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动态数组公式：动态获取某列中首次出现#NA值之前一行的数据

标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...图1 图2 如示例图2所示，可以在单元格G2中输入公式： =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式： =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变...，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。

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    【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

    最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv

    14.7K30

    阿榜的生信笔记10—R语言综合运用2

    ：对X的每一个维度（1对行、2对列）进行FUN函数操作X ：需要操作的对象； MARGIN： X 的哪个维度需要进行循环操作，1是行、2是列；FUN 是用于操作的函数；......矩阵的列进行操作， sum 表示对mat的每一列进行求和操作。...如果y中没有匹配的行，则将其相应列填充为 NA 。right_join(x, y) : 返回以y为基础的所有行，并将x中的匹配行合并到y中。如果x中没有匹配的行，则将其相应列填充为 NA 。...full_join(x, y) : 返回x和y的并集，并将两个数据集中的匹配行合并到一起。如果有匹配的行，则返回匹配行的交集。如果没有匹配的行，则将其相应列填充为 NA 。...解决方法是检查数据集中是否缺少需要的列或者是否存在 NA 值。"

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    「R」dplyr 列式计算

    ❝在近期使用 「dplyr」 进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的 「dplyr」 函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下...原文来自 [dplyr 文档](Column-wise operations • dplyr (tidyverse.org "dplyr 文档")) - 2021-01❞ 同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用...最后我们将简要介绍一下历史，说明为什么我们更喜欢 across() 而不是后一种方法（即 _if(), _at(), _all() 变体函数）以及如何将你的旧代码转换为新的语法实现。...) # df 每列乘以 mult 对应列的值 df %>% mutate(across(all_of(names(mult)), ~ .x * mult[[cur_column()]])) #> #...这是由 base R 提供的，但它并没有很好的文档，我们花了一段时间才发现它是有用的，而不仅仅是理论上的好奇。 我们可以使用数据框让汇总函数返回多列。

    2.4K10

    106-R可视化30-底层绘图系统grid学习之重头创建ggplot对象之一

    与ggstatsplot快速出高颜值图]] 这两个包就是基于此开发出了快速绘制高颜值ggplot 的方法。...通过coord 将数据转换为对应坐标轴的数值，目测这里ggplot 也提供了接口，我们后面可以直接在构建grid 对象时直接调用转换后结果中的内容，比如x,y 等aesthetics。...而geom_* or stat_* 创建的对象相当于替我们配置了这些参数的默认值。...，这样的方法虽然在透明度上没有什么问题，不过如果是在其他分类时，比如说按照列对shape 进行区分，则在分面是可能会有一些问题。...这又改如何把data 中的对应列给到图像呢？ 只能先在此处停顿一下了。 下一部分我们继续介绍剩下的内容。

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    GWAS数据没有提供eaf，如何是好……

    定睛一看，没有eaf值啊，这可咋整，后续需要用到read_outcome_data函数，eaf值是必须的呢！...，占比",length(harna)/r*100,"%")) print(paste0("一共有",length(error),"个SNP在输入数据与1000G中效应列与参照列，将剔除...eaf，占比",length(error)/r*100,"%")) print("输出数据中的type列说明：") print("raw：EAF直接等于1000G里的MAF数值...1000G里面提供的数据完全不一致，比如这个SNP输入的效应列是C，参照列是G，但是1000G提供的是A-T，这种情况下，EAF会被清空（NA），当成匹配失败") return(dat...1000G里面提供的数据完全不一致，比如这个SNP输入的效应列是C，参照列是G，但是1000G提供的是A-T，这种情况下，EAF会被清空（NA），当成匹配失败") return(dat

    12.2K23

    R语言基因组数据分析可能会用到的data.table函数整理

    header 第一行是否是列名； na.strings 对NA的解释； file 文件路径，再确保没有执行shell命令时很有用，也可以在input参数输入; stringsASFactors...，默认Windows是"\r\n",其它的是"\n"； na,na 值的表示，默认""； dec 小数点的表示，默认"...显示没有联合成功的行列 value.var 填充值的列，默认会猜测 现在我需要取数据DT的v1,v2两列相同的情况作为汇总的一类，对它们的v4值取平均，转换如下，...，可以对应列号，也可以对应列名；缺失的话，非测量变量会被赋值； measure.vars 测量变量组成的是矢量或者列表，可以对应列号和列名，也支持pattern函数，下面会提到，如果缺失，非...； na.rm 如果TRUE，移除NA值； variable.factor 如果TRUE,变量列转化为因子； verbose 如果TRUE，在工作台产生交互信息，默认options

