有没有办法在一列中只返回在另一列中有True和False的名称？

是的，可以使用Excel中的逻辑函数来实现这个需求。可以使用IF函数结合条件来判断一列中的值是否为True或False，并将满足条件的名称返回到另一列中。

假设需要判断的列为A列，返回结果的列为B列，可以使用以下公式：

=IF(A1=TRUE, A1, "")

这个公式的意思是，如果A1单元格的值为True，则将A1的值返回到B1单元格中，否则返回空字符串。将这个公式应用到B列的其他单元格中，即可得到在A列中只返回True和False的名称。

对于更复杂的条件判断，可以使用AND、OR等逻辑函数来组合条件。例如，判断A列中的值既为True又大于10的情况，可以使用以下公式：

=IF(AND(A1=TRUE, A1>10), A1, "")

这样就可以根据需要进行灵活的条件判断和结果返回。

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没出现返回FALSE，出现返回TRUE。所以重复的元素，第一次出现返回FALSE，后面的重复都返回TRUE。...[1] FALSE FALSE FALSE TRUE> table(x) #重复值统计x1 3 5 #第一行返回向量中的取值（去重后的向量元素）2 1 1 #第二行返回每个元素的重复次数> sort...5 1[1] 3 2 5 6> x %in% y #x的每个元素在y中存在吗[1] FALSE TRUE TRUE FALSE> y %in% x[1] TRUE FALSE TRUE FALSE...> # 6.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？...默认all=FALSE，表示只取共同列或行中相同值的内容进行合并，当指定all=TRUE时，取两个数据框中指定行列的并集进行合并，任一表中的缺失值，则用NA填充。

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Qt开源作品19-通用数据库翻页查询

一、前言在Qt与数据库结合编程的过程中，记录一多，基本上都需要用到翻页查看记录，翻页有个好处就是可以减轻显示数据的表格的压力，不需要一次性将数据库表的记录全部显示，也基本上没有谁在一页上需要一次性显示所有记录...，搜索引擎搜索出来的结果也基本上都是翻页显示的，那么问题来了，有没有一种通用的办法可以只需要传入表名和查询条件自动翻页呢，答案是肯定的，Qt对数据库操作的封装也是相当完美的，显示也是如此，为此特意封装成了一个类...,数据量巨大时候不会卡主界面提供查询结果返回信号,包括当前页/总页数/总记录数/查询用时可设置所有列或者某一列对齐样式例如居中或者右对齐可设置增加一列,列的位置,标题,宽度可设置要查询的字段集合...将对应新列的标题名称和宽度按照索引位置插 if (insertColumnIndex >= 0) { columnCount++; columnNames.insert...insertColumnIndex, insertColumnWidth); queryModel->insertColumn(insertColumnIndex); } //设置列标题和列宽度

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数据处理基础—数据类型了解一下

默认情况下，rgb和hsv会在0-1中有三个值，透明度是可选的第四个值。或者，可以从许多不同的包中加载具有有用属性的预定颜色组，其中RColorBrewer是最受欢迎的颜色之一。...类存储布尔真值，即TRUE和FALSE。...因此，当存储具有重复元素的字符串向量时，更有效地办法是将每个元素分配给整数并将向量存储为整数和附加的字符串与整数关联的表格中。因此，默认情况下，R将读取数据表的文本列作为因子。...(x) ## [1] FALSE is.factor(x) ## [1] FALSE 5.4 基本数据结构到目前为止，我们只关注单个值和向量。...，你会发现第一列仍然是字符，否则它将自动转换为一个因子。

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整理了25个Pandas实用技巧

其中有一列是genre（类型）: ?...你将会注意到有些值是缺失的。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转换为0并把它们加起来。...解决的办法是使用transform()函数，它会执行相同的操作但是返回与输入数据相同的形状： ?...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。

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整理了25个Pandas实用技巧（下）

注：该方法在机器学习或者深度学习中很有用，因为在模型训练前，我们往往需要将全部数据集按某个比例划分成训练集和测试集。该方法既简单又高效，值得学习和尝试。...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。...换句话说，sum()函数的输出：比这个函数的输入要小：解决的办法是使用transform()函数，它会执行相同的操作但是返回与输入数据相同的形状：我们将这个结果存储至DataFrame中新的一列...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。

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pandas的类SQL操作

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整理了 25 个 Pandas 实用技巧，拿走不谢！

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VBA中的高级筛选技巧：获取唯一值

在VBA中，AdvancedFilter方法是处理这种情形的非常强大的一个工具。该方法可以保留原数据，采用基于工作表的条件，可以找到唯一值。下面，将详细介绍如何获取并将唯一值放置在单独的地方。...通常，我们只是在一列中查找唯一值。...例如，如果A列包含设备名称，B列包含设备安装地点，使用Range(“A:B”).AdvancedFilter方法可查找唯一的“名称+地点”组合。这可以扩展到任意数量的列。...另一个需要注意的是，如果要筛选的数据中有两列具有相同的标题，xlFilterCopy可能会将具有该名称的第一列复制两次到目标列（CopyToRange）。...查找唯一值最后是布尔参数Unique，它只接受TRUE或FALSE。若要查找唯一值，将其设置为TRUE。

