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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',...]; let index = arr.indexOf('nothing'); # 结果:2 array.includes(searchElement[, fromIndex]) 判断一个数组是否包含一个指定的值...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。...); # 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...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 查找,丢弃列值唯一的列

    前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中列值唯一的列,简言之,就是某列的数值除空值外,全都是一样的,比如:全0,全1,或者全部都是一样的字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些列大多形同虚设,所以当数据集列很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据列中的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”,如下图: 所以只要把列的缺失值先丢弃,再统计该列的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测列值唯一的所有列并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我的其余文章,提建议,共同进步。

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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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    【C++】B2093 查找特定的值

    本次讨论的题目是关于数组中查找特定值的经典问题,它不仅考察基本的数组操作,还涉及对程序逻辑和优化的理解。在本文中,我们将详细解读题目,分析不同的解法及其优劣,并从多个角度拓展与优化。...C++ 参考手册 题目描述 B2093 查找特定的值 在一个序列(下标从 0 开始)中查找一个给定的值,输出第一次出现的位置。...1 \leq n \leq 10,000 第二行包含 n 个整数,依次给出序列中的每个元素,两个整数之间用单个空格隔开。 元素的绝对值不超过 10,000。...第三行包含一个整数 x ,为需要查找的特定值。 x 的绝对值不超过 10,000。 输出格式 若序列中存在 x ,输出 x 第一次出现的下标;否则输出 −1。...输入数据的长度 n 和数组中的每个元素需要正确存储。 对目标值 x 的查找需要考虑数组的遍历顺序。 逻辑设计: 遍历数组时如何判断目标值是否存在? 如果找到目标值,应如何处理下标?

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    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)

    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!...二、实现过程 后来【莫生气】给了一份代码,如下图所示: 本以为顺利地解决了问题,但是粉丝又马上增改需求了,如下图所示: 真的,代码写的,绝对没有他需求改的快。得亏他没去做产品经理,不然危矣!...不,粉丝又觉得这样写不雅。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。...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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    大佬们,如何把某一列中包含某个值的所在行给删除

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据处理的问题,一起来看看吧。 大佬们,如何把某一列中包含某个值的所在行给删除?比方说把包含电力这两个字的行给删除。...这里【FANG.J】指出:数据不多的话,可以在excel里直接ctrl f,查找“电力”查找全部,然后ctrl a选中所有,右键删除行。...二、实现过程 这里【莫生气】给了一个思路和代码: # 删除Column1中包含'cherry'的行 df = df[~df['Column1'].str.contains('电力')] 经过点拨,顺利地解决了粉丝的问题...后来粉丝增加了难度,问题如下:但如果我同时要想删除包含电力与电梯,这两个关键的,又该怎么办呢? 这里【莫生气】和【FANG.J】继续给出了答案,可以看看上面的这个写法,中间加个&符号即可。...顺利地解决了粉丝的问题。 但是粉丝还有其他更加复杂的需求,其实本质上方法就是上面提及的,如果你想要更多的话,可以考虑下从逻辑 方面进行优化,如果没有的话,正向解决,那就是代码的堆积。

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    select count(*)、count(1)、count(主键列)和count(包含空值的列)有何区别?

    乍一看,确实有些含糊,Oracle中往往小问题蕴含着大智慧,如何破云见日?...首先,准备测试数据,11g库表bisal的id1列是主键(确保id1列为非空),id2列包含空值, ?...前三个均为表数据总量,第四个SQL结果是99999,仅包含非空记录数据量,说明若使用count(允许空值的列),则统计的是非空记录的总数,空值记录不会统计,这可能和业务上的用意不同。...其实这无论id2是否包含空值,使用count(id2)均会使用全表扫描,因此即使语义上使用count(id2)和前三个SQL一致,这种执行计划的效率也是最低的,这张测试表的字段设置和数据量不很夸张,因此不很明显...总结: 11g下,通过实验结论,说明了count()、count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行的count(),而且会选择索引的FFS扫描方式,count(包含空值的列)这种方式一方面会使用全表扫描

