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问与答112:如何查找一列中的内容是否在另一列中并将找到的字符添加颜色?

Q:我在列D的单元格中存放着一些数据,每个单元格中的多个数据使用换行分开,列E是对列D中数据的相应描述,我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据,并将找到的数据标上颜色,如下图1所示。 ?...图1 如何使用VBA代码实现?...A:实现上图1中所示效果的VBA代码如下: Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格中的数据并存放到数组中...,然后遍历该数组,在列E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组中的值,如果出现则对该值添加颜色。

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问与答63: 如何获取一列数据中重复次数最多的数据?

学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect Q:如下图1所示,在工作表列A中有很多数据(为方便表述,示例中只放置了9个数据),这些数据中有很多重复数据,我想得到重复次数最多的数据是那个...,示例中可以看出是“完美Excel”重复的次数最多,如何获得这个数据?...在上面的公式中: MATCH($A$1:$A$9,$A$1:$A$9,0) 在单元格区域A1:A9中依次分别查找A1至A9单元格中的数据,得到这些数据第1次出现时所在的行号,从而形成一个由该区域所有数据第一次出现的行号组组成的数字数组...MODE函数从上面的数组中得到出现最多的1个数字,也就是重复次数最多的数据在单元格区域所在的行。将这个数字作为INDEX函数的参数,得到想应的数据值。...,则上述公式只会获取第1个数据,其他的数据怎么得到呢?

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    python读取txt中的一列称为_python读取txt文件并取其某一列数据的示例

    python读取txt文件并取其某一列数据的示例 菜鸟笔记 首先读取的txt文件如下: AAAAF110 0003E818 0003E1FC 0003E770 0003FFFC 90 AAAAF110...print(i) 输出结果为: [‘0003E1FC’] [‘0003E208’] [‘0003E204’] [‘0003E208’] [‘0003E1FC’] 以上这篇python读取txt文件并取其某一列数据的示例就是小编分享给大家的全部内容了...()改变类型 data.iloc[:,1]=pd.to_datetime(data.iloc[:,1]) 注意:=号,这样在原始的数据框中,改变了列的类型 第三:查看列类型 print(data.dtypes...a loop with signature matching types dtype(‘ 如何用python循环读取下面.txt文件中,用红括号标出来的数据呢?...,需要把在线的 其中一个 collection 里面的数据迁移到另外一个collection下,于是就百度了看到好多文章,其中大部分都是使用导入的方法,没有找到在线数据的迁移方法.于是写了python脚本

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    DevExpress控件中的gridcontrol表格控件,如何在属性中设置某一列显示为图片(图片按钮)

    DevExpress控件中的gridcontrol表格控件,如何在属性中设置某一列显示为图片(图片按钮)?效果如下图: ? 通过属性设置,而不用写代码。...由于此控件的属性太多了,就连设置背景图片的属性都有好几个地方可以设置。本人最近要移植别人开发的项目,找了好久才发现这个属性的位置。之前一直达不到这种效果。...属性设置的步骤和方法如下: 首先添加gridcontrol控件,如下图,点击Run Designer ?...然后点击Columns添加列,点击所添加的列再按照如下步骤设置属性: 在属性中找到ColumnEdit,把ColumnEdit的TextEditStyle属性设置为HideTextEditor;  展开...ColumnEdit,把ColumnEdit中的Buttons展开,将其Kind属性设置为Glyph; 找到其中的Buttons,展开,找到其中的0-Glyph,展开,找到其中的ImageOptions

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    问与答62: 如何按指定个数在Excel中获得一列数据的所有可能组合?

    excelperfect Q:数据放置在列A中,我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示,列A中存放了5个数据,要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合,如列B中所示。...如何实现? ? 图1 (注:这是无意在ozgrid.com中看到的一个问题,我觉得程序编写得很巧妙,使用了递归的方法来解决,非常简洁,特将该解答稍作整理后辑录于此与大家分享!)...Dim n AsLong Dim vElements As Variant Dim lRow As Long Dim vResult As Variant '要组合的数据在当前工作表的列...A Set rng =Range("A1", Range("A1").End(xlDown)) '设置每个组合需要的数据个数 n = 3 '在数组中存储要组合的数据...代码的图片版如下: ? 如果将代码中注释掉的代码恢复,也就是将组合结果放置在多列中,运行后的结果如下图2所示。 ? 图2

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列?