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leetcode-36-有效的数独

题目描述：判断一个 9x9 的数独是否有效。只需要根据以下规则，验证已经填入的数字是否有效即可。数字 1-9 在每一行只能出现一次。数字 1-9 在每一列只能出现一次。...这个二维的vector的行数和列数都是9，要求根据以下规则判断填入的数字是否有效： ①一共9行，1-9的数字在每一行中，每个数字只能出现一次。...②一共9列，1-9的数字在每一列中，每个数字只能出现一次。 ③一共9个方块，每个方块都是3行3列的，1-9的数字在每个方块中，每个数字只能出现一次。...一个四重循环，用来判断每个方块是否1-9的数字只出现一次。一个双重循环用来判断每一行是否1-9的数字只出现一次。一个双重循环用来判断每一列是否1-9的数字只出现一次。...=count) return false; } return true;//如果都没有返回false，那么说明三个规则都满足，那么返回true

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第三章数据预处理（下）

FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSEFALSE > sum(is.na(salary)) [1] 4 另一个判断缺失值的函数是complete.cases...()，它同样返回逻辑值向量，但值与is.na()的相反:缺失值为FALSE，正常数据为TRUE，利用它来选取无缺失数据的行非常方便。...data$price) 指令order返回向量排序后各数字的原始位置，与之非常相关的指令是秩(rank )，它返回每个数字在整个向量中的秩，可以简单地理解为各个数字的大小顺序。...>t (data) 3.5.1揉数据函数 R中有两个揉数据函数stack()和unstack|()，用于数据长格式和宽格式之间的转换. stack()把一个数据框转换成两列:一列为数据，另一列为数据对应的列名称...和stack()一样，melt()也有对应的函数用来还原数据:acast()用于数组，dcast()用于数据框，其中的参数formula是一个公式，左边的每个变量都会成为新数据集中的一列，右边的变量是因子

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Pandas图鉴(三)：DataFrames

这个过程如下所示：索引在Pandas中有很多用途：它使通过索引列的查询更快；算术运算、堆叠、连接是按索引排列的；等等。所有这些都是以更高的内存消耗和更不明显的语法为代价的。...从一个Series的dict（每个Series代表一个列；默认返回copy，它可以被告知返回一个copy=False的视图）。...文档中的 "保留键序" 声明只适用于left_index=True和/或right_index=True（其实就是join的别名），并且只在要合并的列中没有重复值的情况下适用。...首先，你可以只用一个名字来指定要分组的列，如下图所示：如果没有as_index=False，Pandas会把进行分组的那一列作为索引列。...与Series相比，该函数可以访问组的多个列（它被送入一个子DataFrame作为参数），如下图所示：注意，不能在一个命令中结合预定义的聚合和几列范围的自定义函数，比如上面的那个，因为aggreg只接受一列范围的用户函数

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深入理解pandas读取excel,txt,csv文件等命令

如果读取某文件,该文件每行末尾都有带分隔符，考虑使用index_col=False使panadas不用第一列作为行的名称。...如果传入False，当列中存在重复名称，则会导致数据被覆盖。...新版本0.18.1版本支持zip和xz解压 thousands 千分位符号，默认‘，’ decimal 小数点符号，默认‘.’ lineterminator 行分割符，只在C解析器下使用 quotechar...当对表格的某一行或列进行操作之后，在保存成文件的时候你会发现总是会多一列从0开始的列，如果设置index_col参数来设置列索引，就不会出现这种问题了。...squeeze 如果解析的数据只包含一列，则返回一个Series dtype 数据或列的数据类型，参考read_csv即可 engine 如果io不是缓冲区或路径，则必须将其设置为标识io。

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生信技能树 R语言入门第一周总结

(d); class(e); class(f)数据框中，每一列的所有数据只有一种数据类型，不同列的数据类型可不相同。...，by.x和by.y两个形式参数定义根据哪一列进行合并。...TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE在某些只能用logical的情况下，如通过logical取子集时，善用...一些最基本的函数代替手动看/数数的方法：1、使用length和table函数；2、使用ncol和nrow，如取数据框b的最后一列：b[,ncol(b)]，删除b的最后一列：b[,-ncol(b)]3、最容易会犯的错误...忘记c就是忘记创建向量直接写了元素；忘记引号就是把要写的字符直接打成了变量，而变量本身不存在，所以经常会报错；忘记逗号主要是在数据框取某些行或列，只写了行或列的条件，没写逗号表示出行或列，另外就是在创建数据框的不同列时忘记用逗号分隔

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VLOOKUP 函数使用手册: 要注意查找的格式与 lookup_value 的格式要一致

Table_array为需要在其中查找数据的数据表。使用对区域或区域名称的引用。 col****_index_num为table_array 中查找数据的数据列序号。...col_index_num 为 1 时，返回 table_array 第一列的数值，col_index_num 为 2 时，返回 table_array 第二列的数值，以此类推。...比如lookup_value选取了“姓名”中的“张三”，那么Table_array选取时第一列必须为“姓名”列，且格式与lookup_value一致，否则便会出现#N/A的问题。...4.在使用该函数时，lookup_value的值必须在table_array中处于第一列。二．VLOOKUP的错误值处理。...有没有办法把文件压缩一下，加快开启和存盘的速度呢？这里提供一个小小的经验。

