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
文章背景： 在表缺少主键无法直接创建关系，或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下，可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时，循环依赖经常发生。...产品的价格有很多不同的数值，一种常用的做法是将价格划分成不同的区间。例如下图所示的配置表。 现在对价格区间的键值进行反规范化，然后根据这个新的计算列建立一个物理关系。...VALUES返回一个表，而不是一个值。每当一个表中包含单行和单列时，如果表达式需要的话，这个表就会被自动转换为标量值。...当多端的一个值不存在于一端内时，VALUES返回的结果会把空行包含进来。而如果使用DISTINCT，无论额外的空行是否存在，DISTINCT始终产生相同的结果。...假设有一个产品表具有一个唯一密钥值列（如产品密钥）和描述产品特征（包括产品名称、类别、颜色和尺寸）的其他列。当销售表仅存储密钥（如产品密钥）时，该表被视为是规范化的。
我们有时候需要将表单内的某列数据分到新的工作表里。...5029b2@qq.com 5029 Yan Yuki M Grade 3 Bilingual BG3 H 5029@example.com 妈妈 5029b3@qq.com 解析 首先我们先按年级将表格分为新的文件...pip3 install openpyxl import pandas as pd excel_file_path = 'training_status.xlsx' # Windows文件路径记得要多一个斜杠...关闭VBA窗口，在Excel表Tab中的Developer中点击Macros。 在弹出Macro窗口选择Splitdatabycol并点击Run即可。...然后代码运行之后，会弹出第一个窗口，选择全部表头（标题）{A1:D1} 第二个弹出框选择，除去标题的全部列。
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。...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。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...“城市”列的列值作为列表传递。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
使用EXCEL中的公式进行特定截取 假设列A是一组产品的编码，我们需要的数据是“-”之前的字段。...公式解释： search（特定字符，字符串） 返回指定字符在字符串中第一次出现的位置。以A1为例“－”出现的位置是4. len（字符串） 返回字符串的长度。...以A1为例，A1中字符串的长度为8 left（字符串，N） 返回字符串从左边数起至第N个字符的字段。...如LEFT（A1,3）则会返回“abc” right（字符串，N） 返回字符串从右边数起至第N个字符的字段。...如RIGHT(A1，4)则会返回“1256” 本篇文章如有帮助到您，请给「翎野君」点个赞，感谢您的支持。
有时候，一行数据中前面的数据值都是0，从某列开始就是大于0的数值，我们需要知道首先出现大于0的数值所在的单元格。...例如下图1所示，每行数据中非零值出现的位置不同，我们想知道非零值出现的单元格对应的列标题，即第3行中的数据值。 ?...图2 在公式中， MATCH(TRUE,B4:M40,0) 通过B4:M4与0值比较，得到一个TRUE/FALSE值的数组，其中第一个出现的TRUE值就是对应的非零值，MATCH函数返回其相对应的位置...MATCH函数的查找结果再加上1，是因为我们查找的单元格区域不是从列A开始，而是从列B开始的。...ADDRESS函数中的第一个参数值3代表标题行第3行，将3和MATCH函数返回的结果传递给ADDRESS函数返回非零值对应的标题行所在的单元格地址。
有时候我们希望找到一个提交历史，然后从这个提交历史中创建一个分支。很多人应该都会使用命令行工具来做，其实 IDEA 已经帮你做了。IDEA首先在 IDEA 中找到 Git，然后找到你的提交历史。...然后选择新分支。你就可以从当前的提交历史中来创建一个新的分支了。Source Tree使用 SourceTree 也是一样的。...通过在提交历史中单击右键，然后选择分支，你就可在当前指定的提交历史中来创建一个新的分支了。https://www.ossez.com/t/git/13981
之前写过一篇文章 Java中的Lambda是如何实现的，该篇文章中讲到，在lambda表达式执行时，jvm会先为该lambda生成一个java类，然后再创建一个该类对应的对象，最后执行该对象对应的方法，...那该lambda表达式每次执行时都会创建一个新对象吗？...也就是说，如果lambda表达式里使用了上下文中的其他变量，则每次lambda表达式的执行，都会创建一个新对象，而如果lambda表达式里没有使用上下文中的其他变量，则每次lambda的执行，都共用同一个对象...() == 0），则直接创建一个该类的实例，并在以后每次执行该lambda表达式时，都使用这个实例。...如果使用了上下文中的其他变量，则每次执行lambda表达式时，都会调用innerClass里的一个名为NAME_FACTORY（get$Lambda）的静态方法，该方法会新建一个新的lambda实例。