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。...在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后,我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。

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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...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。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题,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。

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    根据数据源字段动态设置报表中的列数量以及列宽度

    在报表系统中,我们通常会有这样的需求,就是由用户来决定报表中需要显示的数据,比如数据源中共有八列数据,用户可以自己选择在报表中显示哪些列,并且能够自动调整列的宽度,已铺满整个页面。...本文就讲解一下ActiveReports中该功能的实现方法。 第一步:设计包含所有列的报表模板,将数据源中的所有列先放置到报表设计界面,并设置你需要的列宽,最终界面如下: ?...if (tmp == null) { // 设置需要显示的第一列坐标 headers[c...c].Location.X, cols[c].Location.Y); } else { // 设置需要显示的非第一列坐标...源码下载: 动态设置报表中的列数量以及列宽度

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    Excel表格中某一列的多行数据都出现数字+中文的数据,但我只要数字怎么处理?

    ,如果想保留原始行的数据列的话,可以使用如下代码: df["new"] = df["省"].replace(r'\D+', '', regex=True) 顺利地解决了粉丝的问题。...关于regex的解析,【论草莓如何成为冻干莓】补充道pandas把是否使用正则变成了参数,如果regex参数为True,就用正则匹配字符串。...【瑜亮老师】后面也补充了一些关于正则表达式的知识,如下图所示: 这个问题其实方法还是很多的,这里只是抛砖引玉了一番。...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【kaggle】提问,感谢【甯同学】、【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【Jun】等人参与学习交流。

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    怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列,并且行名为原列名呢,谢谢

    今天收到一封邮件,来询问这样的问题: [5veivplku0.png] 这样的邮件,是直接的邮件,没有寒暄直奔主题的邮件。...唯一的遗憾是不知道是谁写的…… 如果我理解的没有错误的话,写信人的需求应该是这个样子的: 他的原始数据: [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到的数据: [1k3z09rele.png] 处理代码...rnorm(10),y2=rnorm(10),y3=rnorm(10),y4=rnorm(10)) dd library(data.table) melt(dd,id=1) 代码解释: 1,dd为模拟生成的数据框数据...,第一列为ID,其它几列为性状 2,使用的函数为data.table包中的melt函数 3,melt中,dd为对象数据框,id为不变的列数,这里是ID一列,列数所在的位置为1,其它几列都变成一列,然后列名变为行名...来信者需求: 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列,并且行名为原列名呢,谢谢 1,csv文件,可以用fread函数读取,命名,为dd 2,数据变为一列,如果没有ID这一列,全部都是性状,可以这样运行

    6.8K30

    arcengine+c# 修改存储在文件地理数据库中的ITable类型的表格中的某一列数据,逐行修改。更新属性表、修改属性表某列的值。

    作为一只菜鸟,研究了一个上午+一个下午,才把属性表的更新修改搞了出来,记录一下: 我的需求是: 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表(不是要素类FeatureClass),注意不是要素类...FeatureClass的属性表,而是单独的一个ITable类型的表格,现在要读取其中的某一列,并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示: ? ?...读取属性列并修改的代码如下:            IQueryFilter queryFilter = new QueryFilterClass(); queryFilter.WhereClause...false); int fieldindex = pTable.FindField("JC_AD");//根据列名参数找到要修改的列 IRow row =

    9.6K30

    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...Explode Explode是一种摆脱数据列表的有用方法。当一列爆炸时,其中的所有列表将作为新行列在同一索引下(为防止发生这种情况, 此后只需调用 .reset_index()即可)。...作为另一个示例,当级别设置为0(第一个索引级别)时,其中的值将成为列,而随后的索引级别(第二个索引级别)将成为转换后的DataFrame的索引。 ?...记住:合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下,每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并,它们必须水平合并。...包括df2的所有元素, 仅当其键是df2的键时才 包含df1的元素 。 “outer”:包括来自DataFrames所有元素,即使密钥不存在于其他的-缺少的元素被标记为NaN的。

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    numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

    /前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题,关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值,大家讨论的甚为激烈,在此总结了两个方法,希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路.../二、解决方法/ 1、首先来看看文件内容,这里取其中一个文件的内容,如下图所示。 ? 当然这只是文件内容中的一小部分,真实的数据量绝对不是21个。...2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作,以最大值和最小值的求取为例,这里以第一列为目标数据,来进行求值。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法,便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?

