ExcelVBA-多列单元格中有逗号的数据整理 yhd-ExcelVBA-多列单元格中有逗号的数据整理 【问题】某天老板传来一个文件，这里有一个数据表，帮我查找一下那个是我们单位的人，他们的职务是什么？...===传来的数据=== ===本单位的数据=== 一般来说我们是用VlooKup函数进行查找引用，找到某人的职务，如下面 出现如下的问题 我们来看看传来的“神级”的数据， （1）一个单元格中有两个或两个以上不等的人数...（2）分隔符号是英语的逗号”,”也有中文输入法方式的”，”逗号 我们现在要把数据整理一下，才能进行查找匹配出来， 整理要求（1）每一个单元格是一个姓名，每一个单元格是一个电话号码，（2）如果有多个姓名的...Split函数利用逗号”,”进行分割为数组 (3)完整的代码如下： Sub 拆分有逗号分隔的单元格数据为多行() Dim arr, brr(), i%, j%, k% With Sheets...[a1:F2] = Sheets("传来的数据").
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。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...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。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。
对角矩阵的压缩存储 【数据结构】数组和字符串（二）：特殊矩阵的压缩存储：对角矩阵——一维数组 b~c....稀疏矩阵的压缩存储——三元组表 【数据结构】数组和字符串（四）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——三元组表 4.2.3三元组表的转置、加法、乘法、操作 【数据结构】数组和字符串（七）：特殊矩阵的压缩存储：...关于循环链表： 【数据结构】线性表（三）循环链表的各种操作（创建、插入、查找、删除、修改、遍历打印、释放内存空间） 在稀疏矩阵的十字链表中，每一行和每一列都有一个表头节点。...遍历当前行的每一列，从第一列到最后一列： 如果当前节点存在且与当前列匹配，则打印节点的值。 否则，打印0。 打印换行符。 5....通过行表头节点数组获取当前行的行链表头节点。 遍历当前行的行链表，打印每个节点的行、列和值。 打印换行符。
这里，就不在一一列举了。 3. 模2减法 模2减法相对于普通的算术减法，主要的区别在模2减法，不做借位处理。具体结果如下。...进一步推演，我们会发现，异或运算的5个规律，同样适合于模2减法。这里，就不在一一列举了。 4....看所选定的除数二进制位数（假设为k位），然后在要发送的数据帧（假设为m位）后面加上k-1位“0”，然后以这个加了k-1个“0“的新帧（一共是m+k-1位）以“模2除法”方式除以上面这个除数，所得到的余数...再把这个校验码附加在原数据帧（就是m位的帧，注意不是在后面形成的m+k-1位的帧）后面，构建一个新帧发送到接收端，最后在接收端再把这个新帧以“模2除法”方式除以前面选择的除数，如果没有余数，则表明该帧在传输过程中没出错...从上面可以看出，CRC校验中有两个关键点： 一是要预先确定一个发送端和接收端都用来作为除数的二进制比特串（或多项式）； 二是把原始帧并追加k-1位”0″后得到的新帧与上面选定的除数进行模2除法运算，
本文所用数据是不同职业的人的年薪（美元）。数据中有一些异常值（比如工资太高或太低），目标是检测这些异常值。 df = pd.read_csv('salary.csv') df.head(10) ?...如我们所料，数据框现在有三列：工资、分数和异常值。分数列中的负值和异常列中的 -1 表示出现异常。异常列中的 1 表示正常数据。 这个算法给训练集中的每个数据点都分配了异常分数。...给数据的每一行中都添加了分数和异常值后，就可以打印预测的异常了。 打印异常 为了打印数据中预测得到的异常，在添加分数列和异常列后要分析数据。如前文所述，预测的异常在预测列中的值为 -1，分数为负数。...根据这一信息，将预测的异常（本例中是两个数据点）打印如下。...注意，这样不仅能打印异常值，还能打印异常值在数据集中的索引，这对于进一步处理是很有用的。 评估模型 为了评估模型，将阈值设置为工资>99999 的为离群值。