1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法，那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj，并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题：使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...如果被装饰的对象是一个方法，则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数，则实例化obj。返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。...然后，dec装饰器会返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。请注意，这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建，那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。
在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。...对于NA值的操作，主要都集中在了过滤操作和填充操作中，因此就不在单独介绍NA值的处理了。...计数 计数，是统计同一个值出现的次数。...=5) 8 数据分裂 分裂计算，是把一个向量按照一列规则，拆分成多个向量的操作。...# 创建一个3行5列的矩阵 > m<-matrix(1:15,ncol=5);m [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 4 7 10 13
R中针对高频数据的添加包highfrequency，用于组织高频数据， 高频数据的清理、整理，高频数据的汇总，使用高频数据建立相关模型 都非常方便。...但是其中数据输入的过程中，会使用到包里的函数convert()。...因此对于原始数据，我们可以整理成sample数据的格式，然后使用xts包先将其转换成xts格式。...对于列数据间分隔建议使用tab制表符，否则在r读取的过程中会将时间的日期时间识别为两列。...这样xts格式的数据便可以继续使用 highfrequency包中的其他函数进行分析了。
2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。...你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值 防风带整体的防风高度为，所有列防风高度的最小值。...比如，假设选定如下三行 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2的列，防风高度为7 5、2、3的列，防风高度为5 4、6、4的列，防风高度为6 防风带整体的防风高度为5，是7、5、6中的最小值 给定一个正数...k，k 的行数，表示可以取连续的k行，这k行一起防风。...求防风带整体的防风高度最大值。 答案2022-09-25： 窗口内最大值和最小值问题。 代码用rust编写。
，并拟合模型 Fit Model 首先，我将使用配recipe()创建预处理数据的先前步骤。...该过程使用“日期”列创建了我要建模的45个新的列。这些列包含了时间序列的详细信息及傅立叶变化的数据。...，从而获得了两全其美的效果（即Prophet Automation + Machine Learning） 首先使用prophet对单个时间序列建模 使用通过预处理配方提供的回归数据（生成的45个新列）...Modeltime使用ID来定位我们之前建立的模型，以帮助我们识别模型。 让我们将模型添加到modeltime_table（）中。 [图片上传中......将生成两个新列（“ .type”和“ .calibration_data”），其中最重要的是“ .calibration_data”。 包括l测试集的实际值，拟合值和残差。
zoo会报错 xts按照升序排列 timeSeries把重复部分放置在尾部； #行合并和列合并 #都是按照列名进行合并，列名不同的部分用NA代替 cbind() rbind() merge() 列合并...na.trim(x, sides=”left” ) #去掉最后一个缺失值 #对timeSreies数据 na.omit(x, “ir” ) #去掉首末位置的缺失值 na.omit(x, “iz” )...”) ) #可以选择插值方法，before末次观测值法，after下次观测结转法 as.contiguous(x) #返回x中最长的连续无缺失值的序列片段，如果有两个等长的序列片段，则返回第一个。...=”single”) #支持多个时间序列数据在一个图中展示，仅对xts不行 基本统计运算 1、自相关系数、偏自相关系数等 例题2.1 d=scan(“sha.csv”) sha=ts(d,start=1964...AutocorTest(m1$resid) #加载FinTS包，进行自相关检验 prop.fore = predict(m1, n.ahead =5) #将未来5期预测值保存在prop.fore变量中
