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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从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（4）目录

fill：可以是'right，要么在最右边的列中填充'np.nan值来填充缺失的部分，也可以在left中填充np.nan值在最左边的列中填充。...*sep：用于连接列的字符串分隔符。 *remove：指示是否删除用于合并的原始列。 *na_action：可以是maintain（默认值），ignore或”as_string之一。...默认的maintain 将使新列行成为“NaN”值如果该行中的任何原始列单元格包含“NaN”。 ignore会在加入时将任何NaN值视为空字符串。...as_string将在加入之前将任何NaN值转换为字符串“nan“。...其他，by ='column'） *semi_join（其他，by ='column'） *anti_join（其他，by ='column'） 这些函数基本与R语言中类似。

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    玩转数据处理120题｜Pandas&R

    Python解法 df.head() R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...=True) R解法 df na.omit(df) 备注 axis：0-行操作（默认），1-列操作 how：any-只要有空值就删除（默认），all-全部为空值才删除 inplace：False-...col3 = 3) # 或者用类似pandas的方法 names(df) col2','col3') 89 数据提取 题目：提取第一列中不在第二列出现的数字 难度：⭐⭐⭐ Python...df的每一行均值 难度：⭐⭐ Python解法 df[['col1','col2','col3']].mean(axis=1) R语言解法 rowMeans(df) 97 数据计算 题目：对第二列计算移动平均值...难度：⭐⭐ 备注 从数据2中读取数据并在读取数据时将薪资大于10000的为改为高 Python解法 df2 = pd.read_csv(r'C:\Users\chenx\Documents\Data

    6.1K41

    玩转数据处理120题｜R语言版本

    R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...检查数据中是否含有任何缺失值 难度：⭐⭐⭐ R解法 # 这个包的结果呈现非常有趣 library(mice) md.pattern(df) 46 数据转换 题目：将salary列类型转换为浮点数 难度...R解法 colSums(is.na(df)) 54 缺失值处理 题目：提取日期列含有空值的行 难度：⭐⭐ 期望结果 ?...,'col2','col3') 89 数据提取 题目：提取第一列中不在第二列出现的数字 难度：⭐⭐⭐ R语言解法 df[!...(col3,col2,everything()) 94 数据提取 题目：提取第一列位置在1,10,15的数字 难度：⭐⭐ R语言解法 df[c(1,10,15) + 1,1] 95 数据查找 题目：查找第一列的局部最大值位置

    8.9K10

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（三）

    这些方法通常与单个元素的内置字符串方法具有匹配的名称，但是在每个值的列上逐个应用（记得逐元素计算吗？）。 创建一个新列Surname，其中包含乘客的姓氏，通过提取逗号前的部分。...在“性别”列中，将“male”的值替换为“M”，将“female”的值替换为“F”。...在 R 中，您可能希望获取data.frame的行，其中一列的值小于另一列的值： df <- data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10)) subset(df, a...在 R 中，您可能希望获取data.frame的行，其中一列的值小于另一列的值： df <- data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10)) subset(df, a...在 R 中，您可能希望获取 data.frame 的行，其中一个列的值小于另一个列的值： df <- data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10)) subset(df,

    21300

    Python代码实操：详解数据清洗

    () 方法来查找含有至少1个或全部缺失值的列，其中 any() 方法用来返回指定轴中的任何元素为 True，而 all() 方法用来返回指定轴的所有元素都为 True。...（该示例中为col2和col4）： col1 False col2 True col3 False col4 True dtype: bool 列出全部元素含有缺失值的列（...除了可以使用固定值替换外（这种情况下即使替换了该特征也没有实际参与模型的价值），最合理的方式是先将全部为缺失值的列删除，然后再做其他处理。...完成后在输出的结果中可以看到，删除了 index 值为1的数据行。...，index为2的记录行被删除： col1 col2 0 a 3 1 b 2 3 c 2 删除数据记录中col2值相同的记录，index为2和3的记录行被删除

