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Power Query中根据对应标题进行更改——菜单篇

之前有了解到，如果要合并多个表格，前提条件就是要标题进行统一， 在上一个例子中，实现了列的顺序一一对应的情况下，通过降低标题行来使得字段名称一直，并通过添加索引来对是否是标题行进行判断，这个的前提条件是列的顺序是需要一致的...Power Query对不同标题数据进行合并的技巧 那有什么办法是能够在不知道是否列的顺序是否正确的情况下依旧能够顺利合并的呢，那就是要统一标题，通过一个标题的统一对比表来进行批量更改。...通过合并查询来进行匹配。 2. 合并查询的前提是列的查找而不是标题匹配，通过转置的方式把标题改为列数据。 3. 判断是否是需要进行替换的，若不需要则直接保留原标题 (二) 操作步骤 1....降低标题 要对标题进行转置，那首先得把标题降为数据，把标题作为第一条的数据。 ? 2. 转置 把标题对应到列的位置，通过转置即可实现，这里可以看到原先的标题是9列，所以这里转置后只有9行数据。 ?...通过原标题和转换后的标题进行比较得出最终的标题 这里可以使用if条件语句进行判断，如果匹配出的标题为空值，则使用原来的标题，否则使用匹配出的新标题。 ? ? 5. 删除不必要的列并调整得到最终数据 ?

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这个问题写SQL都不好，用Power Query却能随数据增加一键刷新

Step-1：获取数据（注意：因为标题名称重复，为避免PQ在相同的标题后加上数字，这里不要选择“表包含标题“，不理解的自己动手试一下选择”表包含标题“的情况对比一下） Step-2：转置表 Step...如： 0除以2，得到商为0，余数为0，取商，即得到0； 1除以2，得到商为0，余数为1，取商，即得到0； 2除以2，得到商为1，余数为0，取商，即得到1； 3除以2，得到商为1，余数为1，取商，即得到1...； …… Step-5：删除索引列 Step-6：基于增加的“除（整数）“列，逆透视其他列 Step-7：基于型号数量列对值列以不聚合的方式进行透视 Step-8：删除不需要的列 Step-9：...大海：这里每2列为一组，转置后，大家都用了同样的标题，为了能在后面的透视过程中区分不同的组，就只好再想办法加上一个特定的标志。 小勤：原来这样，感觉有点儿绕，我再练练加深一下理解。...大海：嗯，多练一下就好，这个操作好对加深透视和逆透视的理解也很有好处。 小勤：好的。

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
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    机器学习基本概念，Numpy，matplotlib和张量Tensor知识进一步学习

    例子： 游戏玩家（如AlphaGo，下围棋） 自动驾驶汽车（学习如何在道路上导航） 其他学习类型 除了上述三种主要的学习类型，还有其他的学习方法，例如： 半监督学习：结合少量有标签数据和大量无标签数据来改善学习模型的性能...具体代码： 矩阵转置： import numpy as np matrix=np.array([[9,3,2],[2,4,5],[8,7,9]]) transposed_matrix=matrix.T...张量的常见操作 创建张量： 可以通过构造函数或特定的库函数（如PyTorch中的torch.tensor()）来创建张量，初始化为特定的值或随机数。...A = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 使用transpose方法进行转置操作 A_transposed = A.transpose...(0, 1) # 0和1表示维度的索引，即行和列的索引 print("原始矩阵 A:") print(A) print("\n转置后的矩阵 A_transposed:") print(A_transposed

    10610

    CNN中常用的四种卷积详解

    填充（Padding）：卷积核与图像尺寸不匹配，往往填充图像缺失区域，如上图，原始图片尺寸为5*5，卷积核的大小为3*3，如果不进行填充，步长为1的话，当卷积核沿着图片滑动后只能滑动出一个3*3的图片出来...如之前的一篇文章： 为什么要用空洞卷积？...这就在不丢失特征分辨率的情况下扩大了感受野，进而对检测大物体有比较好的效果。所以总的来说，空洞卷积主要作用：不丢失分辨率的情况下扩大感受野；调整扩张率获得多尺度信息。...但是对于一些很小的物体，本身就不要那么大的感受野来说，这就不那么友好了。 3. 转置卷积 转置卷积又叫反卷积、逆卷积。...： 卷积核为:3x3; no padding , strides=1 [ternmjzupb.png] 转置卷积 从上面两个图可以看到，转置卷积和卷积有点类似，因为它产生与假设的反卷积层相同的空间分辨率