NaN 表示的缺失值，id 列包含重复的值，B 列中的 112 似乎是一个异常值。...需要注意的是，管道中使用的函数需要将数据帧作为参数并返回数据帧。...： 需要一个数据帧和一列列表 对于列表中的每一列，它计算平均值和标准偏差 计算标准差，并使用下限平均值 删除下限和上限定义的范围之外的值 与前面的函数一样，你可以选择自己的检测异常值的方法。...这里需要提到的一点是，管道中的一些函数修改了原始数据帧。因此，使用上述管道也将更新df。 解决此问题的一个方法是在管道中使用原始数据帧的副本。...如果你不关心保持原始数据帧的原样，那么可以在管道中使用它。
import pandas as pd pandas在默认情况下，如果数据集中有很多列，则并非所有列都会显示在输出显示中。...也就是说，500意味着在调用数据帧时最多可以显示500列。 默认值仅为50。此外，如果想要扩展输显示的行数。...数据清洗 数据清洗是数据处理一个绕不过去的坎，通常我们收集到的数据都是不完整的，缺失值、异常值等等都是需要我们处理的，Pandas中给我们提供了多个数据清洗的函数。...Concat适用于堆叠多个数据帧的行。...按列连接数据 pd.concat([df, df2], axis=1) 按行连接数据 pd.concat([df, df2], axis=0) 当您的数据帧之间有公共列时，合并适用于组合数据帧。
本文所用数据是不同职业的人的年薪（美元）。数据中有一些异常值（比如工资太高或太低），目标是检测这些异常值。...类似的，可以对训练后的模型调用 predict() 函数，并传入工资作为参数，找到异常列的值。 将这两列添加到数据框 df 中。添加完这两列后，查看数据框。...如我们所料，数据框现在有三列：工资、分数和异常值。分数列中的负值和异常列中的 -1 表示出现异常。异常列中的 1 表示正常数据。 这个算法给训练集中的每个数据点都分配了异常分数。...打印异常 为了打印数据中预测得到的异常，在添加分数列和异常列后要分析数据。如前文所述，预测的异常在预测列中的值为 -1，分数为负数。根据这一信息，将预测的异常（本例中是两个数据点）打印如下。...注意，这样不仅能打印异常值，还能打印异常值在数据集中的索引，这对于进一步处理是很有用的。
由于矩阵的行秩等于列秩，因此若自变量矩阵中存在线性相关的行或列，则经过转置相乘最后得出的矩阵必然存在线性相关的行或列，对于非满秩的矩阵在实数层面上无法求逆矩阵，因此在计算中要避免自变量中存在线性相关。...当小概率事件发生的时候，可以很显然表现出数据存在异常值。即概括来看，异常值即为小概率发生值，由于其对中心偏离甚远，因此会极大影响回归拟合的精确度。...异常值的常见情况和消除方法 因变量Y异常，如下图的序列所示 image.png 很明显图中有一点相当出类拔萃，若将此点代入回归方程的参数估计计算公式中，直接导致因变量或自变量的方差增大，造成异方差。...该标准化的目的是统一残差的偏离程度，即标准化后的样本方差等于1，减少异方差的影响 删除偏离较大的残差，若样本数量足够，可以在一定程度上通过删除该异常值来达到忽略异常情况对拟合质量的影响...，即SSE最小；同时通过皮尔逊相关系数检验来检验原始数据是否符合线性相关；和拟合的结果和原始数据之间是否存在强相关的关系。
通过创建适当和设计良好的可视化，我们可以发现数据中的底层结构和关系。 分布在数据分析中起着至关重要的作用。它们帮助我们检测异常值和偏态，或获得集中趋势(平均值、中值和模态)度量的概述。...让我们从导入库并将数据集读入Pandas数据帧开始。...它将连续变量的取值范围划分为离散的箱子，并显示每个箱子中有多少个值。...我们将df的名称传递给数据参数。参数x接受要绘制的列名。aspect参数调整大小的宽高比。它也可以改变高度。 示例2 在第一个例子中，我们可以清楚地看到价格栏中有一些异常值。...较暗的区域密度更大，所以它们包含了更多的观测数据。两列看起来都是正态分布，因为密集的区域在中心。 您可能已经注意到，我们使用了一个元组作为log_scale参数的参数。
