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如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值，...则： =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中，ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字，可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

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    使用Python Xlsxwriter创建Excel电子表格

    这是本系列的第1部分，这里将使用Python创建一个包含公式的Excel电子表格。 你可能已经熟悉，将某些数据转储到Excel文件中的更简单方法是使用pandas库：pd.to_Excel()。...方法add_sheet()在该Excel文件中创建一个新的工作表/选项卡。...为了方便起见，xlsxwriter提供了一个方法xl_rowcol_to_cell()，可以轻松地将(行、列)表示法转换为“A1”表示法。注意下面有关如何导入该方法的代码。...xl_cell_to_rowcol()的作用正好相反，它将“A1”符号转换为(0,0)。 xl_col_to_name()将整数列编号转换为列字母。同样，注意索引以0开始。...write(0,0,"helloexcel") wb.close() 在上面的代码块中，看是如何将Workbook.add_worksheet()赋值给变量的。

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    Scikit-Learn教程：棒球分析 (一)

    在本教程中，您将了解如何轻松地从数据库加载数据sqlite3，如何使用pandas和探索数据并提高数据质量matplotlib，以及如何使用Scikit-Learn包提取一些有效的见解你的数据。...要创建win标签，您将创建一个函数assign_win_bins，该函数将接受一个整数值（wins）并返回1-5的整数，具体取决于输入值。...但是，这次你将创建虚拟列; 每个时代的新专栏。您可以使用此get_dummies()方法。 现在，您可以通过为每个十年创建虚拟列来将年份转换为数十年。然后，您可以删除不再需要的列。...Pandas通过将R列除以G列来创建新列来创建新列时，这非常简单R_per_game。 现在通过制作几个散点图来查看两个新变量中的每一个如何与目标获胜列相关联。...现在，将群集中的标签作为新列添加到数据集中。还要将字符串“labels”添加到attributes列表中，以供日后使用。 在构建模型之前，需要将数据拆分为训练集和测试集。

    3.5K20

    左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

    不会跟大家啰嗦太多每一个函数的详细参数，只列出那些参数中的必要设定，总体以简单实用为原则。如若需要详细了解每一个函数的内部参数，还是需要自己查阅官方文档。...转换之后，长数据结构保留了原始宽数据中的Name、Conpany字段，同时将剩余的年度指标进行堆栈，转换为一个代表年度的类别维度和对应年度的指标。（即转换后，所有年度字段被降维化了）。...，列数等于表达式右侧分类变量的类别个数 ） ?...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。...#列索引（可以使多个类别变量） values=["Sale"] #值（一般是度量指标） ) ?

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    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （136）-- 算法导论11.3 2题

    将字符串转换为字节数组。 2. 初始化一个32位整数变量，用于存储散列值。 3. 遍历字节数组，对每个字节执行除法散列操作。 4. 将结果累加到32位整数变量中。 5....2.使用一个循环遍历字节切片，对于每个字节，将其转换为以 128 为基数的数，并将其右移位（相当于除以 128），然后将结果存储在一个变量中。 3.使用除法散列法，将上述变量散列到 m 个槽中。...4.将散列后的结果转换为字节切片，并用一个整数变量存储其长度。 5.将步骤 2 中的变量和步骤 4 中的变量相加，得到最终的散列值。...为了将长度为 r 的字符串视为以 128 为基数的数，我们可以在计算散列值时先将每个字符转换为其对应的十进制数值，然后进行相加。...2.然后，将字符串视为以128为基数的数，将其转换为对应的整数表示。 3.对该整数进行除法运算，并取余数r。 4.最后，返回r作为字符串的散列值。

