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问与答129：如何对#NA文本值进行条件求和？

Q：很有趣的一个问题！如下图1所示的工作表，在单元格区域A1:A2中，使用公式： =”#N/A” 输入的数据。 在单元格A3:A4中，使用公式： =NA() 输入的数据。...它们输出的结果看起来相似，但实质上是不同的：在A1和A2中是文本类型，而A3和A4中是错误类型。从数据的对齐方式上也可以反映出来。 ?...图1 我现在如何使用SUMIF函数来求出文本“#N/A”值对应的列B中的数值之和？看起来简单，但实现起来却遇到了困难。我想要的答案是：3，但下列公式给我的答案是：12。...这些公式是： =SUMIF(A1:A4,"#N/A",B1:B4) SUMIF(A1:A4,"=#N/A",B1:B4) =SUMIF(A1:A4,A1,B1:B4) 如何得到正确的答案3？...例如，如果单元格A1包含公式=“abc#N/A”，那么由于*通配符，它将包含在总和中，而我们只希望包含纯“#N/A”值。

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VBA程序：对加粗的单元格中的值求和

标签：VBA 下面的VBA自定义函数演示了如何对应用了粗体格式的单元格求和。...在VBE中，插入一个标准模块，在其中输入下面的代码： Public Function SumBold( _ ParamArray vInput() As Variant) As Variant...ErrHandler: '检查是否溢出 If Err.Number = 6 Then SumBold = CVErr(xlErrNum) Resume Continue End Function 注意，当求和的单元格区域中单元格格式发生更改时...这意味着，仅对求和单元格区域中的单元格设置加粗格式，使用该自定义函数求和的值不会改变，除非按F9键强制计算，或者在工作表中输入内容导致工作表重新计算。...这个程序也提供了一个模板，可以稍作修改对其它格式设置的单元格来求和

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    Python - 字典中的值求和

    地图是Python中的一个关键数据组件，它使人们能够存储密钥和数据对。这些可与各种编程框架中的关联数组相媲美。这些旨在快速保存和访问数据。在参考书中，元素应该是不同的。相反，元素可以属于任何数据类别。...将字典中链接到特定键的值相加需要提取与指定键匹配的值。 语法 sum_of_values = sum(dictionary[key]) “字典”：应从中提取值的字典的名称。...'key'：我们希望计算值总和的特定键。 “Sum”：一个 Python 函数，用于计算可迭代对象中所有元素的总和。 算法 第 1 步：设置一个变量来存储值的添加。...一旦迭代完成了“my_dict”中键和值之间的整个关联，循环就会得出结论。然后，程序继续到脚本中的后续行。它显示包含在“total_sum”变量中的结果。...在此特定示例中，与标识符“a”链接的这些值为“[1， 5]”。该程序计算给定数字的总和，得出“半打”。因此，脚本生成的结果应为数字“6”。

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    用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

    在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...获取1行 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。...要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...想想如何在Excel中引用单元格，例如单元格“C10”或单元格区域“C10:E20”。以下两种方法都遵循这种行和列的思想。 方括号表示法 使用方括号表示法，语法如下：df[列名][行索引]。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。

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    js中如何判断数组中包含某个特定的值_js数组是否包含某个值

    array.indexOf 判断数组中是否存在某个值，如果存在返回数组元素的下标，否则返回-1 let arr = ['something', 'anything', 'nothing',...参数：searchElement 需要查找的元素值。 参数：thisArg（可选） 从该索引处开始查找 searchElement。...numbers.includes(8); # 结果： true result = numbers.includes(118); # 结果： false array.find(callback[, thisArg]) 返回数组中满足条件的第一个元素的值...== 3; }); # 结果： Object { id: 3, name: "nothing" } array.findIndex(callback[, thisArg]) 返回数组中满足条件的第一个元素的索引...方法，该方法返回元素在数组中的下标，如果不存在与数组中，那么返回－１; 参数：searchElement 需要查找的元素值。

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    Pandas中如何查找某列中最大的值？

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：譬如我要查找某列中最大的值，如何做？ 二、实现过程 这里他自己给了一个办法，而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()])，方法确实是可以行得通的，也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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    如何对矩阵中的所有值进行比较？

    如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求 需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表的情况下，如何对整体数据进行比对，实际上也就是忽略矩阵的所有维度进行比对。上面这个矩阵的维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中，那相对比较好办，只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中，那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...通过这个值的大小设置条件格式，就能在矩阵中显示最大值和最小值的标记了。...当然这里还会有一个问题，和之前的文章中类似，如果同时具备这两个维度的外部筛选条件，那这样做的话也会出错，如图3所示，因为筛选后把最大值或者最小值给筛选掉了，因为我们要显示的是矩阵中的值进行比较，如果通过外部筛选后

