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VLookup等方法在大量多列数据匹配时的效率对比及改善思路

VLookup无疑是Excel中进行数据匹配查询用得最广泛的函数,但是,随着企业数据量的不断增加,分析需求越来越复杂,越来越多的朋友明显感觉到VLookup函数在进行批量性的数据匹配过程中出现的卡顿问题也越来越严重...以下用一个例子,分别对比了四种常用的数据匹配查找的方法,并在借鉴PowerQuery的合并查询思路的基础上,提出一个简单的公式改进思路,供大家参考。...在思考这些问题的时候,我突然想到,Power Query进行合并查询的步骤,其实是分两步的: 第一步:先进行数据的匹配 第二步:按需要进行数据的展开 也就是说,只需要匹配查找一次,其它需要展开的数据都跟着这一次的匹配而直接得到...那么,如果我们在公式中也可以做到只匹配一次,后面所需要取的数据都跟着这次匹配的结果而直接得到,那么,效率是否会大有改善呢?...七、结论 在批量性匹配查找多列数据的情况下,通过对Index和Match函数的分解使用,先单独获取所需要匹配数据的位置信息,然后再根据位置信息提取所需多列的数据,效率明显提升,所需匹配提取的列数越多,

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合并列,在【转换】和【添加列】菜单中的功能竟有本质上的差别!

有很多功能,同时在【转换】和【添加】两个菜单中都存在,而且,通常来说,它们得到的结果列是一样的,只是在【转换】菜单中的功能会将原有列直接“转换”为新的列,原有列消失;而在【添加】菜单中的功能,则是在保留原有列的基础上...,“添加”一个新的列。...但是,最近竟然发现,“合并列”的功能,虽然在大多数情况下,两种操作得到的结果一致,但是他们却是有本质差别的,而且一旦存在空值(null)的情况,得到的结果将有很大差别。...比如下面这份数据: 将“产品1~产品4”合并到一起,通过添加列的方式实现: 结果如下,其中的空值直接被忽略掉了: 而通过转换合并列的方式: 结果如下,空的内容并没有被忽略,所以中间看到很多个连续分号的存在...我们看一下生成的步骤公式就清楚了! 原来,添加列里使用的内容合并函数是:Text.Combine,而转换里使用的内容合并函数是:Combiner.CombineTextByDelimiter。

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    VLookup及Power Query合并查询等方法在大量多列数据匹配时的效率对比及改善思路

    VLookup无疑是Excel中进行数据匹配查询用得最广泛的函数,但是,随着企业数据量的不断增加,分析需求越来越复杂,越来越多的朋友明显感觉到VLookup函数在进行批量性的数据匹配过程中出现的卡顿问题也越来越严重...以下用一个例子,分别对比了四种常用的数据匹配查找的方法,并在借鉴PowerQuery的合并查询思路的基础上,提出一个简单的公式改进思路,供大家参考。...在思考这些问题的时候,我突然想到,Power Query进行合并查询的步骤,其实是分两步的: 第一步:先进行数据的匹配 第二步:按需要进行数据的展开 也就是说,只需要匹配查找一次,其它需要展开的数据都跟着这一次的匹配而直接得到...那么,如果我们在公式中也可以做到只匹配一次,后面所需要取的数据都跟着这次匹配的结果而直接得到,那么,效率是否会大有改善呢?...七、结论 在批量性匹配查找多列数据的情况下,通过对Index和Match函数的分解使用,先单独获取所需要匹配数据的位置信息,然后再根据位置信息提取所需多列的数据,效率明显提升,所需匹配提取的列数越多,

