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Excel实战技巧110:快速整理一列数据拆分成多列(使用公式)

在《Excel实战技巧109:快速整理一列数据拆分成多列》中,我们使用一种巧妙的思路解决了将一列数据拆分成多列的问题。本文介绍使用公式实现的方法。 示例工作簿中的数据如下图1所示。...图2 可以使用下面的公式来实现。...10,使数据全部显示。...公式中: A3:A29,是列A中原数据列表。 ROWS(E4:E4),统计指定区域的行数,区域通过锁定第一个引用并保留第二个引用为相对引用来扩展。...COLUMNS(E3:E3),统计指定区域的列数。区域通过锁定第一个引用并保留第二个引用为相对引用来扩展。当公式向右拉时,列数将增加(1,然后是 2,3,等等……)。

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R语言中 apply 函数详解

这里, X是指我们将对其应用操作的数据集(在本例中是矩阵) MARGIN参数允许我们指定是按行还是按列应用操作 行边距=1 列边距=2 FUN指的是我们想要在X上“应用”的任何用户定义或内置函数 让我们看看计算每行平均数的简单示例...lapply()是list apply的缩写,可以对列表或向量使用lapply函数。无论是一个向量列表还是一个简单的向量,lappy()都可以在这两个向量上使用。...我们将item_qty向量按item_cat向量分组,以创建向量的子集。然后我们计算每个子集的平均值。...因此,mapply函数用于对通常不接受多个列表/向量作为参数的数据执行函数。当你要创建新列时,它也很有用。...因此,在处理数据帧时,mapply是一个非常方便的函数。 现在,让我们看看如何在实际数据集上使用这些函数。

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    从零开始的异世界生信学习 R语言部分 06 R应用专题

    ," ") #函数将一个向量拆分成一个列表了 x2 = str_split(x," ")[[1]];x2 #提取拆分后的列表的元素进行后续计算 图片 y = c("jimmy 150","nicker...140","tony 152") str_split(y," ") str_split(y," ",simplify = T) ##加入参数后,可以将字符串拆分成矩阵 图片 3. str_sub 按位置提取字符串...list,使用下标循环,可以将每次循环的结果都保存到列表中 ## cbind 按列拼接 a = rnorm(10) b = 1:10 cbind(a,b) ##do.call() 函数是对列表 list...) ##对test数据框的每一行求和 图片 图片 ### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素(向量)实施相同的操作 test <- list(x = 36:...33,y = 32:35,z = 30:27);test #返回值是列表,对列表中的每个元素(向量)求均值(试试方差var,分位数quantile) lapply(test,mean) lapply

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    大语言模型--张量并行原理及实现

    torch.distributed算子介绍 gather 把其它进程的数据收集到目标进程,返回一个列表 all_gather 是将所有进程的数据收集起来,再分发给它们 reduce 把所有进程的数据加起来...scatter 把某个进程上的列表数据逐个分发给其它所有进程 LLM中支持并行的算子介绍 Embedding层 Embedding层包含两个输入,一个是word embedding(v, h),存放的是所有词的向量...word embedding切分方式: 按列切分 把word embedding按列拆分,每张卡都有完整的position embedding,根据position embedding值索引到对应位置的...2、gate层Linear按列拆分,X输入与之计算之后,同样的每张卡有一个输出, 3、每张卡的输出各自进行SiLU和矩阵乘计算 4、down层Linear按行拆分,分别与每张卡的输出计算,产生两个输出...过程如下图: 按列拆分 Y1和Y2使用all_gather算子汇总结果得到最终的Y 代码实现 模型加载 每个计算设备分别加载一部分权重,model的load_state_dict函数需要根据设备数,让每个设备加载对应的权重

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    CodeVIO:基于可学习优化密集深度的视觉惯性里程计(ICRA2021)

    深度编码初始化为零向量,方差为单位矩阵数乘不确定度,这和深度编码服从标准正态分布是一致的,在实际使用中,由于存在偏差,论文采用的标准差大于1。...到目前为止,论文中所有的观测残差项已构建完毕,之后按OpenVins中的更新策略来边缘化MSCKF三维点,更新状态向量,从而求解位姿。...论文指出深度解码器是一个神经网络,通常是批量处理数据,而深度编码论文中采用32*1维的向量,因此只需要针对几个有代表性的极小增量值,批量跑一个最小patch即可,在GTX 1080Ti GPU上大约10ms...稠密深度图效果图如下图所示,左边第一列表示RGB图像,第二列表示深度gt,第三列表示预测深度图,第四列表示预测深度图RMSE,第五列表示稀疏深度图输入,第六列表示带有稀疏深度图输入的预测深度图,第七列表示带有稀疏深度图输入的预测深度不确定度...,第八列表示带有稀疏深度图输入的预测深度图RMSE。

