加数据,对于磁盘这样极有效率,当然实际上的数据库还要考虑并行处理、磁盘存储空间不足等等情况。存储数据的file,就是所谓的log。另一方面,对于搜索数据,这个效率就相当慢了,因为每次搜索数据都需要遍历整个文件,时间复杂度是线性的增长,这时候我们就需要索引了。显然索引对于整个数据存储文件而言,是额外的存储结构,维护索引结构会牺牲write的效率。 对于索引结构,首先想到的是key-value结构。例如对于数据a,b c,f,d这种数据,我们可以用一个索引a,0 b,3这种hash map的形式0和3代表着文件的offset,我们查找数据的时候,先去hash map找到对应的key值,获得offset,我们就能获得key值对应的value。这听起来很简单,然而这就是Bitcask的实现方式。这个索引结构是完全存储在内存当中,如果超出内存的话,就会放在磁盘上。如果数据一直在增长,磁盘空间肯定会有不足的那一刻,解决办法就是将数据拆分为固定大小的segment,以及在合适的时候,合并segment,根据时间戳,保留最新的value值,重新写入新的segment,对旧的进行删除。对于实际的工程,我们还需要考虑 1.文件存储的格式,一般而言应该是以bytes存储 2.删除数据时,应该加上一个标签,比如tombstone,在合并segment时,对数据进行删除 3.数据库崩溃重新恢复,Bitcask使用的是快照的方式在磁盘保存索引结构 4.并发的写入数据,这个需要检查点来处理数据写入时数据库崩溃 5.并发控制,因为文件的immutable,所以并发控制相当简单。 但是这个依然存在问题,让我们想想,那就是hash table必须存储在内存中,这个对于大数据时很不友好,即使你是存储在磁盘上。并且对于范围查找很不友好,因为你需要遍历所有key去查找一个范围内的一个key。 为了解决范围查找,人们又提出了在创建索引时,我们可以按照key值进行排序,这样的存储方式叫做SSTable。这样有下面的几个好处,合并segment变得更有效率了,因为你只需要读取开始的key和结束的key就可以了。在保存索引时,也不需要将所有的key存储在内存里,只需要保存每个segment的开始key和结束key。读取数据时,也不需要遍历所有的key值了。那么对于维护索引呢?我们在写入数据时,会先写入memtable(存储在内存的例如红黑树之类的数据结构)。当memtable超过某个阈值时,会将memtable写入到磁盘的segment中。在读取数据时,我们会首先在memtable中查找数据,然后再根据时间逐步读取segment。每隔一段时间,后台进程便会合并segment,清理垃圾数据。这样处理的唯一问题,就是memtable遇到服务器崩溃。我们可以牺牲一部分write的效率,生成一个独立的log去立马保存写入的数据,这个log的唯一用途就是防止memtable的丢失。 上面的就是现在HBase、LevelDB、Lucene这些使用的LSM树结构。对于其的优化,目前可以使用布隆过滤器、size-tiered等方式去优化读取和合并segment。除了LSM树,目前还有一个广泛使用的索引,那就是B树。 B树主要是利用了操作系统的页结构,将数据拆分成一个固定尺寸的block块,使用存储address和location,类似于指针的方式存储数据。具体细节不多说,网上的文章一大堆。我们需要考虑的是负载因子和二叉树的平衡。对于每次的写入和修改数据,我们都需要找到key值在系统里对应的address去修改数据,重新写入,同样为了防止数据崩溃,一般的数据库会使用预写日志(WAL)去保存每一次数据的修改和写入。 除了这些索引,还有所谓的二级索引。这个类似于倒排索引。不仅如此,还有基于列的存储方式,这个大多是为了数据仓库服务的。
大海:因为用Power Pivot处理的数据一般可能会比较多,甚至超过Excel 100多万行的情况,因此,为避免全部返回可能造成Excel的卡顿或崩溃,Power Pivot里默认设置返回行数为1000,这也是很多数据库查询工具的默认返回记录数。
wb = load_workbook(fileName,data_only=True)
想必大家也听说过数据库单表建议最大2kw条数据这个说法。如果超过了,性能就会下降得比较厉害。
如何高效管理定位元素,这个是很有学问的问题,也是面试必问的[以下纯属个人观点,勿喷!]。
最近,一直有朋友问我到底学不学VBA,我一般不建议他们学,除非对编程很感兴趣,或者本身已经有一定的编程基础,否则,将耗费大量的精力,而收效甚微。
分享Excel的图表已经第三周了,曾经说给我好处的人,到现在还没有兑现。 嗯,我怎么会是这么庸俗的人,嗯嗯!!! 今天和大家分享一个相对于前两期都比较容易绘制的,复合饼图! 为啥说容易呢,因为这个图是Excel自带的! 等等!!貌似所有都是自带的! 咳咳,回归正轨。 提问:什么时候会用到饼图? 回答:在表达每个项目占比关系的时候用到饼图! 提问:什么时候用到复合饼图? 回答:即想表达占比关系,又想表达某些项目的包含关系时用复合饼图! 提问:你说的这么热闹,什么是复合饼图? 回答:不好意思,忘记放图了
Excel是我们日常办公中最常用的电子表格程序,不仅可满足报表数据的计算需求,还可提供绘图、数据透视分析、BI和Visual Basic for Applications (VBA)宏语言编程等多项功能。经过数年发展,Excel已具备所有电子表格的基本能力,在满足统计、工程和财务领域的各项数据分析需求的同时,还取代了Lotus 1-2-3成为电子表格的行业标准。
1. 在Safari两年后,Chrome计划将地址栏移到底部。iOS上的Google Chrome测试版本现在可以将地址栏放在屏幕底部,正如MacRumors贡献者Steve Moser所发现的那样。这是一个很好的变化,可以让您将地址栏移近拇指 - 尽管值得注意的是,这是在Apple在iOS 15中默认将URL栏移至Safari底部两年后发生的。--www.theverge.com
之前处理csv一直用pandas,今天发现,pandas虽然强大,但是灵活度少了很多,有时候想实现一些简单的功能可能要花很大的代价。大道至简,返璞归真。就像这几天用excel一样,利用简单的规则就可以完成很多任务,不必要动不动就用vba去处理,吃力不讨好。有时候要跳出这样的逻辑陷阱,简单的或者就是最好的。
这段时间一直在研究《Professional Excel Development》这本书,并将研究笔记在完美Excel公众号上分享,有兴趣的朋友可以查阅完美Excel公众号上的一起学Excel专业开发系列文章。
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