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Excel公式技巧93:查找某行中第一个非零值所在的列标题

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。

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    从零开始学统计 10 | 通俗易懂的 P 值

    文章目录 怎么计算P值 单尾与双尾的P值 抽样分布 单一分布中抽样 两个独立分布中抽样 怎么计算P值 抛两次硬币,计算两次都为正(H)的概率 ?...计算的P值由三个部分组成: 在观察到,在随机事件中发生的概率 与之概率相等的事件的概率 任何比观察的更罕见的事件发生概率 抛 5 次硬币,计算都为正(H)的概率,与P值 ? 概率为 ?...这样得到的双尾t检验 P 值肯定是大于 0.05 的。 ? 一种不常见的情况是,两个样本分的很开。双尾t检验会给一个小于0.05的 p 值。这种就是常说的假阳性,发生概率在 5 %。 ?...从正态分布的数据中,重复抽样 10000次 ? 将每次抽样的 p 值计算下,作图 ? 可以看到 p 值小于 0.05 的个数大约是 500,计算 p 值 500/10000 = 5% ?...两个独立分布代表两组样本相关性很小,T检验就会给出很小的P值。 如果样本量大,我可以做多次T检验,查看T检验给出小P值的概率。 这个是为了检测是否需要增加样本量,排除是否因为抽样问题造成统计误差。

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    秩-非零子式的最高阶数(矩阵内部的连通性)

    从表格里剪出最大的“非零正方形” 子式:就像是从这个表格里剪下来的一小块正方形。你可以选择表格中任意多行和任意多列,然后把这些行和列交叉的部分“剪”下来,就得到一个小正方形。...行列式的值 最高阶数:就是说,我们能从这个表格里剪出的最大的、非零的正方形有多大。这个“大”指的是正方形的边长,也就是包含的行列数。 看懂没有?子式就是一个正方形的行列式,随意取有点像遍历的感觉。...判断矩阵是否可逆: 如果一个方阵(行数和列数相等)的非零子式的最高阶数等于它的阶数,那么这个矩阵就是可逆的。 解决线性方程组: 在解线性方程组时,非零子式的最高阶数可以告诉我们方程组解的情况。...接下来为了完整性,可以看这个结论:如果一个方阵(行数和列数相等)的非零子式的最高阶数等于它的阶数,那么这个矩阵就是可逆的。...方阵也是矩阵 子式: 从一个矩阵中选取若干行和若干列,保留这些行列交叉处的元素所构成的行列式。子式是行列式 非零子式: 值不为零的子式。

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    Pandas针对某列的百分数取最大值无效?(下篇)

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题,问题如下:大佬们,我发现个问题,请教一下,我把某一列譬如0.001什么的,转化了1%以后再对某列做print(df...[df.点击 == df['点击'].max()],最大值 明明有15%的却显示不出来,只显示出来10%以下的,是什么原因啊?...上一篇文章中【瑜亮老师】先取最大值所在的行,然后在转换格式展示数据。这个思路顺利地解决了粉丝的问题,这一篇文章我们一起来看看另外的一个解决思路。那如果这excel中已经有百分数了,怎么取最大数?...二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一个提示如下:一般来说在Excel可以设置格式为百分数,而不是添加字符串%符号,如果是后者,把字符串型的百分数转换成小数,再取最大值 这里【瑜亮老师】给了一个代码如下...顺利地解决了粉丝的问题。 粉丝提问:文本格式为什么7.81%这个值可以筛选出来呢? 答:文本比大小是按照从左向右挨个位置比较的,"7%">"23%",因为7比2大,后面的3根本不参与比较。

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    Pandas针对某列的百分数取最大值无效?(上篇)

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题,问题如下:大佬们,我发现个问题,请教一下,我把某一列譬如0.001什么的,转化了1%以后,再对某列做print(...df[df.点击 == df['点击'].max()],最大值 明明有15%的却显示不出来,只显示出来10%以下的,是什么原因啊?...二、实现过程 后来【瑜亮老师】也给了一个提示如下:因为你的百分比这一列是文本格式的。首先的话需要进行数据类型转换,现在先转为flaot型的。...df[df.比例 == df.比例.max()] max1['比例'] = max1['比例'].apply(lambda x: '{:.2%}'.format(x)) print(max1) 先取最大值所在的行...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题,感谢【瑜亮老师】给出的思路,感谢【莫生气】、【冯诚】等人参与学习交流。