后者非常重视日期和时间，因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了基本的时间序列模型，即 ARIMA、GARCH 和 VAR。 时间序列数据 函数 ts 将任何向量转换为时间序列数据。...price 我们首先为估计定义一个时间序列（ts）对象。请注意， ts 与 xts类似， 但没有日期和时间。...library(xts) 考虑我们的可扩展时间序列的以下数据 date time price 现在我们准备定义 xts 对象。...df <-data.frame df$daime <-paste df$dttime <-as.POSIXct df xts 对于仅使用日期的转换，我们使用 POSIXlt() 而不是 POSIXct...plot R 有一个方便的函数来 autofit() 拟合ARIMA 模型的参数。 现在寻找最好的 ARIMA 模型了。 autoarma 时间序列模型的一项重要功能是预测。
，我们将清理一下数据，将所有列表放入一个单独的数据框中，计算每种资产的每日收益并创建向上或向下的方向，这将是分类模型试图进行预测。...该函数对我们数据中的每项资产执行以下操作： 使用样本外t+1（assessment）数据，将这些列表绑定到一个dataframe中。...最后，我们使用bind_cols()将两个数据集的列绑定在一起。...也就是说，我们仅对市场上涨的预期概率最高的资产进行投资。 因此，我们创建了一个名为top_assets的新数据框架，该框架基本上每天为我们提供所有资产的最高预测概率。...10天如下： 我们可以看到，score列是具有最高预测概率的资产的概率，即它的价格比其前一个收盘价高。
与每日和较低频率的收益不同，日内高频数据有某些特殊的特点，使得使用标准的建模方法是无效的。在这篇文章中，我将使用花旗集团2008年1月2日至2008年2月29日期间的1分钟收益率。...估算 模型要求用户传递一个xts对象，即所考虑时期的数据的预测日方差。...# 定义一个日模型 spec(list(armaOrder = c(1, 1))) # 使用ugarchroll方法创建一个滚动的预测 roll(spec) #提取sigma 预测 sigma = as.xts...这是一个xts对象，也可以选择有m.sim列，这样每个独立的模拟都是基于日方差独立模拟的调整残差。下面的示例代码显示了对未来1分钟间隔的10,000个点的模拟，并说明了季节性成分的影响。...滚动的回测和风险值 ugarchroll函数对于在回测应用中测试模型的充分性非常有用，下面的代码说明了模型在数据期间的情况。
预测涉及使用其历史数据点预测变量的值，或者还可以涉及在给定另一个变量的值的变化的情况下预测一个变量的变化。预测方法主要分为定性预测和定量预测。...区分时间序列意味着找出时间序列数据的连续值之间的差分。差分值形成新的时间序列数据集，可以对其进行测试以发现新的相关性或其他有趣的统计特性。...我们将在R中使用For循环语句，在此循环中，我们预测测试数据集中每个数据点的收益值。 在下面给出的代码中，我们首先初始化一个序列，它将存储实际的收益，另一个系列来存储预测的收益。...可以使用置信度参数来增强模型。我们将使用模型中的预测点估计。预测函数中的“h”参数表示我们要预测的值的数量。 我们可以使用摘要功能确认ARIMA模型的结果在可接受的范围内。...可以尝试运行模型以获得（p，d，q）的其他可能组合，或者使用auto.arima函数选择最佳的最佳参数来运行模型。
区别在于，quantmod收集数据并将其存储为xts对象，tidyquant收集数据并将其存储为tibble，从这里我们可以更轻松地使用tidyverse处理数据的功能，将数据转换回使用timetk包中的...数据如下所示，我们删除了Open，High，Low，Close和Volume数据，仅保留了Adjusted价格，其中每个资产都是其自己的列，数据已转换为时间序列对象或xts对象， data存储为索引（或行名...我们可以使用autoplot功能通过ggplot功能绘制xts或者时间序列数据（我们仅绘制前3项资产）： ? ?...我创建了一个函数，该函数接受资产并计算残差和Sigma值。我们在这里计算的是以下内容： err ? 其中i=1,···,N Sigma ? 以上等式在基础R中的代码为： ? 现在我们有值。...我们想要创建一个矩阵，其Sigma值位于对角线下方。 ? 这将是我们创建的对角矩阵，如下所示： ? 现在我们有我们的对角矩阵Diag(@)，我们可以使用收益计算对角矩阵： ?
前一个哈希值：这会跟踪前一个块 ID。现在，你只需要知道我们使用这个值在当前块和前一个块之间形成一个链。我将在本文后面解释为什么这个值很重要。 时间戳：这告诉我们区块何时被创建。...genesis block 它基本上是链中的第一个块。因此，我们可以传递“0”作为前一个哈希值，因为没有前一个块。 接下来，我们将实现 addBlock 函数，该函数将一个新块添加到链中。...该函数接受新数据作为参数，并根据该数据和前一个区块的哈希值创建一个新区块。 请记住，当我们创建一个新块时，我们必须使用 mine 函数计算其哈希值。...让我们在下面的示例部分看看它是如何工作的。 3、使用示例 让我们尝试将包含转换信息的 2 个新块添加到我们的区块链。 添加这两个值后，我们的区块链将如下所示。...区块链将无效，因为第一个区块的新哈希值与其先前计算的哈希值不同。 很好的尝试，大卫！金额可能会改变，但对整个区块链是无效的。大卫必须重新计算每个块的哈希值，并以使其都有效。
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