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动态数组公式:动态获取某列中首次出现#NA值之前一行的数据

标签:动态数组 如下图1所示,在数据中有些为值错误#N/A数据,如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据(图中红色数据,即图2所示的数据),如何使用公式解决?...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据,则将公式稍作修改为: =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式: =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变...,那么上述公式会自动更新为最新获取的值。...自从Microsoft推出动态数组函数后,很多求解复杂问题的公式都得到的简化,很多看似无法用公式解决的问题也很容易用公式来实现了。

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    R语言中的特殊值及缺失值NA的处理方法

    R语言中存在一些null-able values,当我们进行数据分析时,理解这些值是非常重要的。...如数据框df共有1000行数据,有10行包含NA,不妨直接采用函数na.omit()来去掉带有NA的行,也可以使用tidyr包的drop_na()函数来指定去除哪一列的NA。...drop_na(df,X1) # 去除X1列的NA 2 填充法 用其他数值填充数据框中的缺失值NA。...replace_na(df$X1,5) # 把df的X1列中的NA填充为5 2.3 fill() 使用tidyr包的fill()函数将上/下一行的数值填充至选定列中NA。...fill(df,X1,.direction = "up") # 将NA下一行的值填充到df的X1列中的NA 除此之外,类似原理的填充法还有均值填充法(用该变量的其余数值的均值来填充)、LOCF(last

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    Excel公式技巧68:查找并获取所有匹配的值

    利用这列分组数据,我们能方便地查找并获取所有匹配的值。 如下图1所示的工作表,我们想查找商品名称是“笔记本”且在区域A的所有数据。 ?...图1 我们利用《Excel公式技巧67:按条件将数据分组标识》中的公式技巧,在单元格E3中输入公式: =SUM(E2,AND(B3:B20=H3,C3:C20=I3)) 向下拉至单元格E20,从而构建了一个辅助列...可以看到,工作表中以商品名称是“笔记本”且在区域A的数据行为分界点连续编号。 在单元格G3中输入公式: =MAX(E3:E20) 得到共有多少个满足条件的查找值。...公式很简单,其关键在于: MATCH(G6,E3:E 查找到第n个(由列G中的单元格指定)匹配的值所在的位置。 而COLUMNS($H6:H6)则返回要获取的值所在列的位置。...如果使用定义的名称,则公式更加简洁,如下图2所示。 ? 图2 欢迎在下面留言,完善本文内容,让更多的人学到更完美的知识。 欢迎到知识星球:完美Excel社群,进行技术交流和提问,获取更多电子资料。

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    Pandas 查找,丢弃列值唯一的列

    前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中列值唯一的列,简言之,就是某列的数值除空值外,全都是一样的,比如:全0,全1,或者全部都是一样的字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些列大多形同虚设,所以当数据集列很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据列中的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”,如下图: 所以只要把列的缺失值先丢弃,再统计该列的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测列值唯一的所有列并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我的其余文章,提建议,共同进步。

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    用过Excel,就会获取pandas数据框架中的值、行和列

    在Excel中,我们可以看到行、列和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...df.columns 提供列(标题)名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度,在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用行和列的交集。...记住这种表示法的一个更简单的方法是:df[列名]提供一列,然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc的语法是df.loc[行,列],需要提醒行(索引)和列的可能值是什么?

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    删除列中的 NULL 值

    图 2 输出的结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 中的 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL 值,且NULL值无处不在,而图2 里面的NULL只出现在这几个字段的末尾。...这个就类似于 Excel 里面的操作,把 NULL 所在的单元格删了,下方的单元格往上移,如果下方单元格的值仍是 NULL,则继续往下找,直到找到了非 NULL 值来补全这个单元格的内容。...有一个思路:把每一列去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立的表,这个表只有两个字段,一个是序号,另一个是去 NULL 后的值。...一个比较灵活的做法是对原表的数据做列转行,最后再通过行转列实现图2 的输出。具体的实现看下面的 SQL(我偷懒了,直接把原数据通过 SELECT 子句生成了)。...,按值在原表的列出现的顺序设置了序号,目的是维持同一列中的值的相对顺序不变。

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    Excel公式技巧73:获取一列中长度最大的数据值

    在《Excel公式技巧72:获取一列中单元格内容的最大长度》中,我们使用一个简单的数组公式: =MAX(LEN(B3:B12)) 获取一列中单元格内容最长的文本长度值。...那么,这个最长的文本是什么呢?我们如何使用公式获取长度最长的文本数据值?有了前面的基础后,这不难实现。...图1 我们已经知道,公式中的: MAX(LEN(B3:B12)) 得到单元格区域中最长单元格的长度值:12 公式中的: LEN(B3:B12) 生成由单元格区域中各单元格长度值组成的数组: {7;6;4...;5;12;6;3;6;1;3} 将上述结果作为MATCH函数的参数,找到最大长度值所在的位置: MATCH(MAX(LEN(B3:B12)),LEN(B3:B12),0) 转换为: MATCH(12,...{7;6;4;5;12;6;3;6;1;3},0) 得到: 5 代入INDEX函数中,得到: =INDEX(B3:B12,5) 得到内容最长的单元格B7中的值: excelperfect 如果将单元格区域命名为

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    R 数据整理(三:缺失值NA 的处理方法汇总)

    > is.na(c(1,2,3,NA,'sdas')) [1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE # 我们可以直接用which 获取TRUE 所在的index 但是,这个函数并不能很好的使用在数据框中...其会返回一个矩阵,对应的缺失值会在对应位置返回一个TRUE,如果这时候通过which 获取,其只会返回一个坐标,这是因为数据框经过is.na 后返回一个矩阵,而矩阵的坐标关系和向量又非常的微妙,其本质也就是向量的不同的排列...如果你是个数学鬼才,可以计算一下,也就是所在坐标对行数取余,这个余就是NA所在的行数: > which(is.na(rcmat)) [1] 205214 > 205214%%70544 [1] 64126...drop_na() 效果和na.omit 一样,但是高级之处在于,其可以指定列,对数据框某列存在NA 的行直接删除: > X[2,2] = NA;X[6,1] = NA > X X1 X2 1..."A" "B" "C" "D" "E" "0" > replace_na(X$X2,6) [1] 1 6 3 4 5 6 fill() 不同于drop_na 的直接暴力删除,fill 非常贴心的将缺失值替换为其所在列的上一行数值的值

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    按列翻转得到最大值等行数(查找相同的模式,哈希计数)

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    日常开发中,获取数据的总数是很常见的业务场景,但是我们发现随着数据的增长count(*)越来越慢,这个是为什么呢, count(*)的实现方式 我们要明确不同的存储引擎,他的实现方式不一样 MyiSAM...,由于redis不能永久的存储在内存中,因此我们可能会想到持久化存储起来,即使这样,万一redis异常重启了,有可能会发生数据丢失,比如数据插入一行数据,redis记录值加1,此时还没有持久化,此时redis...比如有个页面要显示近期操作的100条记录和总操作数,这页面的逻辑就是到redis获取总数,再到数据库获取100条记录,如下两种会发生数据不一致的情况 查询到100结果里面有最新插入的数据,而redis...,放一个数字1进去,判断是不可能为空的,按行累加 count(1)的性能要高于count(id),是由于count(id)返回id会涉及到解析数据行,以及拷贝字段值的操作 count(字段) 如果这个字段是定义为...count(*) 并不会把所有字段全部取出来,而是专门做的优化,不取值,count(*)肯定不是null,按行累加。

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