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    编程书说的“Go程序员应该让聚合类型的零值也具有意义”是在讲什么

    在《Go语言编程》这本书和很多其他Go 编程教程中很多都提到过“Go程序员应该让一些聚合类型的零值也具有意义”的概念,我们这篇文章主要说一下有意义的零值这个话题。...变量或者值的每个元素将被赋予其类型的零值:布尔值为false,数字类型为0,字符串为“”,指针,函数,接口,切片,通道和映射为nil。...该初始化是递归完成的,因此,例如,未指定任何值,一个结构体数组的每个元素的字段都将设置为字段类型的零值。 Go始终将值设置为已知默认值的特性对于程序的安全性和正确性很重要,也使Go程序更简单,更紧凑。...这就是Go程序员在说“给你的结构体一个有用的零值”时谈论的内容。 下面是一个使用 sync.Mutex的示例,该示例设计为无需显式初始化即可使用。...可以通过程序检测出nil切片值与具有零长度的切片值之间的差别。以下代码将输出false。

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    如何计算McNemar检验,比较两种机器学习分类器

    McNemar检验是配对的非参数或无分布统计假设检验。...检验统计量的这种计算假定计算中使用的列联表中的每个单元具有至少25个计数。检验统计量具有1自由度的卡方分布。...我们可以总结如下: 不拒绝零假设:分类器在测试集上具有相似的错误比例。 拒绝零假设:分类器在测试集上具有不同的错误比例。 在执行检测并找到显著的结果之后,报告效果统计测量以量化该发现可能是有用的。...Python中的McNemar检验 在Python中可以使用mcnemar()Statsmodels函数实现McNemar检验。 该函数将列联表作为参数,并返回计算出的检验统计量和p值。...这是该检验的默认用法: stat, p= mcnemar(table, exact=True) 或者,如果在列联表中计算检验统计量时使用的所有单元具有25或更大的值,则可以使用检验的标准计算: stat

    3.3K20

    数据结构——全篇1.1万字保姆级吃透串与数组(超详细)

    6.稀疏矩阵         6.1定义&存储方式 稀疏矩阵:具有较多的零元素,且非零元素的分布无规律的矩阵。...6.4.2公式 需要提供两个数组:num[]、cpot[] num[] 表示N中第col列的非零元素个数 cpot[] 初始值表示N中的第col列的第一个非零元素在TM中的位置 公式...} 时间复杂度:O(n+t) ,n列数,t非零个数         6.5十字链表存储                 6.5.1定义 当稀疏矩阵中非零元素的位置或个数经常发生变化时,不宜采用三元组顺序表存储结构...十字链表结点由5个域组成: row:所在行 column:所在列 value:非零元素值 right:存放与该非零元素==同行==的下一个非零元素结点指针。...mu, nu, tu; //行数、列数、非零元素个数 public OLNode[] rhead, chead; //行、列指针数组 }

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    R语言检验独立性:卡方检验(Chi-square test)

    尽管如此,应避免对具有多个维度的列联表进行统计检验,因为除其他原因外,解释结果将具有挑战性。...皮尔逊的卡方检验 该 χ2χ2test是一种非参数测试,可应用于具有各种维度的列联表。测试的名称源自χ2χ2分布,即独立标准正态变量的平方分布。...这是测试统计的分布χ2χ2 测试 ## [1] 7.900708e-07 由于p值小于0.05,我们可以在5%显着性水平上拒绝测试的零假设(断裂的频率独立于羊毛)。...Fisher精确检验以获得p值: ## [1] 8.162421e-07 得到的p值类似于从中获得的p值 χ2χ2 测试并得出相同的结论:我们可以拒绝零假设,即羊毛的类型与不同应力水平下观察到的断裂次数无关...另一个优点了χ2χ2 测试是它更适合维数超过的列联表 2 × 22×2。 非常感谢您阅读本文,有任何问题请在下面留言!