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    前端JS手写代码面试专题（一）

    对于原始矩阵的每一列，都创建一个新的数组，其中包含转置后矩阵的对应行。内部的map方法遍历原始矩阵的每一行，row[i]选取当前列（即当前外部map迭代器的索引i对应的元素）的所有元素。...在面试中展现出你能够使用现代JavaScript提供的功能解决问题，能够给面试官留下深刻印象。 矩阵转置虽然是一个简单的概念，但正确且高效地实现它需要对编程语言有一定的掌握。...8、如何将包含连字符（-）和下划线（_）的字符串转换为驼峰命名风格呢？ 在JavaScript开发中，对字符串的处理是日常任务中不可或缺的一部分。...那么，如何将包含连字符（-）和下划线（_）的字符串转换为驼峰命名风格呢？例如，字符串“secret_key_one”会被转换为“secretKeyOne”。...具体来说，右侧的[b, a]创建了一个包含b和a值的新数组，然后通过解构赋值[a, b]将数组中的第一个元素（即原来的b的值）赋给a，将第二个元素（即原来的a的值）赋给b，从而实现了a和b的值交换。

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    天意R笔记|新手必须掌握的R语言基础

    数组是对向量和矩阵的扩展，适用于处理更复杂的数据。 （四）因子 因子是一种专门用于表示分类或有序类别数据的R数据类型。因子将分类数据编码为整数，并保存这些整数与原始类别标签之间的映射关系。...（六）数据框 数据框（data frame）是R语言中特别常用的数据结构，用于存储表格形式的数据。数据框中的每一列代表一个变量，可以是不同的数据类型（如数值、字符或逻辑值），每一行表示一个观测值。...例如， x <- c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) 将一系列数值组合成名为x的浮点数向量。赋值符号可以用 中，所有元素自动转换为数值类型。...7.因子函数： factor() 函数用于将字符向量转换为有序或无序因子，便于进行分类分析。...可以通过索引访问矩阵元素，如A[2, 3]；创建单位矩阵可以使用diag(n)；特定元素的矩阵填充示例已经给出。 9.矩阵转置函数： t()函数 可以对矩阵进行转置，如t(A)将矩阵A转置。

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    初学者使用Pandas的特征工程

    估算这些缺失的值超出了我们的讨论范围，我们将只关注使用pandas函数来设计一些新特性。 用于标签编码的replace() pandas中的replace函数动态地将当前值替换为给定值。...在这里，我们以正确的顺序成功地将该列转换为标签编码的列。 用于独热编码的get_dummies() 获取虚拟变量是pandas中的一项功能，可帮助将分类变量转换为独热变量。...独热编码方法是将类别自变量转换为多个二进制列，其中1表示属于该类别的观察结果。 独热编码被明确地用于没有自然顺序的类别变量。示例：Item_Type。...在此，每个新的二进制列的值1表示该子类别在原始Outlet_Type列中的存在。 用于分箱的cut() 和qcut() 分箱是一种将连续变量的值组合到n个箱中的技术。...这就是我们如何创建多个列的方式。在执行这种类型的特征工程时要小心，因为在使用目标变量创建新特征时，模型可能会出现偏差。

    4.9K31

    R语言的数据结构与转换

    任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中，这个任务包括两个步骤：首先选择一种数据结构来存储数据，然后将数据输入或者导入这个数据结构中。...下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。 R 的数据结构 在大多数情况下，结构化的数据是一个由很多行和很多列组成的数据集。在 R 中，这种数据集被称为数据框。...sex <- c(1, 2, 1, 1, 2, 1, 2) # 接着用函数 factor( ) 将变量 sex 转换成了因子并存为对象 sex.f，其中参数 levels 表示原变量的分类标签值，参数...常见的矩阵运算都可以在R 中实现，如矩阵加法、矩阵乘法、求逆矩阵、矩阵转置、求方阵的行列式、求方阵的特征值和特征向量等。...在进行数据分析时，分析者需要对数据的类型熟稔于心，因为数据分析方法的选择与数据的类型是有密切联系的。R 提供了一系列用于判断某个对象的数据类型的函数，还提供了将某种数据类型转换为另一种数据类型的函数。

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    如何在 Python 中将分类特征转换为数字特征？