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    R语言函数的含义与用法,实现过程解读

    > list.ABC <- c(list.A, list.B, list.C) 6.2 数据帧 数据帧是类别为"data.frame"的列表; 数据帧会被当作各列具有不同模式和属性的矩阵。...数据帧按照矩阵的方式显示,选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量(数值型,字符形,逻辑型),因子,数值矩阵,列表,或其他数据帧; 2 矩阵,列表,数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数,元素数和变量数; 3 数值向量,...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧,下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵,矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成,得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的...第一个值是行数,第二个值是列数。这两个参数唯一的区别是mfcol把图按列排入,mfrow把图按行排入。上图所示的版式可用mfrow=c(3,2)创建;上图显示的是绘制四幅图后的情况。

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    Day5:R语言课程(数据框、矩阵、列表取子集)

    1.数据框 数据框(和矩阵)有2个维度(行和列),要想从中提取部分特定的数据,就需要指定“坐标”。和向量一样,使用方括号,但是需要两个索引。在方括号内,首先是行号,然后是列号(二者用逗号分隔)。...,我们可以使用数据集中特定列的逻辑向量来仅选择数据集中的行,其中TRUE值与逻辑向量中的位置或索引相同。...---- 注意:有更简单的方法可以使用逻辑表达式对数据帧进行子集化,包括filter()和subset()函数。这些函数将返回逻辑表达式为TRUE的数据帧的行,允许我们在一个步骤中对数据进行子集化。...2.列表 从列表中选择组件需要略有不同的表示法,即使理论上列表是向量(包含多个数据结构)。要选择列表的特定组件,您需要使用双括号表示法[[]]。...列表的组件命名数据框的列命名使用的函数都是names()。 查看list1组件的名称: names(list1) 创建列表时,将species向量与数据集df和向量number组合在一起。

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    R语言函数的含义与用法,实现过程解读

    > list.ABC <- c(list.A, list.B, list.C) 6.2 数据帧 数据帧是类别为"data.frame"的列表; 数据帧会被当作各列具有不同模式和属性的矩阵。...数据帧按照矩阵的方式显示,选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量(数值型,字符形,逻辑型),因子,数值矩阵,列表,或其他数据帧; 2 矩阵,列表,数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数,元素数和变量数; 3 数值向量,...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧,下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵,矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成,得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的...第一个值是行数,第二个值是列数。这两个参数唯一的区别是mfcol把图按列排入,mfrow把图按行排入。上图所示的版式可用mfrow=c(3,2)创建;上图显示的是绘制四幅图后的情况。

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    50个Pandas的奇淫技巧:向量化字符串,玩转文本处理

    一、向量化操作的概述 对于文本数据的处理(清洗),是现实工作中的数据时不可或缺的功能,在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。...将拆分的字符串展开为单独的列。 如果 True ,返回 DataFrame/MultiIndex 扩展维度。 如果 False ,则返回包含字符串列表的系列/索引。 regex:布尔值,默认无。...将拆分的字符串展开为单独的列。 如果 True ,返回 DataFrame/MultiIndex 扩展维度。 如果 False ,则返回包含字符串列表的系列/索引。...sep:str,默认“” 不同元素/列之间的分隔符。默认情况下使用空字符串‘’。...要禁用对齐,请在 others 中的任何系列/索引/数据帧上使用 .values。

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    2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

    ") 拆分字符串 图片 -(1)拆分之后成为了了列表,列表的每个元素对应原来的每个元素拆分的结果 -(2)列表使用不方便——simplify = T简化结果,简化成矩阵 -(3)注意:之前提到过,矩阵的某一列不能单独转换数据类型...,需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型;或者把这列单独提取出来再转换其数据类型; ### 2.字符串拆分 str_split(x," ") x2 = str_split(x," ")[[1]];x2...#按空格拆分x,注意没有赋值就没有发生过!...如何挑出30个数里最大的五个 -(1)排序 -(2)取最后五个 图片 3.向量/列表的隐式循环-lapply() 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作 lapply(1:4,rnorm) #批量画图...加载test1.Rdata,将两个数据框按照probe_id列连接在一起,按共同列取交集 #2.

    3.6K80

    R07-R语言的综合应用

    str_length(x) # 1.检测字符串长度str_split(x," ") # 2.字符串拆分(以空格隔开的字符串拆分)拆分后以列表格式呈现str_sub(x,5,9)...(dplyr)#arrange,数据框按照某一列排序arrange(test, Sepal.Length) #从小到大(按照Sepal.Length列)arrange(test, desc(Sepal.Length...)) #从大到小(按照Sepal.Length列)distinct(test,Species,.keep_all = T) #数据框按照某一列去重复mutate(test, new = Sepal.Length...* Sepal.Width) #数据框新增一列,名称是new,结果是Sepal.Length * Sepal.Width两列的乘积连续的步骤1.多次赋值,产生多个中间的变量x1 = select..., 2, mean)apply(test, 1, sum)向量/列表的隐式循环---lapplylapply(list, FUN, …) #对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(1:4,rnorm