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    稀疏矩阵的压缩方法

    其实,只需要记录非零数字和位置,比如2.6.1中统计网站互相链接的矩阵中,只需要存储标记为 的有关网站信息即可,标记为 的——这些是冗余——可以不保存。...然后,将矩阵 中的所有非零数字(单词出现次数)也组成一个列表(与ind中的列索引对应): val = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1] 一般称val为值。...最后,观察稀疏矩阵 ,第一行第一个非零元素之前共有 个非零元素;第二行的第一个非零元素之前共有 个非零元素,第三行的第一个非零元素之前共有 个非零元素;再记录矩阵中所有的非零数字个数...将这几个数字仍然组成一个列表: ptr = [0, 2, 8, 12] 这样,我们通过ind、val、ptr 三个列表中的值,就能准确地记录了矩阵 中所有非零数字的位置和值,同时剔除了零元素。...可以通过csr_T的属性,分别得到行偏移量、列索引和值,请与前述分析对照,理解 CSR 的特点。

    5.2K20

    数据分享|R语言零膨胀泊松回归ZERO-INFLATED POISSON(ZIP)模型分析露营钓鱼数据实例估计IRR和OR

    然而,计数数据是高度非正态的,并且不能通过 OLS 回归很好地估计。 零膨胀泊松回归 summary(m1) 输出看起来非常像 R 中两个 OLS 回归的输出。...这包括用于预测多余零点的 logit 系数及其标准误差、z 分数和 p 值。 模型的计数和膨胀部分中的所有预测变量都具有统计显着性。该模型对数据的拟合显着优于空模型,即仅截距模型。.... ~ 1) 由于我们在完整模型中有三个预测变量,因此卡方检验的自由度为 3。这会产生较高的显着 p 值;因此,我们的整体模型具有统计学意义。...也就是说,第一行具有我们模型的第一个参数估计值。第二个具有第一个参数的标准误差。第三列包含自举的标准误差。 现在我们可以得到所有参数的置信区间。我们从原始比例开始,使用百分位数和偏差调整的 CI。...## 带百分位数和偏差调整的CI的基本参数估计值 ## 添加行名 row.names(pms) <- names(coef(m)) ## 输出结果 parms ## 与基于正常的近似值相比 confint

    2.2K10

    【视频】ARIMA时间序列模型原理和R语言ARIMAX预测实现案例

    任何具有模式且不是随机白噪声的“非季节性"时间序列都可以使用ARIMA模型进行建模。...参数的显著性检验 检验每一个参数是否显著非零,若不显著非零,即表示该参数所对应的自变量对因变量影响不明显,可将其剔除。...注意:最后三列可以通过在收入变量值的向量中添加两个NA来创建,并将得到的向量作为嵌入函数的输入(维度参数等于要创建的列数)。...温度、收入的滞后期为0、1。 温度,滞后期为0、1、2的收入。 检查每个模型的摘要,并找到信息准则(AIC)值最低的模型。 注意AIC不能用于比较具有不同阶数的ARIMA模型,因为观察值的数量不同。...例如,非差分模型ARIMA(p,0,q)的AIC值不能与差分模型ARIMA(p,1,q)的相应值进行比较。

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    MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案(8)——数据探索之描述性统计

    ,两个变量之间存在明显的某种曲线性相关,但计算线性相关系数时,其r值往往接近零。 二、汇总统计 1....(1)基本统计量 非严格定义情况下,一个数据集合的基本统计量包括总记录数、不同值的个数及各自占比、缺失值的记录数及占比、空白值的记录数及占比等值。...fraction_blank FLOAT 小数表示的具有空白值的行占总行数的百分比。 mean FLOAT 目标列的均值,如果目标列不是数字类型,则该值为NULL。...max FLOAT 目标列的最大值。对于字符串类型,该值为最长字符串的长度。 first_quartile FLOAT 目标列的第一个四分位数,仅针对数字列。...bedroom列具有2、3、4三个值,summary函数按每个bedroom的值分三组计算其它5列的汇总统计值,并且会按不分组(表级)计算全部6个列的汇总统计值,因此生成21条结果数据。