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Python进阶之Pandas入门(三) 最重要的数据流操作

通常，当我们加载数据集时，我们喜欢查看前五行左右的内容，以了解隐藏在其中的内容。在这里，我们可以看到每一列的名称、索引和每行中的值示例。...，比如行和列的数量、非空值的数量、每个列中的数据类型以及DataFrame使用了多少内存。...请注意，在我们的movies数据集中，Revenue和Metascore列中有一些明显的缺失值。我们将在下一讲中处理这个问题。快速查看数据类型实际上非常有用。...另一个快速而有用的属性是.shape，它只输出一个元组(行、列): print (movies_df.shape) 运行结果: (1000, 11) 注意，.shape没有括号，它是一个简单的格式元组(...我们的movies DataFrame中有1000行和11列。在清理和转换数据时，您将需要经常使用.shape。例如，您可能会根据一些条件过滤一些行，然后想要快速知道删除了多少行。

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深入理解pandas读取excel,tx

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ado.net的简单数据库操作（一）

（2）ExecuteScalar();这个书上是这么写的 ==》返回的是一个对象（object）类型，返回结果集中的第一行第一列的值，什么意思？...我的理解是这样的，比如你查一个表里面有没有某个人，如果查到了，他就返回这个人所在这一列的第一个字段的值（通常是id之类的），所以啊，这条语句多用于你查的内容只有那么一条，比如登录的时候，你查某个人在不在表里...，结果查出来这个人这一列，那他就返回这一列的这个id给你。...) //reader.HasRows的返回值是bool类型变量，有数据则返回true,无数据则返回false {...下面具体说一下这个程序里几个点：（1）reader.HasRows:这个方法的功能就是先看看数据库中有没有查询到你需要的数据，有就返回true,没有就返回false; （2）reader.Read()

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MySQL_库和表的使用（部分未完

只能查看已存在的表本质上是打印出来创建表的时候执行的所有语句省略长横线：新增列（新增字段）在SC表中的Cno列后面新增一列Grade 如果不加after，默认加在最后一列新增一列之后，此列的数据默认为...一张表中只能有一个主键，但是主键可以是由一列构成，也可以由多列复合而成（复合主键），只要复合主键中并不是每一列的数据都是相同的，那么这个数据就是唯一的。...和用户名、-p和密码之间可以加空格，可以不加 -B和数据库名之间必须有空格（如果-B没有省略的话）端口号可能是3306，取决于数据库有没有指定端口备份后的文件要具体到路径，否则认为当前工作路径（同其他...如果是 option 中的任意一个，则返回 TRUE(1) IS NULL 是 NULL IS NOT NULL 不是 NULL LIKE 模糊匹配，% 表示任意多个（包括 0 个）字符；_表示任意一个字符...；逻辑运算符说明 AND 与，相当于 cpp 中的 &&，全真为 1，有假为 0 OR 或，相当于 cpp 中的 ` NOT 逻辑取反，条件为 TRUE(1) 的时候结果为 FALSE(0) 使用比较和逻辑运算符

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有效的数独

2.遍历到每个数的时候，例如boar[i][j]，我们判断其是否满足三个条件：在第 i 个行中是否出现过在第 j 个列中是否出现过在第 j/3 + (i/3)*3个box中是否出现过.为什么是j/...3.关于从数组下标到box序号的变换重述一遍问题：给定i和j，如何判定board[i][j]在第几个box呢？...而按行看，一个区域占据三行，并且一行穿过三个区域，要计算当前区域在33矩阵中的行数，只需要用i/3即可，但是这里的行数是0行，3行和6行，多了三的倍数，因此这里还要3，即(i/3)*3 最后要确定当前位置所在区域...,我们要判断这个数在其所在的行有没有出现过， // 同时判断这个数在其所在的列有没有出现过 // 同时判断这个数在其所在的box中有没有出现过...所以我们只需要对 board 中出现的数进行判断，如果 board 中有数违反了数独的规则，返回 false，否则返回 true。

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数据中心化与标准化

表格数据如图所示 3、使用表格数据画图： plt.figure(dpi=120) # 在进行标准化与中心化处理之前绘制热图，由于不同列的数据差距过大，在绘制热图的时候就会导致反应出来的效果不好（例如：...某一列的数据都在100~900，而另一列的数据都在10~99） # sns.heatmap(state_data) sns.heatmap(data=state_data, cmap...}, # annot=True, #默认为False，当为True时，在每个格子写入data中数据 # fmt...每一列的标准差 return (pd_raw - pd_mean) / pd_std 上面这个函数就是定义一个可以用于将数据（Python中的DataFrame对象）进行标准化与中心化的函数，不懂代码的话可以理解为这一步就是如何将数据进行标准化与中心化...，当为True时，在每个格子写入data中数据 # fmt=".2f",#设置每个格子中数据的格式，参考之前的文章，此处保留两位小数 # annot_kws

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