    5.4K20

    理解卷积神经网络中的四种卷积

    填充（Padding）：卷积核与图像尺寸不匹配，往往填充图像缺失区域，如上图，原始图片尺寸为5*5，卷积核的大小为3*3，如果不进行填充，步长为1的话，当卷积核沿着图片滑动后只能滑动出一个3*3的图片出来...这就在不丢失特征分辨率的情况下扩大了感受野，进而对检测大物体有比较好的效果。所以总的来说，空洞卷积主要作用：不丢失分辨率的情况下扩大感受野；调整扩张率获得多尺度信息。...但是对于一些很小的物体，本身就不要那么大的感受野来说，这就不那么友好了。 3. 转置卷积 转置卷积又叫反卷积、逆卷积。...我们先从转置卷积的用途来理解下，转置卷积通常用于几个方面： CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间，来观察feature map对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的...转置卷积 从上面两个图可以看到，转置卷积和卷积有点类似，因为它产生与假设的反卷积层相同的空间分辨率。但是，对值执行的实际数学运算是不同的。转置卷积层执行常规卷积，但恢复其空间变换。

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    详述Deep Learning中的各种卷积（二）

    反卷积（转置卷积） 对于很多生成模型（如GAN中的生成器、自动编码器（Autoencoder）、语义分割等模型）。...实现上采样的传统方法是应用插值方案或人工创建规则。而神经网络等现代架构则倾向于让网络自己自动学习合适的变换，无需人类干预。为了做到这一点，我们可以使用转置卷积。...通过观察上述例子中的转置卷积能够帮助我们构建起一些直观的认识。但为了进一步应用转置卷积，我们还需要了解计算机的矩阵乘法是如何实现的。从实现过程的角度我们可以理解为何转置卷积才是最合适的名称。...： 情况一： 情况二： 这里以经典图像语义分割模型全卷积网络FCN-32s为例，上采样转置卷积的输入为，我们希望进行一次上采样后恢复成原始图像尺寸，代入公式得到一个关于三者之间的关系等式：。...扩张卷积在不增加计算成本的情况下，能让模型有更大的感受野（因为卷积核尺寸不变），这在多个扩张卷积彼此堆叠时尤其有效。

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    office相关操作

    F4：重复上一步操作按住CTRL拖拽是复制 直接拖拽是复制 按住shift拖拽是复制整体移动数据 删除重复值表格转置：复制 选择性粘贴 勾选转置ctrl+~：显示公式而不是数值储存格内换行：alt+enter19...在新的文件中发现一切都是正常的，除了标题。多级标题的序号全都消失了。但好在格式还在，只需要点击对应的是几级标题就行。不排除后续还会出现问题（还是没解决）。又找到个方法，看看标题的样式基准是不是正文。...如果是，改成无基准可能真正有效的方法对宏进行操作，运行下面这段代码后，看看是否解决了你的问题选择菜单栏的 “开发工具” 注意：如果你的word没有开发工具这个选项，根据下面的步骤创建：如果没有菜单栏没有...注意：因为两次插入，第二次插入会在插在第一次插入的题注上面，所以要注意“先插入英文题注，再插入中文”参考博客word中如何在双栏排版中插入单栏排版内容在需要单栏排版的部分，将光标定位到该部分的开头和结尾...word中英语单词自动换行问题我们在Word排版的时候，往往英文单词如果比较长，而一行又打不下的情况下会自动换到下一行显示，这一点对于标准的英文文章来说是没有问题的，可是有的时候想在Word中粘贴一段代码就麻烦了

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    OutOfMemoryError: Java Heap Space：JVM内存不足完美解决方法 ️

    这个错误通常发生在以下几种情况下： 大数据集处理：应用程序处理的数据集超出了JVM分配的堆内存。 内存泄漏：应用程序没有正确释放不再需要的对象，导致内存逐渐耗尽。...手动释放资源：确保在使用完大对象或数据集后，及时将它们置为 null，以便垃圾回收器可以回收这些内存。...2.4 使用堆转储分析工具 堆转储分析工具可以帮助你深入了解堆内存的使用情况，找出哪些对象占用了大量内存。...未来，我们将更加依赖自动化工具和先进的分析技术来帮助我们优化内存使用。此外，随着云计算和微服务架构的普及，如何在分布式环境中高效管理内存也将成为一项重要挑战。...这篇技术博客全面解析了`OutOfMemoryError: Java heap space`错误的成因及其解决方案，通过多级标题、代码示例和表格总结，帮助你深入理解并有效应对这一常见的Java内存问题。