    5K20

    R 矩阵

    https://www.runoob.com/r/r-matrix.html R 语言为线性代数的研究提供了矩阵类型，这种数据结构很类似于其它语言中的二维数组，但 R 提供了语言级的矩阵运算支持。...R 语言的矩阵可以使用 matrix() 函数来创建，语法格式如下： matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE,dimnames = NULL...) 参数说明： data 向量，矩阵的数据 nrow 行数 ncol 列数 byrow 逻辑值，为 FALSE 按列排列，为 TRUE 按行排列 dimname 设置行和列的名称 创建一个数字矩阵： 实例...例如有个 m 行 n 列的矩阵，使用 t() 函数就能转换为 n 行 m 列的矩阵。 ? ? ?...[,3] [1,] 2 6 5 [2,] 1 10 4 # 转换为 3 行 2 列的矩阵 print(t(M)) 执行以上代码输出结果为： [,1] [,2] [,3][1,] 2

    45020

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十·一）

    如果可调用，则将针对行索引评估可调用函数，如果应跳过该行则返回 True，否则返回 False： In [6]: data = "col1,col2,col3\na,b,1\na,b,2\nc,d,3"...verbose 布尔值，默认为False 指示放置在非数字列中的 NA 值的数量。 skip_blank_lines 布尔值，默认为True 如果为True，则跳过空行而不解释为 NaN 值。...作为背景，XSLT 是一种特殊用途的语言，写在一个特殊的 XML 文件中，可以使用 XSLT 处理器将原始 XML 文档转换为其他 XML、HTML，甚至文本（CSV、JSON 等）。...此外，iterparse 应该是一个字典，其中键是文档中的重复节点（它们成为行），值是任何重复节点的后代（即，子节点、孙子节点）的元素或属性的列表。...您可以通过将to_excel()中的merge_cells选项设置为False将其放在第一行。

    35000

    玩转Pandas，让数据处理更easy系列4

    接下来，按照以上未涉及的思路陆续推送，欢迎补充和指正。 03 多Index层级结构 Pandas中什么是有层次的数据呢？ 简单来说，就是构造了一个有层次的Index实例，其他没什么不同。...值排序的接口： DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position..., 'D', 'C'], 'col2' : [2, 1, 9, 7, 7, 4], 'col3': [0, 1,np.nan,np.nan, 2, 3]}) df ?...按照col1和col3这两列的值排序结果如下： sort_1_3 = df.sort_values(by=['col1', 'col3']) sort_1_3 排序后的结果如下所示： ?...默认情况下，排序中等于NaN的值相应地位于后面，如果设置na_position='first'，才会将NaN值位于前面； 排序默认不是就地排序，inplace=False； 多列排序中，第一个参数是主排序字段

    1.1K31

    5. Pandas系列 - 重建索引

    示例 重建索引与其他对象对齐 填充时重新加注 重建索引时的填充限制 重命名 重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签。重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的标签。...可以通过索引来实现多个操作: 重新排序现有数据以匹配一组新的标签 在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记 示例 import pandas as pd import numpy as np N...','col3']) df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(7,3),columns=['col1','col2','col3']) df1 = df1.reindex_like...填充时重新加注 reindex()采用可选参数方法，它是一个填充方法 其值如下： pad/ffill - 向前填充值 bfill/backfill - 向后填充值 nearest - 从最近的索引值填充...=['col1','col2','col3']) df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['col1','col2','col3']) # Padding

    98021

    dython是什么？

    尽管已经有了scikit-learn、statsmodels、seaborn等非常优秀的数据建模库，但实际数据分析过程中常用到的一些功能场景仍然需要编写数十行以上的代码才能实现。...API，如identify_columns_with_na()可用于快速检查数据集中的缺失值情况： >> df = pd.DataFrame({'col1': ['a', np.nan, 'a', 'a...'], 'col2': [3, np.nan, 2, np.nan], 'col3': [1., 2., 3., 4.]}) >> identify_columns_with_na(df) column...na_count 1 col2 2 0 col1 1 identify_columns_by_type()可快速选择数据集中具有指定数据类型的字段： >>...，例如其中的associations()可以自适应由连续型和类别型特征混合的数据集，并自动计算出相应的Pearson、Cramer's V、Theil's U、条件熵等多样化的系数；cluster_correlations