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    Vue项目中使用Tinymce

    /tinymce4.7.5/tinymce.min.js> 初始化 引入文件后,在html元素上初始化TinyMCE, 由于TinyMCE允许通过CSS选择器来标识可替换的元素,所以我们只需要将包含选择器的对象传递给...配置项 接下来就是添加配置项, 让TinyMCE编辑器功能丰富起来 基础配置 关于基础配置, 我就不一一介绍,文档中都有详细的说明,如果英语和我一样弱鸡,可以借助chrome的翻译,大概能看明白。...拖入/粘贴图片 其实实现图片粘贴并不难, 之前已经加载了paste插件, 接下来只需要在初始化中插入配置项: paste_data_images: true, // 设置为“true”将允许粘贴图像...important }`, 于是模拟手机端预览也完事了, 但内容提交后, 手机上查看图片仍然很大, 原因是我忽略了官方文档说的:这些样式不会与内容一起保存的 所以我在提交代码时将这个style字符串拼接到内容上...,让后台去把这些图片放到自己服务器并返回给我新图片链接 然后我再更新对应的图片链接; 这里面主要涉及到: 找到所有图片链接 更新对应的图片链接 本来是打算使用正则来找到图片, 获得服务器返回的内容,再使用正则匹配替换

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    OpenAI CLIP模型新尝试,有开发者在Colab上实现近200万图片的精准检索匹配

    机器之心报道 作者:杜伟、陈萍 得益于 OpenAI 月初发布的 DALL.E 和 CLIP 模型,机器学习社区的开发者在文本与图像的匹配方面又可以尝试很多新的玩法。...在这个项目中,一位开发者借助 CLIP 神经网络,在谷歌 Colab notebook 上实现了对 Unsplash 数据集中近 200 万张免费图片的精准文本 - 图片检索匹配。...项目既可以在给定的免费谷歌 Colab notebook 中运行,也可以在用户自己的机器上运行。 ?...项目地址:https://github.com/haltakov/natural-language-image-search#two-dogs-playing-in-the-snow 在具体实现上,项目作者在...本机上运行 想要在本机上实现该功能,首先需要安装必要的依赖项,安装代码如下: pip install -r requirements.txt 如果想要运行所有的代码,打开 Jupyter notebooks

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    爬虫入门指南(2):如何使用正则表达式进行数据提取和处理

    常用的函数有: re.search(pattern, string):在给定字符串中查找第一个匹配项,并返回一个匹配对象。...re.findall()函数将返回一个包含所有匹配的字符串列表。 存储数据到文件或数据库 在Python中,我们可以使用内置的文件操作函数来将数据保存到文件中。...使用SQLite数据库存储数据的示例代码 SQLite基本语法 创建表格: 使用CREATE TABLE语句创建新的表格。指定表格的名称和列定义。每个列都包括列名和数据类型。...id列被定义为主键(PRIMARY KEY),name列被定义为非空(NOT NULL),age列设置了默认值为0。 插入数据: 使用INSERT INTO语句插入新的数据行。...指定表格名称和要插入的值。你可以插入指定的列或者省略列名插入所有列。

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    MySQL中InnoDB及索引深入剖析

    各个数据页可以组成一个双向链表,而每个数据页中的记录会按照主键值从小到大的顺序组成一个单向链表,每个数据页都会为存储在它里边儿的记录生成一个页目录。...因为这些16KB的页在物理存储上可能并不挨着,所以如果想从这么多页中根据主键值快速定位某些记录所在的页,我们需要给它们做个目录,每个页对应一个目录项,每个目录项包括下边两个部分: * 页的用户记录中最小的主键值...匹配列前缀 person_info表上建立的联合索引idx_name_birthday_phone_number会先用name列的值进行排序。...As%'; 匹配范围值 所有记录都是按照索引列的值从小到大的顺序排好序的,所以这极大的方便我们查找索引列的值在某个范围内的记录。...主键插入顺序 对于一个使用InnoDB存储引擎的表来说,在我们没有显式的创建索引时,表中的数据实际上都是存储在聚簇索引的叶子节点的。

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    React项目前端开发总结

    此项目为公司的公众号管理系统,承载了公司每个部门的业务,需求多,开发周期长,技术可圈可点之处较多,特此记录与大家分享! 1....在需要接收数据的组件Editor.js中引入公共事件对象 ? 在Editor.js的生命周期挂载完成后,调用监听事件 ? 在Editor.js中定义事件newMedia接收数据 ?...你可能觉得工具条上的功能有点多,实际不需要那么多,可以对工具条进行配置,打开刚开始引入的ueditor.config文件,里面有一系列的配置选项,如下所示: toolbars: [[ 'anchor',...'insertcol', //前插入列 'mergeright', //右合并单元格 'mergedown', //下合并单元格 'deleterow', //删除行 'deletecol', //删除列...directionalityltr', //从左向右输入 'directionalityrtl', //从右向左输入 'rowspacingtop', //段前距 'rowspacingbottom', //段后距 'pagebreak