    3.4K10

    疫情这么严重，还不待家里学Numpy和Pandas？

    DataFrame） #第1步：定义一个字典，映射列名与对应列的值 salesDict={ '购药时间':['2018-01-01 星期五','2018-01-02 星期六','2018-01-...python缺失值有3种： 1）Python内置的None值 2）在pandas中，将缺失值表示为NA，表示不可用not available。.../pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html #删除列（销售时间，社保卡号）中为空的行 #how='any' 在给定的任何一列中有缺失值就删除...timeSer=salesDf.loc[:,'销售时间'] #对字符串进行分割，获取销售日期 dateSer=splitSaletime(timeSer) #修改销售时间这一列的值 salesDf.loc...[:,'销售时间']=dateSer #数据类型转换：字符串转换为日期 #errors='coerce' 如果原始数据不符合日期的格式，转换后的值为控制NaT #format 是你原始数据中的日期的格式

    2.6K41

    R海拾遗-森林图绘制

    这里生成的是一个11行3列的数据框，分别对应均值，上限和下限 第一行和第二行为空值，为了提供绘图中的空行 ?...tabletext是生成一个11行4列的数据框，目的是提供绘图的文字信息 进行绘图 首先进行简单的绘图 forestplot(tabletext, cochrane_from_rmeta...使用graph.pos指定画图的位置，这里的例子显示的是4，也就是在第四列对图形进行绘制 forestplot(tabletext, graph.pos = 4,...，同时OR值被安排在了第5行的位置 ?...结束语 对于森林图的绘制，总体来说是比较简单的，里面的各个参数的意思也不用太过了解，比如对于绘图颜色的控制，对字体的控制等，这些内容可以在r语言的官方文档中都可以查询，用到的时候去查询较为合适。

    80420

    Python库的实用技巧专栏

    , 不同Key保留 result2 = test1 - test2 # counter相减: 相同Key值相减, 不同Key用0代替再相减, 结果只保留value是正值的key result3 = test1..., 如果文件不规则, 行尾有分隔符, 则可以设定index_col=False来使pandas不适用第一列作为行索引 usecols: array-like 返回一个数据子集, 该列表中的值必须可以对应到文件中的位置...从文件头开始算起) na_values: scalar, str, list-like, or dict 一组用于替换NA/NaN的值, 如果传递, 需要制定特定列的空值。..., 那么默认的NaN将被覆盖, 否则添加 na_filter: bool 是否检查丢失值(空字符串或者是空值), 对于大文件来说数据集中没有空值, 设定na_filter=False可以提升读取速度 verbose...在某些情况下会快5~10倍 keep_date_col: bool 如果连接多列解析日期, 则保持参与连接的列 date_parser: function 用于解析日期的函数, 默认使用dateutil.parser.parser

    2.3K30

    5 种瀑布流场景的实现原理解析

    5 种场景分别是： 瀑布流 特点 纵向+高度排序 纯 CSS 多列实现，是最简单的瀑布流写法 纵向+高度排序+根据宽度自适应列数 通过 JS 根据屏幕宽度计算列数，在 web 端更加灵活的展示瀑布流 横向...下图就是一个瀑布流布局的示意图： 三、纵向+高度排序— 纵向+高度排序指的是，每列按照纵向排列，往高度最小的列添加内容，如下图所示。 实现纵向+高度排序瀑布流的方法是 CSS 多列布局。 1....多列布局介绍 多列布局[4]指的是 CSS3 可以将文本内容设计成像报纸一样的多列布局，如下实例: CSS3 的多列属性: column-count：指定了需要分割的列数； column-gap：指定了列与列间的间隙...引入弹性盒布局模型的目的是提供一种更加有效的方式来对一个容器中的子元素进行排列、对齐和分配空白空间。...实现思路 瀑布流实现思路如下： CSS 弹性布局对 4 列按横向排列，对每一列内部按纵向排列。 3.