    我们将讨论独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码，并提供如何使用category_encoders库实现这些技术的示例。在本文结束时，您将很好地了解如何在机器学习项目中处理分类特征。...标签编码 标签编码是一种用于通过为每个类别分配一个唯一的整数值来将分类数据转换为数值数据的技术。例如，可以分别为类别为“红色”、“绿色”和“蓝色”的分类特征（如“颜色”）分配值 0、1 和 2。...标签编码易于实现且内存高效，只需一列即可存储编码值。但是，它可能无法准确表示类别的固有顺序或排名，并且某些机器学习算法可能会将编码值解释为连续变量，从而导致不正确的结果。...然后，我们将编码器拟合到数据集的“颜色”列，并将该列转换为其编码值。 独热编码 独热编码是一种将类别转换为数字的方法。...然后，我们创建 TargetEncoder 类的实例，并将“颜色”列指定为要编码的列。我们将编码器拟合到数据集，并使用目标变量作为目标将列转换为其目标编码值。

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    R语言绘制圈图、环形热图可视化基因组实战：展示基因数据比较

    Heatmap(mat1, row_split = split) 在接下来的章节中，我将演示如何将其可视化。 输入数据 heatmap()的输入应该是一个矩阵（或者一个将被转换为单列矩阵的向量）。...如果矩阵被分割成组，必须用split参数指定一个分类变量。注意spilt的值应该是一个字符向量或一个因子。如果它是一个数字向量，它将被转换为字符。 颜色是矩阵中数值的重要美学映射。...这就是为什么你应该明确地调用clear()来删除所有的内部变量，这样可以确保当你制作一个新的圆形热图时，heatmap()的第一次调用是在一个新的环境中。...fun里面的代码很简单。convert_x()将x方向上的单位转换为环形坐标系中测量的适当数值。...heatmap(mat1, split = split) clear() grid.draw(lgd) 一个复杂的圆形热图的例子 在本节中，我将演示如何制作复杂的圆形热图。

    5.1K20

    整理了25个Pandas实用技巧

    该Series的nlargest()函数能够轻松地计算出Series中前3个最大值： ? 事实上我们在该Series中需要的是索引： ?...isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False转换为0并把它们加起来。...类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。 ? 如果你想要舍弃那些包含了缺失值的列，你可以使用dropna()函数： ?...这个结果展示了每一对类别变量组合后的记录总数。 连续数据转类别数据 让我们来看一下Titanic数据集中的Age那一列： ? 它现在是连续性数据，但是如果我们想要将它转变成类别数据呢？...我们可以通过链式调用函数来应用更多的格式化： ? 我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。 这里有另一个DataFrame格式化的例子： ?

    2.8K40

    整理了25个Pandas实用技巧（下）

    为了找出每一列中有多少值是缺失的，你可以使用isna()函数，然后再使用sum(): isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False...类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。...如果我们想要将第二列扩展成DataFrame，我们可以对那一列使用apply()函数并传递给Series constructor: 通过使用concat()函数，我们可以将原来的DataFrame和新的...数据透视表的另一个好处是，你可以通过设置margins=True轻松地将行和列都加起来： 这个结果既显示了总的存活率，也显示了Sex和Passenger Class的存活率。...我们可以通过链式调用函数来应用更多的格式化： 我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。

    2.4K10

    猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础

    # index在这里和之前不同，并不能改变原有index，如果指向新的标签，值为NaN （非常重要！）...（行标签）对齐 输出为： /排序 排序1 - 按值排序 .sort_values pandas中可以使用sort_values()方法将Series、DataFrmae类对象按值的大小排序。...使用[]访问数据 变量[索引] 需要说明的是，若变量的值是一个Series类对象，则会根据索引获取该对象中对应的单个数据；若变量的值是一个DataFrame类对象，在使用“[索引]”访问数据时会将索引视为列索引...变量.loc[索引] 变量.iloc[索引] 以上方式中，"loc[索引]"中的索引必须为自定义的标签索引，而"iloc[索引]"中的索引必须为自动生成的整数索引。...变量.at[行索引, 列索引] 变量.iat[行索引, 列索引] 以上方式中，"at[行索引, 列索引]"中的索引必须为自定义的标签索引，"iat[行索引, 列索引]"中的索引必须为自动生成的整数索引

