标签：VBA 有时候，不一定会查找到精确的值，如果是这样的话，应该可以找到最接近的值。有很多公式可以实现，然而本文不使用公式，而是使用VBA代码来实现。...下面的VBA代码将遍历一系列单元格，并评估最接近的匹配值。...As Range Dim r As Range Dim Mx As Single Dim i As Long Dim target As Integer '要查找的值所在的单元格...= Abs(target - r) i = r.Row End If Next r Cells(i, 3) = "匹配" End Sub 找到最接近值的关键是找到目标...如果两个值之间的差为零，则有匹配项，否则，范围内最接近零的数字是最接近的匹配项，因为该数字是最接近的。 本示例中，评估的数字在列B中，你可以根据需要进行更改。
有时候，我们给定一个数值，想要查找与该数值最接近的相应的值，如下图1所示。 ?...我们想要查找与给定价格24.2最接近的价格所对应的商品，很显然，有两个商品乳胶垫和纯生啤酒的价格与24.2接近，但纯生啤酒的价格更接近，因此返回的值应该是“纯生啤酒”。...在单元格E3中，使用的数组公式为： =INDEX(表1[商品],MATCH(MIN(ABS(表1[价格]-E1)),ABS(表1[价格]-E1),0)) 结果如下图2所示。 ?...在公式中，我们使用了MIN函数和ABS函数来查找与单元格E1中的值最接近的值，其中的： MATCH(MIN(ABS(表1[价格]-E1)),ABS(表1[价格]-E1),0) 被转换为： MATCH(0.189999999999998..., {6.62;12.88;17.4;20.91;14.23;0.359999999999999;0.189999999999998},0) 得到最接近的值所在的位置为： 7 代入INDEX函数中，得到
标签：Python，Pandas 本文介绍在pandas中如何找到与给定输入最接近的值。 有时候，我们试图使用一个值筛选数据框架，但是这个值不存在，这样我们会接收到一个空的数据框架，这不是我们想要的。...我们想要的是，在数据框架中找到与这个输入值最接近的值。 下面是一个简单的数据集，将用于演示这项技术。假设有5天的SPY股票（假想）价格。 图1 假设我们想要找到与价格386最接近的值所在的行。...在这种情况下，我们不能使用大于“>”或小于“的筛选器，因为不知道匹配值是高于还是低于给定的输入值386。 过程 1.计算每个值与输入值之差。...2.使用差的绝对值，以帮助排名，因为可能有正数和负数。 3.对上述第2步的结果进行排序，绝对差值最小的记录就是最接近输入值的记录。...1.在右侧，原始数据框架（或绝对差数据框架，因为它们的索引相同）有一个数字索引0,1,2,3,4。
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。
2021-08-07：与数组中元素的最大异或值。给你一个由非负整数组成的数组 nums 。另有一个查询数组 queries ，其中 queriesi = xi, mi 。...第 i 个查询的答案是 xi 和任何 nums 数组中不超过 mi 的元素按位异或（XOR）得到的最大值。...数组的元素的二进制，前缀树存最小值。 代码用golang编写。...cur = cur.nexts[path] cur.min = getMin(cur.min, num) } } // 这个结构中，已经收集了一票数字 // 请返回哪个数字与X异或的结果最大...30; move >= 0; move-- { path := (x >> move) & 1 // 期待遇到的东西 best := path ^ 1
使按钮变为不可用或可用状态只需要设置按纽的disabled属性为true即为不可用状态，flase即为可用状态。...方法： document.getElementByIdx("btn").disabled=true; JQ方法： $("#btn").attr("disabled", true); 设置按纽状态最常用的地方就是获取短信验证码...，为了防止用户不停的去获取，我们需要在用户点击获取之后把按纽的值设置为不可用，并设置一个倒计时，倒计时结束之后再把按纽设置为可用状态，防止没收到验证码的用户可以重新获取。...顺便把更改button值的JQ也记录一下： $("#dcButton").val("这样可将BUTTON值替换。");
在需要的地方，你可以用NaN的非标准类型(例：'n/a','na','-')来替代缺失的值。...替换全部非数值型值 我们可以用需要的值来替换全部非数值型值，下面先使用14这个值。...使用中位数替换缺失值 我们可以使用非数值型值所在列的中位数进行替换，下列中的中位是为3.5。...删除缺值项 如果你只是想简单地排除缺值项，可以用dropna函数配合axis参数进行。缺省情况下，axis=0表示沿横轴（行）删除含有有非数值型字段的任何行。...在将它们视为模型的候选者之前，你只需要具有90％可用功能的记录。