    94110

    深度 | 图像语义分割的工作原理和CNN架构变迁

    是最常用的方法，因为转置卷积允许我们开发学习过的上采样。...图源：http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture11.pdf 与转置卷积相反，经典的卷积运算会将卷积核权重与当前值进行点积，并为相应输出位置产生单个值...通过转置运算进行上采样的 1D 的例子（图源：http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture11.pdf） 对在输出特征映射图中产生重叠...这篇论文的作者提出将现有的、经过充分研究的图像分类网络（如 AlexNet）作为网络的编码模块，用转置卷积层作为解码模块，将粗略的特征图上采样至全分辨率的分割图。...Jegou 等人对此进行了扩展，在遵循 U-Net 结构的情况下，提出使用密集块（https://arxiv.org/abs/1611.09326）。

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    深度 | 图像语义分割的工作原理和CNN架构变迁

    是最常用的方法，因为转置卷积允许我们开发学习过的上采样。...图源：http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture11.pdf 与转置卷积相反，经典的卷积运算会将卷积核权重与当前值进行点积，并为相应输出位置产生单个值...通过转置运算进行上采样的 1D 的例子（图源：http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture11.pdf） 对在输出特征映射图中产生重叠...这篇论文的作者提出将现有的、经过充分研究的图像分类网络（如 AlexNet）作为网络的编码模块，用转置卷积层作为解码模块，将粗略的特征图上采样至全分辨率的分割图。 ?...Jegou 等人对此进行了扩展，在遵循 U-Net 结构的情况下，提出使用密集块（https://arxiv.org/abs/1611.09326）。

    1.5K00

    DL | 语义分割原理与CNN架构变迁

    迄今为止，转置卷积（transpose convolutions）是最常用的方法，因为转置卷积允许我们开发学习过的上采样。 ?...与转置卷积相反，经典的卷积运算会将卷积核权重与当前值进行点积，并为相应输出位置产生单个值。...通过转置运算进行上采样的 1D 的例子 对在输出特征映射图中产生重叠（如下图所示是步长为 2 的 3x3 卷积核）的卷积核尺寸而言，重叠值是简单的叠加。...这篇论文的作者提出将现有的、经过充分研究的图像分类网络（如 AlexNet）作为网络的编码模块，用转置卷积层作为解码模块，将粗略的特征图上采样至全分辨率的分割图。 ?...Jegou 等人对此进行了扩展，在遵循 U-Net 结构的情况下，提出使用密集块（https://arxiv.org/abs/1611.09326）。

    1.2K30

    numpy基础知识

    进行运算（3）列数相同(a(1,2),b(4,2))： b的每一行和a进行运算（4）行数和列数不等：报错 多维(广播原则)如果两个数组的后缘维度（从末尾开始算起的维度）的轴长度相符或其中方的长度为1，则他们是广播兼容的...广播会在缺失和（或）长度为1的维度上进行。...eg: （3,3,3）和（3,2） –> 不兼容​ （3,3,2）和（3,2） –> 兼容 轴 一维：0轴 二维：横为0轴，纵为1轴 三维：块为0轴，每一块的横为1轴，每一块的纵为2轴 图片 读取本地数据...delimiter：分割字符串skiprows：跳过的行（如：标题行） usecols：读取的数据的列 unpack：若为true，矩阵转置 numpy 转置： （1）transpose() 方法 （2...：t[行,列]，取指定的行和列，其中:表示都要，如t[1,:]表示第二行的所有列例： import numpy as np t = np.arange(6).reshape((3,2)) print(t

    1.2K20

    教你几个Excel常用的数据分析技巧！

    我也是在使用mac之后才发现，原来微软是提供这两个工具栏的，想想以前，真是被骗了好久…… 下面以2010版excel进行说明： 文件->选项->自定义功能区->主选项卡打勾->excel工具栏多了一项开发工具...与之相对应的是合并：将两列合并为一列。方法很多，我习惯用“=A1&B1”将A1列与B1列合并。 ? 转置，在粘贴时，ctrl+alt+v选择“转置”。 ? 自定义排序：这个功能很常用。 ? ? ?...关于排序你必须知道的： ? 扩展选定区域：只对选定的列排序，其它相关列不动； 以当前选定区域排序：同时其它列同步变动。 一般情况下，我们会让排序同步变动，否则数据会出现不匹配。...横向合并：这种情况下要求列字段标题与顺序相同（无合并单元格） 纵向合并：这种情况下，要求多表之中有一个共同列字段，且该列字段不存在重复记录。...具体实现比较繁琐，有兴趣的可以自己去研究。 另一种通用方式：将数据导入到mysql数据库，通过SQL语言完成对数据的横向合并，纵向合并。（这部分留待项目实战进行详细说明。）