    14K20

    ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

    数据独立于其他组件，可以应用多个数据集 映射：映射的目的是将数据属性（通常是数字或分类值）转换为几何或视觉属性；它用于指定几何属性的变量（例如，x位置、y位置、颜色、形状、大小等） Stat：转换数据，...stat可以向数据集添加新变量。将几何映射到这些新变量是可能的 几何体：是指绘制来表示数据的几何对象；每个geom控制我们创建的打印类型。...4.3.2 使用gglot()创建绘图时的简单概念 Ggplot2的算法很简单：您提供数据，告诉ggplot2如何将变量映射到几何，使用什么图形，它负责细节。...例如，对于位置，用线性比例变换连续值，并将分类值映射到整数；对于颜色，将连续变量映射到HCL颜色空间中的平滑路径，将离散变量映射到具有相等亮度和色度的均匀间隔的色调，例如，对于位置，连续值被映射到整数；...公式可以是x~y，这表示将绘图分割成变量x的每个值的一行和变量y的每个值的一列。实现facet_grid(x~y)函数将生成一个矩阵，其中的行和列由x和y的可能组合组成。公式可以是x~.

    5K20

    快速掌握apply函数家族推荐这篇文档

    sapply：与 lapply 类似，但它自动将结果转换为向量、矩阵或数组。 apply：用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...❞ 例如，下面的代码使用 sapply 函数将列表中的每个字符串转换为大写： # 创建列表 x <- list("apple", "banana", "cherry") # 使用 sapply 函数对列表中的每个字符串执行...sum) [1] 6 15 24 ❝上面介绍了apply 家族函数的原理，下面来举几个使用 apply 家族函数处理数据的小例子： ❞ 例子 1：求出矩阵中每一列的最大值 下面的代码使用 apply...函数求出矩阵中每一列的最大值： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数求出矩阵中每一列的最大值 apply(x, 2, max) [1] 3...6 9 例子 2：使用 apply 函数将矩阵转置 下面的代码使用 apply 函数将矩阵转置： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数将矩阵转置

    2.9K30

    Pandas 学习手册中文第二版：1~5

    将文件中的数据加载到数据帧中 Pandas 库提供了方便地从各种数据源中检索数据作为 Pandas 对象的工具。 作为一个简单的例子，让我们研究一下 Pandas 以 CSV 格式加载数据的能力。...参数可指导 Pandas 如何将数据直接转换为 Pandas 日期对象。...这允许简单地应用操作，而无需显式地编码连接。 在本章中，我们将研究如何使用Series为变量的测量建模，包括使用索引来检索样本。...如果在原始Series中找不到标签，则将NaN分配为该值。 最后，将删除Series中带有不在新索引中的标签的行。...此外，我们看到了如何替换特定行和列中的数据。 在下一章中，我们将更详细地研究索引的使用，以便能够有效地从 pandas 对象内检索数据。

    8.3K10

    Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

    在每次迭代中，index 变量存储元素的索引，fruit 变量存储元素的值。这样，我们可以方便地同时访问索引和值，进行相应的操作。...然后，我们将 nums 列表作为可迭代对象传递给 map 函数，得到一个新的可迭代对象 squared_nums。最后，通过将 squared_nums 转换为列表来打印出每个元素的平方值。...a.loc['a', 'one'] = np.nan 这行代码将第一行第一列的值设置为 NaN（缺失值）。使用 .loc 可以通过行和列标签进行索引和修改。...plt.xticks(range(6), b[0], rotation=0) 这行代码设置x轴刻度位置和标签。它使用转置后的DataFrame b的第一列（b[0]）的值作为刻度标签。...该数组从-50到50之间均匀地取样，将结果赋值给变量z。这个z数组将被用作后续代码中的参数。

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