缺失值模式 在收集有关变量的观察结果时，由于多种原因可能会出现缺失值，例如 – 机械/设备错误； 部分研究人员的错误； 不可用的受访者； 意外删除观察； 部分受访者健忘； 会计错误等。...所拥有财产的可变数量的缺失值将取决于收入变量。 非随机缺失 (MNAR)； 当缺失值既取决于数据的特征又取决于缺失值时，就会发生这种情况。在这种情况下，很难确定缺失值的产生机制。...其中： 例如，两点 (3, NA , 5) 和 (1, 0, 0) 之间的欧氏距离为： 现在我们使用sklearn包 pairwise metric 模块中的sklearn nan_euclidean_distances...在这种情况下，上面的代码显示观察 1 (3, NA, 5) 和观察 3 (3, 3, 3) 在距离方面最接近 (~2.45)。...此外，将观测值 1 (3, NA, 5) 中的缺失值与 2 最近邻进行估算将给出 1.5 的估计值，这与观测值 2 和 3 的第二个维度的平均值相同，即 (1, 0, 0) 和 (3, 3, 3)。
2022-04-15：给定一个非负数组arr，学生依次坐在0~N-1位置，每个值表示学生的安静值， 如果在i位置安置插班生，那么i位置的安静值变成0，同时任何同学都会被影响到而减少安静值， 同学安静值减少的量...: N - 这个同学到插班生的距离， 但是减到0以下的话，当做0处理。...返回一个和arr等长的ans数组，ansi表示如果把插班生安排在i位置，所有学生的安静值的和。 比如 : arr = {3,4,2,1,5}，应该返回{4,3,2,3,4}。....n { ans.push(0); } for i in 0..n { let mut sum: isize = 0; for j in...0..i { sum += get_max(0, arr[j as usize] - (n - abs(i - j))); } for j in
题目： 从1,2,3，…..98,99,2015这100个数中任意选择若干个数（可能为0个数）求异或，试求异或的期望值。...那么我们可以先考虑取到的若干个数的某一位： 由于异或的特性， 对任意一个二进制位，取奇数个1异或后会得到1，取偶数个1异或后会得到0，与取0的个数无关。...这意味着对于任何一次（0个除外）选取，选取的到若干个数的二进制数中，11位中每一位都有可能取到1，那么如果取到的1是奇数个，该位置异或后的结果就是1。...于是我们可以得出一个很有意思的结论，在异或之后的二进制数中，每一位取到1的概率是0.5，那么取到0也是0.5，对于离散事件，我们就能求期望了，当然还是0.5。...所以设置了bool型flag[100]数组，它就像一个简易的hash表，索引就是100下下标，值为0，1。
Pandas 中的缺失数据 Pandas 处理缺失值的方式受到其对 NumPy 包的依赖性的限制，NumPy 包没有非浮点数据类型的 NA 值的内置概念。..., 2, None]) ''' 0 1.0 1 NaN 2 2.0 3 NaN dtype: float64 ''' 对于没有可用标记值的类型，当存在 NA 值时，Pandas...空值上的操作 正如我们所看到的，Pandas 将None和NaN视为基本可互换的，用于指示缺失值或空值。为了促进这个惯例，有几种有用的方法可用于检测，删除和替换 Pandas 数据结构中的空值。...(axis='columns') 2 0 2 1 5 2 6 但这也会丢掉一些好的数据; 你可能更愿意删除全部为 NA 值或大多数为 NA 值的行或列。...参数允许你为要保留的行/列指定最小数量的非空值： df.dropna(axis='rows', thresh=3) 0 1 2 3 1 2.0 3.0 5 NaN 这里删除了第一行和最后一行，因为它们只包含两个非空值
它们的意义分别为： • NA：表示缺失值(Missing value)，是“Not Available”的缩写 • Inf：表示无穷大，是“Infinite”的缩写 • NaN：表示非数值，是“Not...[1] TRUE is.infinite(2/0) [1] TRUE NaN 有些运算会导致结果为非数值，在R中用NaN来表示，比如： 0 / 0 [1] NaN Inf - Inf...[1] NaN Inf / Inf [1] NaN 在R中，用is.nan()来判断是否为非数值，比如： is.nan(2) [1] FALSE is.nan(NA) ## 缺失值NA...TRUE FALSE TRUE FALSE 显然用==不可行（为啥不行，仔细想想就明白），在R中可用is.na()函数来判断是否为缺失值 有时我们想删除缺失值或想知道有多少个缺失值，可以通过下面代码来实现...is.na(x)] ## 删除缺失值 [1] 2 5 8 sum(is.na(x)) ## 缺失值的个数 [1] 2 对于处理含有缺失值的向量，很多函数在默认参数下不能工作，比如：
isNaN() 函数用于检查其参数是否是非数字值。如果参数值为 NaN 或字符串、对象、undefined等非数字值则返回 true, 否则返回 false。...() 设置秒（0-59） setTime() 设置时间（从 1970 年 1 月 1 日至今的毫秒数） 数学Math Math.round(x) 的返回值是 x 四舍五入为最接近的整数： Math.pow...（介于 -1 与 1 之间的值） Math.min() 和 Math.max() 可用于查找参数列表中的最低或最高值 Math.random() 返回介于 0（包括） 与 1（不包括） 之间的随机数 Math.E...,n) 返回最低值 pow(x,y) 返回 x 的 y 次幂 random() 返回 0 ~ 1 之间的随机数 round(x) 把 x 四舍五入为最接近的整数 sin(x) 返回 x（x 以角度计）的正弦...[0-9] 查找任何从 0 至 9 的数字。 (x|y) 查找任何以 | 分隔的选项。 元字符是拥有特殊含义的字符： \d 查找数字。 \s 查找空白字符。 \b 匹配单词边界。