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    pandas删除某列有空值的行_drop的之

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 0.摘要 dropna()方法，能够找到DataFrame类型数据的空值（缺失值），将空值所在的行/列删除后，将新的DataFrame作为返回值返回。...如果该行/列中，非空元素数量小于这个值，就删除该行/列。 subset：子集。列表，元素为行或者列的索引。...2.示例 创建DataFrame数据： import numpy as np import pandas as pd a = np.ones((11,10)) for i in range(len(a...)): a[i,:i] = np.nan d = pd.DataFrame(data=a) print(d) 按行删除：存在空值，即删除该行 # 按行删除：存在空值，即删除该行 print(...设置子集：删除第5、6、7行存在空值的列 # 设置子集：删除第5、6、7行存在空值的列 print(d.dropna(axis=1, how='any', subset=[5,6,7])) 原地修改

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    Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和

    一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个Python列表求和的问题，如下图所示。...3] print(list([s1, s2, s3, s4])) 上面的这个代码可以实现，但是觉得太不智能了，如果每个子列表里边有50个元素的话，再定义50个s变量，似乎不太好，希望可以有个更加简便的方法...1, 2, 3, 4], [1, 5, 1, 2], [2, 3, 4, 5], [5, 3, 1, 3]] [print(sum(i)) for i in zip(*lst)] 使用了列表解包的方法...这篇文章主要分享了使用Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共3个方法，顺利帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【dcpeng】提问，感谢【瑜亮老师】、【月神】、【Daler】给出的代码和具体解析，感谢粉丝【猫药师Kelly】等人参与学习交流。 小伙伴们，快快用实践一下吧！

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    使用pandas筛选出指定列值所对应的行

    在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能： select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据的有以下几种方法...布尔索引 该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value)，如找出列A中所有值等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...标签索引 如何DataFrame的行列都是有标签的，那么使用loc方法就非常合适了。...数据提取不止前面提到的情况，第一个答案就给出了以下几种常见情况：1、筛选出列值等于标量的行，用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列值不等于某个/些值的行 df.loc[df['column_name

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    使用pandas的话，如何直接删除这个表格里面X值是负数的行？

    如果只是想保留非负数的话，而且剔除值为X的行，【Python进阶者】也给了一个答案，代码如下所示： import pandas as pd df = pd.read_excel('U.xlsx') #...他想实现的效果是，保留列中的空值、X值和正数，而他自己的数据还并不是那么的工整，部分数据入下图所示，可以看到130-134行的情况。...顺利地解决了粉丝的问题。其中有一行代码不太好理解，解析如下： 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【空翼】提问，感谢【Jun.】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【Python进阶者】、【磐奚鸟】等人参与学习交流。

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    Pandas中替换值的简单方法

    使用内置的 Pandas 方法进行高级数据处理和字符串操作 Pandas 库被广泛用作数据处理和分析工具，用于从数据中清理和提取特征。 在处理数据时，编辑或删除某些数据作为预处理步骤的一部分。...为此，Pandas 提供了多种方法，您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。 在这篇文章中，让我们具体看看在 DataFrame 中的列中替换值和子字符串。...Pandas 中的 replace 方法允许您在 DataFrame 中的指定系列中搜索值，以查找随后可以更改的值或子字符串。...首先，让我们快速看一下如何通过将“Of The”更改为“of the”来对表中的“Film”列进行简单更改。...这样如果有人查看的代码可能会很容易理解它的作用并对其进行扩展。 在清理数据时，这是一个相当常见的过程，所以我希望您发现这篇对 Pandas 替换方法的快速介绍对自己的工作有用。

    5.5K30

    盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（上篇）

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,请教个小问题，我要查找某列中具体的值，譬如df[df['作者'] == 'abc']，但实际上这样子我找不到...但是粉丝改需求了，前提是我可能不知道大写还是小写，如何全部匹配出来？...给了一个指导，如下所示： 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际的代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...但是粉丝的需求又发生了改变，下一篇文章我们一起来看看这个“善变”的粉丝提问。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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    盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（下篇）

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，上一篇中已经给出了代码，粉丝自己可能还没有领悟明白，一用就废，遇到了问题。...他的代码照片如下图： 这个代码这么写，最后压根儿就没有得到他自己预期的结果，遂来求助。这里又回归到了他自己最开始的需求澄清！！！论需求表达清晰的重要性！...能给你做出来，先实现就不错了，再想着优化的事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式的写法，总算是贴合了这个粉丝的需求。 如果要结合pandas的话，可以写为下图的代码： 至此，粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【冯诚】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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    盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（中篇）

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，但是粉丝又改需求了，需求改来改去的，就是没个定数。 这里他的最新需求，如上图所示。...他的意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...可以看到，代码刚给出来，但是粉丝的需求又发生了改变，不过不慌，这里又给出了对应代码，如下图所示： 一看就会，一用就废，粉丝自己刚上手，套用到自己的数据里边，代码就失灵了。...下一篇文章，我们再来看这位粉丝新遇到的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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