    4.8K31

    Keras中带LSTM的多变量时间序列预测

    完成本教程后，您将知道： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和并将一个LSTM模型拟合到一个多变量的时间序列预测问题上。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。...快速检查显示前24小时pm2.5的NA值。因此，我们将需要删除第一行数据。数据集中后面还有一些零散的“NA”值。我们现在可以用0值来标记它们。...“否”列被删除，然后为每列指定更清晰的名称。最后，将NA值替换为“0”值，并且将前24小时移除。 “No”列被删除，然后为每列指定更清晰的名称。...最后，将NA值替换为“0”值，并且将最初的24小时移除。...我们可以使用博客文章中开发的series_to_supervised（）函数来转换数据集： 如何将时间序列转换为Python中的监督学习问题 首先，加载“ pollution.csv ”数据集。

    46.4K149

    Oracle性能优化-子查询到特殊问题

    1、空值问题 首先值得关注的问题是，在NOT IN子查询中，如果子查询列有空值存在，则整个查询都不会有结果。这可能是跟主观逻辑上感觉不同，但数据库就是这样处理的。因此，在开发过程中，需要注意这一点。...第二个值得关注的是，在11g之前，如果主表和子表的对应列未同时有NOT NULL约束，或都未加IS NOT NULL限制，则Oracle会走FILTER。...示例模拟了11g以前的情况，此时走了最原始的FILTER ? 在确定子查询列object_id不会有NULL存在的情况下，又不想通过增加NOT NULL约束来优化，可以通过上面方式进行改写 ?...在11g的默认情况下，走的就是ANTI NA(NA=NULL AWARE) 2、OR问题 对含有OR的Anti Join或Semi Join，注意有FILTER的情况。...EXISTS操作相当于对outer table进行全表扫描，用从中检索到的每一行与inner table做循环匹配输出相应的符合条件的结果，其主要开销是对outer table的全表扫描（full scan

    1.9K70

    【深度学习基础】预备知识 | 数据预处理

    像庞大的Python生态系统中的许多其他扩展包一样，pandas可以与张量兼容。本节我们将简要介绍使用pandas预处理原始数据，并将原始数据转换为张量格式的步骤。...# 如果没有安装pandas，只需取消对以下行的注释来安装pandas # !...通过位置索引iloc，我们将data分成inputs和outputs，其中前者为data的前两列，而后者为data的最后一列。对于inputs中缺少的数值，我们用同一列的均值替换“NaN”项。...由于“巷子类型”（“Alley”）列只接受两种类型的类别值“Pave”和“NaN”，pandas可以自动将此列转换为两列“Alley_Pave”和“Alley_nan”。...inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True) print(inputs) 三、转换为张量格式   现在inputs和outputs中的所有条目都是数值类型

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    案例 | 用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

    2.2.1 basic_stages basic_stages中包含了对数据框中的行、列进行丢弃/保留、重命名以及重编码的若干类： ColDrop: 　　这个类用于对指定单个或多个列进行丢弃，其主要参数如下...->该列删除条件键值对 reduce：str型，用于决定多列组合条件下的删除策略，'any'相当于条件或，即满足至少一个条件即可删除；'all'相当于条件且，即满足全部条件才可删除；'xor'相当于条件异或...： 图18 ApplyByCols: 　　这个类用于实现pandas中对列的apply操作，不同于AggByCols中函数直接处理的是列，ApplyByCols中函数直接处理的是对应列中的每个元素。...主要参数如下： columns：str或list，用于指定对哪些列进行apply操作 func：传入需要计算的函数 drop：bool型，决定是否在计算完成后把旧列删除，默认为True，即对应列的计算结果直接替换掉对应的旧列...，默认为None，即对全部类别型变量进行哑变量处理 dummy_na：bool型，决定是否将缺失值也作为哑变量的一个类别进行输出，默认为False即忽略缺失值 exclude_columns：list，

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    （数据科学学习手札72）用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

    图7 DropNa: 　　这个类用于丢弃数据中空值元素，其主要参数与pandas中的dropna()保持一致，核心参数如下： axis：0或1，0表示删除含有缺失值的行，1表示删除含有缺失值的列...图12 RowDrop: 　　这个类用于删除满足指定限制条件的行，主要参数如下： conditions：dict型，传入指定列->该列删除条件键值对 reduce：str型，用于决定多列组合条件下的删除策略...图18 ApplyByCols: 　　这个类用于实现pandas中对列的apply操作，不同于AggByCols中函数直接处理的是列，ApplyByCols中函数直接处理的是对应列中的每个元素。...主要参数如下： columns：str或list，用于指定对哪些列进行apply操作 func：传入需要计算的函数 drop：bool型，决定是否在计算完成后把旧列删除，默认为True，即对应列的计算结果直接替换掉对应的旧列...，默认为None，即对全部类别型变量进行哑变量处理 dummy_na：bool型，决定是否将缺失值也作为哑变量的一个类别进行输出，默认为False即忽略缺失值 exclude_columns：list，

    1.4K10
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