； 2、Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具； 3、pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法；它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一...='非洲通讯产品销售数据.csv', sep=',', skiprows=0, usecols=None) print(sheet1.head(5)) # 控制台打印前5条数据 三、重复值、缺失值、...) 2.缺失值统计、剔除： dropna()参数介绍： axis：0(对行数据进行剔除)、1(对列数据进行剔除),默认为0 how：any(行中有任意一个空值则剔除)， all(行中全部为空值则剔除...对象进行异常值剔除、修改 需求：“Age”列存在数值为-1、0 和“-”的异常值，删除存在该情况的行数据；“Age”列存在空格和“岁”等异常字符，删除这些异常字符但须保留年龄数值 import pandas..., usecols=None) # print(sheet1.head(5)) # 打印前5条数据 # print(sheet1.tail(5)) # 打印最后5条数据 # print(sheet1
我们可以使用以下dataframe.info()方法来查看列的数据类型： 可以看到，其中有一些明确包含数字（例如ft²）的列被存储为objects。...缺失数据和异常值 除了异常的数据类型外，处理真实数据时的另一个常见问题是数据缺失。这些数据缺失往往是由很多因素造成，在我们训练机器学习模型之前必须填写或删除。首先，让我们了解每列中有多少缺失值。...删除这些列的具体阈值取决于具体问题，对于本项目来说，我们选择删除缺失值超过50％的列。 然后，我们还需要对异常值做处理。...）来处理异常值： · 低于第一四分位数(Q1) - 3 *四分位差 · 高于第三四分位数(Q3) + 3 *四分位差 （有关删除列值和异常值的代码，请参阅github）。...在数据清洗和异处理异常值之后，我们剩下11,000多个buildings和49个features。 探索性数据分析（EDA） 现在，我们已经完成了数据清洗这个略微乏味的步骤。
打开一个数据集会生成一个标准数据框，检查它的速度是否也很快： ? 纽约市黄色出租车数据预览 再一次注意，单元执行时间非常短。这是因为显示 Vaex 数据帧或列只需要从磁盘读取前 5 行和后 5 行。...注意，数据帧包含 18 列，但在此屏幕截图中只有前 7 列可见 描述方法很好地说明了 Vaex 的功耗和效率：所有这些统计数据都是在我的 MacBook Pro（15", 2018, 2.6GHz Intel...在大约 100 英里的距离上，分布会有一个很大的下降。目前，我们将使用此作为截止点，以消除基于行程距离的极端异常值： ? 出行距离列中极端离群值的存在是考察出租车出行持续时间和平均速度的动机。...从 describe 方法的输出中，我们可以看到 fare_amount、total_amount 和 tip_amount 列中有一些异常值。首先，这些列中的任何值都不应为负。...在本文的前一部分中，我们简要介绍了 trip_distance 列，在从异常值中清除它的同时，我们保留了所有小于 100 英里的行程值。
它会惩罚具有较高斜率值的特征。 l1 和 l2 在训练数据较少、方差高、预测特征大于观察值以及数据存在多重共线性的情况下都很有用。 八、异方差是什么意思？...它是指最佳拟合线周围的数据点的方差在一个范围内不一样的情况。它导致残差的不均匀分散。如果它存在于数据中，那么模型倾向于预测无效输出。检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。...数据内部异方差的最大原因之一是范围特征之间的巨大差异。...例如，如果我们有一个从 1 到 100000 的列，那么将值增加 10% 不会改变较低的值，但在较高的值时则会产生非常大的差异，从而产生很大的方差差异的数据点。...由于它使用平方函数，如果数据中有异常值，则差值也会被平方，因此，MSE 对异常值不稳定。