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    一文读懂 MySQL 索引 B+树原理!

    b+树的索引结构解释 浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块,可以看到每个磁盘块包含几个数据项(深蓝色所示)和指针(黄色所示) 如磁盘块1包含数据项17和35,包含指针P1、P2、P3,P1表示小于17的磁盘块...真实的情况是,3层的b+树可以表示上百万的数据,如果上百万的数据查找只需要三次IO,性能提高将是巨大的 如果没有索引,每个数据项都要发生一次IO,那么总共需要百万次的IO,显然成本非常非常高。...b+树性质 1、通过上面的分析,我们知道间越小,数据项的数量越多,树的高度越低。 这就是为什么每个数据项,即索引字段要尽量的小,比如int占4字节,要比bigint8字节少一半。...例如,下图为定义在Col3上的一个辅助索引: 这里以英文字符的ASCII码作为比较准则。...因此,只要可以,请尽量在InnoDB上采用自增字段做主键。

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    趣味算法:JS实现红绳算法(匹配合适的另一半)

    (2)查找元素:查找元素时,首先散列值所指向的槽,如果没有找到匹配,则继续从该槽向后遍历哈希表,直到:1)找到相应的元素;2)找到一个空槽(指示查找的元素不存在);3)整个哈希表都遍历完毕(指示该元素不存在并且哈希表已满...{ return null } } // 在链表任意位置插入一个元素 this.insert = function (position, element)...与current的下一项之间插入node previous.next = node } length++ return...目前我们的hashTable数据长这样 每个hash即数组下标对应一个链表(如果有)/undefined(如果没有) 中奖规则设计 今天是七夕,于是我取出每个hash对应链表的第7个位置人出来匹配...选中每个hash对应的链表第6个和第9个,配对。

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    MySQL--索引及优化查询

    B+树的特点是能够保持数据稳定有序,其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。B+树元素自底向上插入,这与二叉树恰好相反。...B+树的性质 通过上面的分析,我们知道IO的次数取决于树的高度H,假设当前数据表的数据为N,每个磁盘块的数据项的数量是M,则有H=log(M+1)N。...这就是为什么每个数据项,即索引字段要尽量小。这也是为什么B+树要求把真实数据存储到叶子节点而不是内层节点,一旦放到内层节点,磁盘块的数据项会大幅度下降,导致树增高。...当数据项等于1时,将会退化成线性表。 当B+树的数据项是复合的数据结,比如(name, age, sex)时,B+树是按照从左到右的顺序来简历搜索树的。索引的最左匹配特性。...根据使用场景的不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上。 索引列不能参与计算。保持列“干净”。 尽量的扩展索引,不要新建索引。

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    SQL Server 2005 正则表达式使模式匹配和数据提取变得更容易

    然而,Match 对象并非用于测试匹配而是为在输入字符串中找到的第一个匹配项创建的。Match 对象用于检索指定的组。如果在输入中未找到匹配项,则返回空值。...例如,如果您有一个存储了 URL 的列,您现在可以轻松地分析此 URL 以确定各个片段。此查询使用分组来确定存储在 UrlTable 表的 Url 列中的每个不同的服务器。...此函数还可用于未以逗号分隔的列表。也可处理以空格、分号、制表符、回车或任何其他可识别字符分隔的列表。 ? 在匹配项中进行数据提取 类似于返回匹配项,我们还可以从每个匹配项中提取数据。...由于我们还必须在每个匹配项中循环访问组,因此分组是唯一略微复杂的操作。在图 4 中,GroupNode 类与 MatchNode 类一样,除了它还包括其所代表的组的名称。...在图 5 中,RegexGroups 函数定义与 RegexMatches 函数定义一样,除了它还返回匹配项中包含组名称的其他数据列。

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