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    创建模型,从停止死记硬背开始

    例如下图所示的复杂流程图和更加具体的统计检验。 检验平均数假设的统计流程图 这会导致统计检验的混乱和误用。不过没关系,因为我将给大家带来一个好消息。...例如,对于NBA选秀数据,可以将“选秀号码”列拆分为乐透区选秀(≤14)和非乐透区选秀(NL)。 然后我们可以找出这两组球员每场平均分的差异。...零假设斜率为零的p值可以通过稳定增加置信区间的宽度,直到接触零假设区域确定 P值给出了原假设为真(即Ho:β=0)时观察数据的概率P(D|Ho)。...进行双样本t检验以寻找乐透区和非乐透区选秀的NBA球员的每场比赛平均职业积分的差异 现在注意结果中的 p 值,这里相对较小的值表明,在原假设的情况下数据不太可能达到P值。...首先,重新缩放上场分钟数(MP)列,使平均值为零,标准差设为1。这样设置的目的是,因为线性模型中的截距会给平均每场比赛0分钟的中锋带来职业PPG,在其他方面真的没有作用。

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    数据分享|R语言零膨胀泊松回归ZERO-INFLATED POISSON(ZIP)模型分析露营钓鱼数据实例估计IRR和OR|附代码数据

    p=26915 最近我们被客户要求撰写关于零膨胀泊松回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。...然而,计数数据是高度非正态的,并且不能通过 OLS 回归很好地估计。 零膨胀泊松回归 summary(m1) 输出看起来非常像 R 中两个 OLS 回归的输出。...这包括用于预测多余零点的 logit 系数及其标准误差、z 分数和 p 值。 模型的计数和膨胀部分中的所有预测变量都具有统计显着性。该模型对数据的拟合显着优于空模型,即仅截距模型。.... ~ 1) 由于我们在完整模型中有三个预测变量,因此卡方检验的自由度为 3。这会产生较高的显着 p 值;因此,我们的整体模型具有统计学意义。...也就是说,第一行具有我们模型的第一个参数估计值。第二个具有第一个参数的标准误差。第三列包含自举的标准误差。 现在我们可以得到所有参数的置信区间。我们从原始比例开始,使用百分位数和偏差调整的 CI。

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    【数据结构】串与数组

    }       }   }    // 4 返回转置后的稀疏矩阵    return tm; } 矩阵转置时间复杂度:O(n×t) ,n列数,t非零个数 4.6.4...2)公式 需要提供两个数组:num[]、cpot[] num[] 表示N中第col列的非零元素个数 cpot[] 初始值表示N中的第col列的第一个非零元素在TM中的位置 公式:...  }     } 时间复杂度:O(n+t) ,n列数,t非零个数 4.6.5 十字链表存储 1)定义 当稀疏矩阵中非零元素的位置或个数经常发生变化时,不宜采用三元组顺序表存储结构,而该用链式存储结构...十字链表结点由5个域组成: row:所在行 column:所在列 value:非零元素值 right:存放与该非零元素==同行==的下一个非零元素结点指针。...down:存放与该非零元素==同列==的下一个非零元素结点指针。

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    JAVA实现稀疏数组转化

    3.稀疏数组转化 1.原理 稀疏数组的列数是固定的,为三列,分别为行数,列数,值。 第一行代表的是普通二维数组的总行数与总列数,即是一个几乘几的矩阵,后面的值代表非零元素的个数。...第二行即以后,分别指的是非零元素的行,列,以及对应非零元素对应的值,而且有几个非零数值就有几行(在第一行之后)。...3.实现稀疏数组的步骤 1.创建一个二维数组,并用增强循环实现遍历 2.遍历这个二维数组,得出非零数据的个数 3.创建对应的稀疏数组,列数为3列,行数要根据非零数值的个数来表示 4.将非零数值的行列,以及它本身的值赋值给稀疏数组对应的位置中去...的值的个数 3.创建对应的稀疏数组,列数为3列,行数要根据非零数值的个数来表示。...在稀疏数组中所有的列数都为3列,且行数得根据对应的非零的值的个数来表示,并且数值对应的行列要在第二行开始,所以行数为对应非零数组加一。

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