它会惩罚具有较高斜率值的特征。 l1 和 l2 在训练数据较少、方差高、预测特征大于观察值以及数据存在多重共线性的情况下都很有用。 八、异方差是什么意思？...它是指最佳拟合线周围的数据点的方差在一个范围内不一样的情况。它导致残差的不均匀分散。如果它存在于数据中，那么模型倾向于预测无效输出。检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。...数据内部异方差的最大原因之一是范围特征之间的巨大差异。...例如，如果我们有一个从 1 到 100000 的列，那么将值增加 10% 不会改变较低的值，但在较高的值时则会产生非常大的差异，从而产生很大的方差差异的数据点。 九、方差膨胀因子的作用是什么？...由于它使用平方函数，如果数据中有异常值，则差值也会被平方，因此，MSE 对异常值不稳定。
与通常分别处理特征对应关系，去除异常值和形状重建的传统方法不同，该文将这些过程集成到一个统一的基于图的框架中，并提出迭代地解决求解对应关系和求解变形的优化问题。...它包含11个视频流和3,361个帧，显示几种不同类型表面的各种变形，包括七种不同内容的打印图像(分别是校园，砖，布，鹅卵石，景色，石头和日落)，两个报纸和两个靠垫。...因此，除了每个帧的深度信息之外，所有视频都在每帧中有手动标注的真实网格顶点(打印图片和报纸中使用130个顶点标注，坐垫用121个顶点标注)。...为了测试所提出的算法对遮挡的鲁棒性，该文还报告了算法在公共数据集(跟踪具有遮挡的表面(TSO)上的跟踪结果，这个数据集包括两个分别有着纹理良好和纹理不良的可变形表面目标的视频流，总共394个帧，并且数据集中存在人为和现实的遮挡...在该文的实验中，(在异常值拒绝之后)使用从LM派生的关键点对应作为LLS的输入。 DIR是一种基于像素的方法，采用密集模板对齐进行形状重建。
可以看到，除了之前我们需要的一些描述性统计数据，该报告还包含以下信息： 类型推断：检测数据帧中列的数据类型。...，用来打印 Python 数据结构，与 print 相比，它打印出来的结构更加整齐，便于阅读。...再来看看pprint，是不是打印出来更加方便阅读 ? 06 掌握多种处理异常值方法 在使用python进行数据分析时，如果数据集中出现缺失值、空值、异常值，那么数据清洗就是尤为重要的一步。...因此掌握多种使用python处理异常值处理的方法，并在开始数据分析之前对异常值进行预处理会大大提升数据分析效率。 例如，将丢失的数据替换为'*'。...我们可以使用.fillna('*') 将所有缺失值替换为*，或者data.fillna(axis=1,method='ffill')来横向/纵向用缺失值前面的值替换缺失值，那么更多的异常值处理方法可以参阅
或者截图 2）挨个利⽤ps进⾏还原 第2帧 flflag{a3c7e4e5 第10帧 -9b9d 第18帧 -ad20 第26帧 -0327-288a235370ea} >其实此处帧数以及...，metaData中id为password的item1列为包含加密期间使⽤的全局盐值 (globalSalt)；item2列为ASN.1编码后的加密password-check数据，⾥⾯包含被加密 的password-check...nssPrivate中 a11 列存 放的是⽤于加解密的主密钥。 ?...624组states，只要把64、96位的数据进⾏32的处理即可 ?...⾸先正常的两个数异或，从低位开始爆破 当异或结果为1时，a b对应的位置上只有两种情况， 1 0或者0 1 当异或结果为0时，a b对应的位置上也只有两种情况， 1 1或者0 0 这样分析下来，每⼀位异或的结果只有四种情况
它会惩罚具有较高斜率值的特征。 l1 和 l2 在训练数据较少、方差高、预测特征大于观察值以及数据存在多重共线性的情况下都很有用。 8、异方差是什么意思？...它是指最佳拟合线周围的数据点的方差在一个范围内不一样的情况。它导致残差的不均匀分散。如果它存在于数据中，那么模型倾向于预测无效输出。检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。...数据内部异方差的最大原因之一是范围特征之间的巨大差异。...例如，如果我们有一个从 1 到 100000 的列，那么将值增加 10% 不会改变较低的值，但在较高的值时则会产生非常大的差异，从而产生很大的方差差异的数据点。...由于它使用平方函数，如果数据中有异常值，则差值也会被平方，因此，MSE 对异常值不稳定。
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