最大值和最小值 该函数可用于查找x和 y 的最大值：max(x,y) #include using namespace std; int main() { cout << max(6, 11)...; return 0; } 演示： 该函数可用于查找x 和y的最小值 ：min(x,y) #include using namespace std; int main() { cout...(x) 返回 x 的反正切值 cbrt(x) 返回 x 的立方根 ceil(x) 返回 x 的值向上舍入到最接近的整数 cos(x) 返回 x 的余弦 cosh(x) 返回 x 的双曲余弦值 exp(x...) 返回 E^x的值 expm1(x) 返回ex -1 fabs(x) 返回浮动 x 的绝对值 fdim(x, y) 返回 x 和 y 之间的正差 floor(x) 返回向下舍入到最接近的整数的 x 的值...hypot(x, y) 返回 sqrt(x2 +y2) 没有中间溢出或下溢 tanh(x) 返回双精度值的双曲正切 tan(x) 返回一个角的正切值 sinh(x) 返回双精度值的双曲正弦值 sin
（2）随机缺失：若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失（MAR）。 （3）非随机缺失：若缺失数据不属于MCAR或MAR，则数据为非随机缺失（NIMAR）。...is.na（）、is.nan（）和is.infinte（）函数的返回值示例 x is.na（x） is.nan（x） is.infinite（x） xNA TRUE FALSE FALSE x0.../0 TRUE TRUE FALSE x0 FALSE FALSE TRUE complete.cases（）可用来识别矩阵或数据框中没有缺失值的行，若每行都包含完整的实例，则返回TRUE...5.理性处理不完整数据 6.完整实例分析（行删除） 函数complete.cases（）、na.omit（）可用来存储没有缺失值的数据框或矩阵形式的实例（行）： [plain] view plaincopy...简单插补的一个优点是，解决“缺失值问题”时不会减少分析过程中可用的样本量。虽然 简单插补用法简单，但对于非MCAR的数据会产生有偏的结果。
与频率法一样，我们通过检查模型的残差分布来检验这一假设。如果残差是高度非正态或偏态的，则违反了假设，任何随后的推断都是无效的。 检验m\_wage\_iq的残差。正态分布误差的假设有效吗?...默认情况下，lm函数执行完整的案例分析，因此它会删除一个或多个预测变量中缺少（NA）值的观察值。 由于这些缺失的值，我们必须做一个额外的假设，以便我们的推论是有效的。...解决这一问题的一种方法是实现贝叶斯模型平均（Bayesian model averaging，BMA），即对多个模型进行平均，从新数据中获得系数的后验值和预测值。我们可以使用它来实现BMA或选择模型。...这通常应用于回归建模中，尽管我们将通过一个仅包含截距项的示例来进行分析。 假设你观察到y的四个数值观测值，分别为2、2、0和0，样本均值y′=1，样本方差s2=4/3。...回到工资数据集，让我们找到最佳预测模型下的预测值，即预测值最接近BMA和相应的后验标准差的模型。
，则数据为随机缺失（MAR） (3) 非随机缺失 若缺失数据不属于MCAR或MAR，则数据为非随机缺失（NMAR）。...处理缺失数据的方法： ? 15.2 识别缺失值 is.na()、is.nan()和is.infinite()函数的返回值示例 ?...complete.cases(sleep),]#列出有一个或多个缺失值的行 > options(digits=2) > sum(is.na(sleep$Dream)) [1] 12 > mean(is.na...）插补 所谓简单插补，即用某个值（如均值、中位数或众数）来替换变量中的缺失值。...若使用均值 替换，Dream变量中的缺失值可用1.97来替换，NonD中的缺失值可用8.67来替换（两个值分别是Dream和NonD的均值）简单插补的一个优点是，解决“缺失值问题”时不会减少分析过程中可用的样本量
匹配一组字符 匹配多个字符中的某一个 使用[ab]确定可选的字符 使用[0-9]确定可选的字符范围 s = 'na.txt' \ 'na2.txt' \ 'sa1.txt' \...a后面字符仅为数字的结果为{}'.format(re.findall(r'[ns]a[0-9]\.txt',s))) 结果为: 匹配na或sa.txt的结果为['na2.txt', 'sa1.txt'...，有时也需要匹配非集合中的字符，在正则表达式中，我们可以使用^字符对集合进行取非操作 s = 'na.txt' \ 'na2.txt' \ 'sa1.txt' \ 'ca1.txt...元字符 说明 \d 任何一个数字 (等价于[0-9]) \D 任何一个非数字(等价于[^0-9]) 字母数字元字符 元字符 说明 \w 任何一个字母数字字符(大小写均可)或下划线字符 (等价于[a-zA-Z0...在许多实现里，第0个匹配(\0)可以用来代表整个正则表达式 前后查找 这种模式，包含的匹配本身并不返回，而是用于确定正确的匹配位置，它并不是匹配结果的一部分。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