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    可变形卷积在视频学习中的应用:如何利用带有稀疏标记数据的视频帧

    基于这种方法,内核可以适应局部特征变化,这对于语义特征学习是有效的。 这是补偿学习的例证。a是传统的卷积,其中内核足迹完全不动。b,c和d说明了足迹移动。...假设我们有一个视频,其中每个帧都与其相邻帧相似。然后我们稀疏地选择一些帧,并在像素级别上对其进行标记,例如语义分割或关键点等。...由于这些像素级别的标注会需要昂贵成本,是否可以使用未标记的相邻帧来提高泛化的准确性?具体地说,通过一种使未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的方法,以补偿标记帧α中的丢失信息。...学习稀疏标记视频的时间姿态估计 这项研究是对上面讨论的一个很好的解决方案。由于标注成本很昂贵,因此视频中仅标记了少量帧。然而,标记帧图像中的固有问题(如遮挡,模糊等)阻碍了模型训练的准确性和效率。...具有遮罩传播的视频实例分割 作者还通过在现有的Mask-RCNN模型中附加一个掩码传播头来提出用于实例分割的掩码传播,其中可以将时间t的预测实例分割传播到其相邻帧t +δ。

    2.8K10

    HBase 数据存储结构

    而 MySQL 中不存在的内容也要用 null 填充 支持海量数据分布式存储(BigTable 最开始就是 Google 为了解决数据存储问题而提出来的) 等等 那么他是如何解决这些问题的呢?...其中每一条数据都是一条操作记录. 那么在「HBase」实现中的部分内容如下....按照这个顺序进行读取指定 row key 的某一列数据时, 最先拿到的数据就是最新的版本, 若是 delete 操作, 说明最后执行了删除操作, 即使后面有数据, 最新数据也是空....用于对索引进行二分查找, 快速定位到指定的数据块 数据块在文件中的位置 数据块的大小 布隆过滤器. 用户在扫描时快速过滤不存在的数据块 数据块. 其中存储了每一条 KV 数据....MySQL 低 因为要依次读取文件进行查找 为什么支持高效率的写入操作 因为全部都是顺序读写操作 应该如何设置 HBase 的列族 将同一场景读取的放到同一列族下, 不同场景读取的放到不同列族下 等等

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    ffmpeg视频云转拉过程中耗时分析与优化

    image.png 4)分析的时间音视频帧时间戳达到了上限,这里的时间上限值也是可设置的。可以命令行指定 -analyzeduration参数,或者options_table.h中设置默认值。...可能只分析到了音频帧,以至于后面即使来了是视频帧,ffmpeg也会将其丢弃,最后导致推到目的站的流是纯音频的。 到此也可以猜到了,我们的改动主要在第二处break处了了。...优化前的数据 image.png 图6是优化前的转拉耗时,总共有记录590条,此处只截图了其中50条记录。图中总共有4列数据时间,单位都是ms。...第一列是调用avformat_open_input的耗时,第二列是调用avformat_find_stream_info的耗时,第三列是从和源站建立连接到和目的站建立连接的耗时,即两个avio_open2...优化后的数据 image.png 同样我们也贴上优化后的50次转拉耗时,第一列是流id,可以不管。后面的4列和优化前的4列一一对应。

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    Python探索性数据分析,这样才容易掌握

    为了比较州与州之间 SAT 和 ACT 数据,我们需要确保每个州在每个数据帧中都被平等地表示。这是一次创新的机会来考虑如何在数据帧之间检索 “State” 列值、比较这些值并显示结果。...我的方法如下图展示: ? 函数 compare_values() 从两个不同的数据帧中获取一列,临时存储这些值,并显示仅出现在其中一个数据集中的任何值。...和 ‘District of Columbia’ 哪些值出现在 ACT 2017 的‘State’ 一列中: ?...让我们看看是否有数据丢失,并查看所有数据的数据类型: ? 使用 .isnull().sum() 检查丢失的数据 ? 用 .dtypes 检查数据类型 好消息是数据中不存在不存在的值。...使用 Pandas 中的 pd.to_csv() 方法: ? 设置 index = False 保存没有索引值的数据。 是时候可视化呈现数据了!

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