    3.7K10

    NumPy中einsum的基本介绍

    现在假设我们想要： 用一种特殊的方法将A和B相乘来创建新的乘积的数组，然后可能 沿特定轴求和这个新数组，和/或 按特定顺序转置数组的轴。...这样一来，einsum允许组合相乘，相加和转置等numpy函数帮助我们更快、更高效的完成任务。...简而言之，因为我们根本不需要对A进行reshape，最重要的是，乘法不会创建像A[:, np.newaxis] * B这样的临时数组。相反，einsum只需沿着行对乘积进行求和。...如果我们想控制输出的样子，我们可以自己选择输出标签的顺序。例如，’ij,jk->ki’为矩阵乘法的转置。 现在，我们已经知道矩阵乘法是如何工作的。...知道如何将不同的轴相乘，然后如何对乘积求和，我们可以迅速而简单地表达许多不同的操作。这使我们可以相对容易地将问题推广到更高维度。例如，我们不必插入新的轴或转置数组以使它们的轴正确对齐。

    12.2K30

    Power Query如何转换预算表的数据？

    (三) Power Query内整理数据 因为是名称也就是区域导入，所以默认是不具有标题的 ? 1. 填充数据 正常来说，做这类表格调整，肯定会用到逆透视，但是逆透视则需要把数据标题要填完整。...左边标题很简单，使用向下填充即可完成。 ? ? 年份的调整该如何操作呢？可以通过转置后向下填充。 ? 2....合并列 把Column1和Column2列进行合并，以分隔符作为联结（分隔符可以任意），这里选择|来进行。 ? 3. 再转置回来 ? 4. 提升标题 ? 5....拆分属性，并重新命名标题，最后改下数据类型即可。 ? (四) 最终利用透视表进行展示所需要的内容 ? (五) 技巧总结 1. 如果要横向填充，使用转置后再向下填充 2....多行数据变成单行，通过转置后合并列再还原 如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。

    1.3K10

    深度学习基础入门篇：卷积之1*1 卷积（残差网络）、2D3D卷积、转置卷积数学推导、应用实例

    （Transpose Convolution） 3.1 转置卷积提出背景 通常情况下，对图像进行卷积运算时，经过多层的卷积运算后，输出图像的尺寸会变得很小，即图像被约减。...在语义分割中，会使用卷积层在编码器中进行特征提取，然后在解码层中进行恢复为原先的尺寸，这样才可以对原来图像的每个像素都进行分类。这个过程同样需要用到转置卷积。经典方法如：FCN2和Unet3。...这里，用来进行转置卷积的权重矩阵不一定来自于原卷积矩阵. 只是权重矩阵的形状和转置后的卷积矩阵相同。...图片 图6 s=1时，转置卷积运算示例 对于卷积核尺寸为 $k$，步长 $stride=1$，填充 $padding=0$ 的标准卷积，等价的转置卷积在尺寸为 $i'$ 的输入矩阵上进行运算，输出特征图的尺寸...{4}$，由于矩阵太大这里不展开进行罗列。

    1.8K40

    罪魁祸首：表结构不规范

    合乎数据可视化规范的表结构设计包含以下要素： 1. 第一行为表头，即表格列标题。很多人喜欢在第一行合并单元格，填写***表，这是不利于后期数据分析的； 2....选中需要转换数据的表格区域，点击数据——来自表格/区域； ? 2. 此时，就弹出了Power Query编辑器，上图的二维表较为复杂，行标题和列标题均带有层次结构。 ? 3....在弹出的“合并列”弹出框中，可选择用分隔符隔开两个合并字段，也可以不选。 ? 得到如下图所示，年度和季度合并的年度季度列。 ? 5. 点击转换——转置，对表格进行转置处理； ? 6....此时纵向的表格就转置成横向，同样的方法，点击转换——填充——向下，对第一列null空值进行补齐。 ? ? 7. 选中第一行，点击主页——将第一行用作标题。 ?...转换好的一维表，就自动上传至原数据表中，生成一个新的工作表，手动对第一行表头字段进行调整，就可以啦！ ?

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