    48510

    dython：Python数据建模宝藏库

    尽管已经有了scikit-learn、statsmodels、seaborn等非常优秀的数据建模库，但实际数据分析过程中常用到的一些功能场景仍然需要编写数十行以上的代码才能实现。 　　...而今天要给大家推荐的dython就是一款集成了诸多实用功能的数据建模工具库，帮助我们更加高效地完成数据分析过程中的诸多任务： ? 　　...： data_utils data_utils子模块集成了一些基础性的数据探索性分析相关的API，如identify_columns_with_na()可用于快速检查数据集中的缺失值情况： >> df..., 4.]}) >> identify_columns_with_na(df) column na_count 1 col2 2 0 col1 1 identify_columns_by_type...()可快速选择数据集中具有指定数据类型的字段： >> df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c', 'a'], 'col2': [3, 4, 2, 1], 'col3

    58020

    两个神奇的R包介绍，外加实用小抄

    3.函数后面跟括号，括号里第一个参数是都数据框名 4.字符串要加双引号，行名和列名不用加，其他单元格（姑且这么叫了）里出现的字符串要加。...drop_na（）括号里填数据框名，依据的列名 fill（）同上 replace_na（）括号里填数据框名，要填的列名=要填的值 3.Expand Tables ?...） 2.fliter 按行筛选 （筛选符合要求的行） 举三个栗子 filter(data,col3>1) filter(data,col3>1|col1=="gene1") #“|”表示or，或者。...filter(tidy2,Expression>1) %>% arrange(Expression) #%>%是管道操作符，将第一个函数的结果输出为第二个结果的操作文件，可以少些重复 （这开发者符合我的审美啊...这是根据相同的列名进行合并，当在两个表格中列名不一样时，需要在括号内加 by=c("col1"="col2") 其中col1和2分别是在两个表格中的需合并的列名 semi_join，anti_join

    2.5K40

    dython：Python数据建模宝藏库

    尽管已经有了scikit-learn、statsmodels、seaborn等非常优秀的数据建模库，但实际数据分析过程中常用到的一些功能场景仍然需要编写数十行以上的代码才能实现。...API，如identify_columns_with_na()可用于快速检查数据集中的缺失值情况： >> df = pd.DataFrame({'col1': ['a', np.nan, 'a', 'a...'], 'col2': [3, np.nan, 2, np.nan], 'col3': [1., 2., 3., 4.]}) >> identify_columns_with_na(df) column...na_count 1 col2 2 0 col1 1 identify_columns_by_type()可快速选择数据集中具有指定数据类型的字段： >>...，例如其中的associations()可以自适应由连续型和类别型特征混合的数据集，并自动计算出相应的Pearson、Cramer's V、Theil's U、条件熵等多样化的系数；cluster_correlations

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    dython：Python数据建模宝藏库

    尽管已经有了scikit-learn、statsmodels、seaborn等非常优秀的数据建模库，但实际数据分析过程中常用到的一些功能场景仍然需要编写数十行以上的代码才能实现。...API，如identify_columns_with_na()可用于快速检查数据集中的缺失值情况： >> df = pd.DataFrame({'col1': ['a', np.nan, 'a', 'a...'], 'col2': [3, np.nan, 2, np.nan], 'col3': [1., 2., 3., 4.]}) >> identify_columns_with_na(df) column...na_count 1 col2 2 0 col1 1 identify_columns_by_type()可快速选择数据集中具有指定数据类型的字段： >>...，例如其中的associations()可以自适应由连续型和类别型特征混合的数据集，并自动计算出相应的Pearson、Cramer's V、Theil's U、条件熵等多样化的系数；cluster_correlations

    28730

    【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

    数据框与R中的DataFrame格式类似，都是一个二维数组。Series则是一个一维数组，类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...查看特定列的唯一值In: print(data2['col2'].unique()) Out: ['a' 'b']查看col2列的唯一值 注意 在上述查看方法中，除了info方法外，其他方法返回的对象都可以直接赋值给变量...Out: col1 col2 col3 0 2 a True 1 1 b True选择col3中值为True的所有记录多列单条件以所有的列为基础选择符合条件的数据...['col3']==True)]) Out: col1 col2 col3 0 2 a True选择col2中值为a且col3值为True的记录使用“或”进行选择多个筛选条件...col3 0 2 a True 1 1 b True 2 0 a False选择col2中值为a或col3值为True的记录使用isin查找范围基于特定值的范围的数据查找

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