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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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    Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

    values_array) arr = np.concatenate((random_array, values_array), axis=1) print(arr) 这段代码主要实现了以下功能: 创建一个包含单列数据的...data = {'label': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data) 这两行代码创建了一个包含单列数据的 DataFrame。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

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    在Excel里,如何查找A列的数据是否在D列到G列里

    问题阐述 在Excel里,查找A列的数据是否在D列到G列里,如果存在标记位置。 Excel数据查找,相信多数的同学都不陌生,我们经常会使用vlookup等各类查找函数,进行数据的匹配查找。...比如:我们要查询A列中的单号是否在B列中出现,就可以使用Vlookup函数来实现。  但是今天的问题是一列数据是否在一个范围里存在 这个就不太管用了。...直接抛出问题给ChatGPT 我问ChatGPT,在Excel里,查找A列的数据是否在D列到G列里,如果存在标记位置。 来看看ChatGPT怎么回答。  但是我对上述回答不满意。...因为他并没有给出我详细的公式,我想有一个直接用的公式。 于是,我让ChatGPT把公式给我补充完整。 让ChatGPT把公式给我补充完整  这个结果我还是不满意。 于是我再次让他给我补充回答。

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    Innodb主键包含全部列的情况下,如何组织物理页

    很简单,和有不是主键的列的格式一样。 实验:在 Mysql 8 中 创建一张主键包含全部列的表 ? 插入 10000 条数据。 ?...因为是字符串做为主键(为了好辨别),所以大小是按照字典序来的 使用工具查看叶子节点结构,下面是部分截图,剩下的部分都是 一样的 level 为0的数据页。 着重看索引叶。...也就是 level 为1的B+树叶 ? 查看索引叶(偏移量为4的数据页): ?...发现偏移量为5的数据页,含有的记录的主键最小值是 sss...0bbbbb...0 偏移量为6的数据页,含有的记录的主键最小值是sss...195bbbb...0 sss...N 这里的N是从0~10000...直接看到第5页的末尾,发现最大的主键值是 aaa...1119bbb...0 ?

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    在不确定列号的情况下如何使用Vlookup查找

    最近小伙伴在收集放假前的排班数据 但是收上来的数据乱七八糟的 长下面这样 但是老板们只想看排班率 所以我们最终做的表应该是这样 需要计算出排班率 排班率=排班人数/总人数 合计之外的每一个单元格...都需要引用 除了最基础的等于=引用 我们还有一种更加万能的Vlookup+Match的方法 这样无论日期怎么变化 无论日期顺序是否能对上 我们都不用更改公式 例如A部门,2月1日的排班率应该这么写 =...B17 单元格为排班率日期 A2:K2 单元格为我们排班人数的日期 M2:N8单元格是总人数 其中 分子排班人数的公式是 VLOOKUP($A18,$A$1:$K$8,MATCH(B$17...,$A$2:$K$2,0),0) 排班人数里面的日期匹配 我们用Match函数动态确定列号 MATCH(B$17,$A$2:$K$2,0) 分母总人数比较简单 就是常规的Vlookup VLOOKUP...$A$1:$A$8,0),2),0,0,1,11))/(VLOOKUP($A18,$M$2:$N$8,2,0)*10) 思路就是用Index,Match确定部门第一个单元格 然后Offset扩展到部门的所有列

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    在Power Pivot中如何查找对应的值求得费用?

    如果我们也是使用类似LookUpValue函数来操作的话,则需要进行增加一列辅助列,把目的地和客户组合起来进行匹配。这里我们可以用另外种方式来进行,相对于增加辅助列的话更灵活些。 ?...[单位价格kg]中最大的一个值,而不是最后的一个值。...我们要取的价格应该是A客户发深圳在发货日2019/2/5之前最后的一次报价,应该是7,而不是8。 ? 那如何才能返回最后一条信息呢?通过3个条件的筛选我们可以得出这个表。 ?...有了这个最后的时间,按我们就可以按照之前的思路继续进行了,在添加列里面的公示如下。...这里我们需要查找的是2个值,一个是首重,一个是续重(单位价格),然后再去求运费。我们通过var变量来写,相对能够更清楚些。最终我们可以在添加列里面写上如下公式。

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