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    使用Evaluate方法筛选数据——基于条件

    标签:VBA,Evaluate方法 在文章: 使用Evaluate方法筛选数据 中,我们讨论了不使用筛选器而筛选数据的方法技巧,它可以替代自动筛选方法。这里我们进一步以示例扩展这个技巧。...本文的重点是基于多个条件筛选数据,并将结果放在一张新的工作表中。为此,我们仍使用Evaluate方法。 我们要做的是测试数据集的第3中是否有“No”或“Maybe”。...图1 标题从第10行开始,数据集的宽度为4。首先,我们测试第3中是否有含有“Yes”的数据。如果没有,则退出该过程。...我们希望评估的是第3,该中包含Yes、No或Maybe。以下变量: Dim Col As Integer Col = 3 可以修改Col=?,其中?代表要评估的。...下一个可以修改的部分是希望数组的大小以及希望在输出中包含哪些。在下面的示例中,有4

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    Pandas实现一数据分隔为

    分割成一个包含个元素列表的 对于一个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的(系列)上运行,并返回列表(系列)。...,每包含列表的相应元素 下面来看下如何从:分割成一个包含个元素列表的至分割成,每包含列表的相应元素。...: object df['AB'].str.split('-', 1).str[1] 0 B1 1 B2 Name: AB, dtype: object 可以通过如下代码将pandas的一分成...split拆分工具拆分,并使用expand功能拆分成多 将拆分后的多数据进行列转行操作(stack),合并成一 将生成的复合索引重新进行reset保留原始的索引,并命名 将上面处理后的DataFrame...以上这篇Pandas实现一数据分隔为就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

    6.8K10

    按照A进行分组并计算出B每个分组的平均值,然后对B内的每个元素减去分组平均值

    一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题,按照A进行分组并计算出B每个分组的平均值,然后对B内的每个元素减去分组平均值,这里拿出来给大家分享下,一起学习...方法一:使用自定义函数 代码如下: import pandas as pd lv = [1, 2, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 3, 3] num = [122, 111, 222, 444..."num"每个分组的平均值,然后"num"内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df....reset_index() df2 = df.merge(gp_mean) df2["juncha"] = df2["num"] - df2["gp_mean"] print(df2) 方法三:使用...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识,基于粉丝提出的按照A进行分组并计算出B每个分组的平均值,然后对B内的每个元素减去分组平均值的问题,给出了3个行之有效的方法,帮助粉丝顺利解决了问题。

    2.9K20

    PPT矩阵互换动画制作方法

    假设要在PPT中将第i和第j互换做成一个动画,具体制作过程如下:将第i内容截图,变成一个图片对象AiA_iAi​;对图片对象AiA_iAi​制作一个路径动画...,将其平移至目标位置第j列上;同样方法,制作一个第j对角从第j移到第i列位置上的路径动画;在动画的计时选项中,将第二个动画的开始选项设为“与上一个动画同时”......假设要在PPT中将第i和第j互换做成一个动画,具体制作过程如下: 将第i内容截图,变成一个图片对象AiA_iAi​,并将其放置在第i列位置上; 对图片对象AiA_iAi​制作一个动作路径动画,路径类型选...“直线”; 在动画窗格中,选择刚生成动画对象,在PPT页面中该动画路径起点变为绿色,终点变为红色,调整起点和终点,使起点为原第i列位置,终点为第j列位置,实现将第i内容平移至第j目标位置

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    种主要存储方式的区别

    我认为,称呼这个系统的存储导致了大量的混乱和错误的预期。这篇博客文章试图澄清一些这种混乱,突出这些集合系统之间的高级差异。 最后,我将提出一些可能的方法来重命名这些组,以避免将来混淆。...组A使用多维映射(稀疏,分布式,持久多维排序映射)。 通常,行名,列名和时间戳足以唯一地映射到数据库中的值。 B组使用传统的关系数据模型。 这种区别造成了很大的混乱。...更熟悉A组的人非常清楚,A组不使用关系数据模型,并假设由于B组也称为存储,则B组也不使用关系数据模型。 这导致许多聪明的人说“存储不是关系”,这是完全不正确的。...原因是组A使用稀疏数据模型(不同的行可以定义非常不同的集合)。为每个未定义的存储NULL可能很快导致大多数数据库填充NULL。...因此,即使调用它们存储有一些优点(它使得看起来像“存储运动”是一个真正的热门),我们需要作出更大的努力,以避免将来这组混淆。

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