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    biotrainee note 6

    x### 1.检测字符串长度str_length(x)length(x) ## 检测向量里有多少个元素,如果是字符型向量,即有多少对引号### 2.字符串拆分str_split(x," ") ##...引号里有空格class(str_split(x," ")) ## 拆分后数据类型是一个列表x2 = str_split(x," ")[[1]];x2 y = c("jimmy 150","nicker...,数据框按照某一列排序library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #将“Sepal.Length”列从小到大排序,并扩展到其他列,会将排序的结果返回至数据框。...***arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小sort(test$Sepal.Length) #只排这一列,因为取完子集后变成了一个向量# distinct,数据框按照某一列去重复...sum) #对test的每一行求平均值向量/列表的隐式循环:lapply两个数据框的连接注:NA为缺失值,有但是不知道转自生信技能树

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    R语言 常见函数知识点梳理与解析 | 精选分析

    ) 5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全 6、grep()找出所数据框中元素所在的列值(仅数据框中) 7、assign()通过变量名的字符串来赋值 8、 split()根据因子变量拆分数据框...row col [1,] 1 2 [2,] 2 2 [3,] 3 2 [4,] 4 2 [5,] 5 2 4、pmin( )/ pmax( ) 把多个等长度的向量按元素逐个对比.../向量 split(x,f);x 可以为向量或者数据框,f 为对应的因子,函数以列表的形式返回 > x = data.frame(matrix(1:10,nrow = 5)) > MorFM = c("...14、数据管理相关 vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character;字符型向量 list:列表 data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 length...lower.tri:矩阵的下三角部分 mat.or.vec:生成矩阵或向量 t:矩阵转置 cbind:把列合并为矩阵 rbind:把行合并为矩阵 diag:矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm:

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    【深度学习】Pytorch 教程(十二):PyTorch数据结构:4、张量操作(3):张量修改操作(拆分、拓展、修改)

    一、前言   本文将介绍PyTorch中张量的拆分(split、unbind、chunk)、拓展(repeat、cat、stack)、修改操作(使用索引和切片、gather、scatter) 二、...向量运算 【深度学习】Pytorch 系列教程(三):PyTorch数据结构:2、张量的数学运算(1):向量运算(加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制) 2....向量范数、矩阵范数、与谱半径详解 【深度学习】Pytorch 系列教程(五):PyTorch数据结构:2、张量的数学运算(3):向量范数(0、1、2、p、无穷)、矩阵范数(弗罗贝尼乌斯、列和、行和、谱范数...x.split(2, dim=1) print(y1) print(y2) unbind   沿指定维度对张量进行拆分,返回拆分后的张量列表 import torch x = torch.tensor...x[0, 1] = 9 # 修改第0行、第1列的元素为9 print(x) 输出: tensor([[1, 9, 3], [4, 5, 6]]) gather   按指定索引从输入张量中收集指定维度的值

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    十二、R语言的综合应用

    ") ###拆分后就变成了三个列表 str_split(y," ",simplify = T) ###返回结果是矩阵。...只允许一种数据类型,需要先转变成数据框以后才能修改。 1.3.按位置提取字符串 str_sub(x,5,9) ###提取x字符串的第5位到第9位,空格也算一个。...#从大到小 2.2 distinct,数据框按照某一列去重复 distinct(test,Species,.keep_all = T) 2.3 mutate,数据框新增一列 mutate(test,new...### show_rownames =F 隐藏行名, 5.2 lapply(list, FUN, …) 列表的隐式循环 # 对列表/向量中的每个元素(向量)实施相同的操作 test <- list(x...= 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test #返回值是列表,对列表中的每个元素(向量)求均值(试试方差var,分位数quantile) lapply(test,mean) lapply

    3.1K30

    R 数据整理(七:使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0)

    按列号 select(test,1) select(test,c(1,5)) 按列名 如果想要用向量来存放希望筛选的列名,需要使用函数 one_of 来存放该向量。...对于待分离的对象(col),不必加上引号;但对于即将创建的新列(into),需要使用引号,由于是两列,这里使用向量创建。sep参数设定读取表格信息时以何符号作为分隔符。...nest 与unnest 对于数据框,我们可以使用split 将数据框按某列拆分为多个数据框,并储存在列表中。...实际上,tibble 允许存在数据类型是列表 (list) 的列,子数据框就是以列表数据类型保存在 tibble 的一列中的。...,因此相比split 拆分为列表来说,其保存后数据更加直观。

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    R语言的综合应用-1

    #这是一个字符串x#2.字符串拆分str_split(x," ") #以空格为分割符号将字符串拆分开,这个函数输出的结果是一个列表x2 = str_split(x," ")[[1]];x2 #​y...T)#3.按位置提取字符串str_sub(x,5,9)#4.字符检测★str_detect(x2,"h") #对x2的每个元素进行检测,含有h的返回结果为TRUE,不含有的返回为FALSE。...#1.arrange,数据框按照某一列排序library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length) #从小到大arrange(test, desc(Sepal.Length))...#从大到小#2.distinct,数据框按照某一列去重复distinct(test,Species,.keep_all = T)类似与unique(给向量去重复)#3.mutate,数据框新增一列mutate...s = 0result = list() #先定义result是一个列表for(i in 1:length(x)){ s=s+x[[i]] result[[i]] = c(x[[i]],s)}#

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