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  • A代表待筛选的全集合,B为子集合。 目的:A列中筛选出,B中已经有的数据。使用如下语句 针对C2插入函数 =IF(COUNTIF(B:B,A2),TRUE,FALSE) 扩展到整列

    A列代表待筛选的全集合,B为子集合。
    目的:从A列中筛选出,B列中已经有的数据。使用如下语句

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    • 针对C2插入函数
    =IF(COUNTIF(B:B,A2),TRUE,FALSE)
    

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    • 扩展到整列

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  • 请教下各位高手,SQL中group by 功能用C++如何实现啊? 小弟想做的是多列数据筛选的功能,比如一个结构体中包含成员A,B,C,从一个结构体数组中筛选出A,B,C不完全相同的数据,非常谢谢!
  • 解决思路:通过pandas库的loc()函数筛选出符合要求的数据 例: 要求选出在8-9点的数据,这里我们只需要将时间的小时数分割出来,保留为8和9的数据即可完成筛选 df['时间']= pd.to_datetime(df['时间'],errors='...

    筛选问题

    问题:要根据时间的小时选取出一定时间范围内的数据
    解决思路:通过pandas库中的loc()函数筛选出符合要求的数据
    例:
    在这里插入图片描述
    要求选出在8-9点的数据,这里我们只需要将时间的小时数分割出来,保留为8和9的数据即可完成筛选

    df['时间']= pd.to_datetime(df['时间'],errors='coerce')#将excel表中的时间转化成datatime型
    df['小时'] = df['时间'].dt.hour.fillna(0).astype("int")#在表中添加一行小时数,从时间中切割出来
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述

    其实用df[‘时间’].dt.hour就可以实现切割出时间,其他类似dt.(year,month,day等)均可,前提是将时间类型转化成datatime类型,因为.dt.只能对datatime型进行处理,即不转化不能使用该方法。

    #选出符合要求的数据
    def month_rersev(a):
        return a == 8 or a == 9
    df = df.loc[df['小时'].apply(month_rersev)]#将表中按照符合要求的数据选出来
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述
    根据该列中时间数据分割出小时,再用loc()函数进行筛选,筛选到此已经完成了。
    但是如何将修改后的符合要求的数据存储到表格中?接下来是存储过程中可能出现的小问题。

    保存为新的excel表格

    保存为新的excel表格我选择用.to_excel(‘路径.表名.xlsx’)函数,直接保存为一个新的excel表格,但是会出现不符合要求的情况,如,将前面运行结果的个数的序号也存入表格,时间存入之后显示为#号。
    解决方案:

    with pd.ExcelWriter(r'D:\data\biao6.xlsx',engine='openpyxl',datetime_format='YYYY/MM/DD HH:mm:ss')as writer:
        df.drop('小时',axis=1).to_excel(writer,index=False)
    

    这里使用ExcelWriter函数来规范化输入excel表格的日期时间格式,同时删掉前面为了筛选数据生成的‘小时’那列。

    运行结果:
    在这里插入图片描述
    这里时间的输入依旧是#号,经过判断可知为单元格宽度不够导致显示全为#号,这里通过代码对单元格宽度进行设置

    wb=load_workbook(r"D:\data\biao7.xlsx")
    for sheetname in wb.sheetnames:
        ws=wb[sheetname]
        # 调整列宽
        ws.column_dimensions['B'].width=  20
    wb.save(r"D:\data\biao7.xlsx")#这里路径一定要和之前一样,要不然保存到其他地方去了
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述
    完整代码:

    import pandas as pd
    from openpyxl import load_workbook
    from datetime import datetime
    
    #选出符合要求的数据
    def month_rersev(a):
        return a == 8 or a == 9
    df = pd.read_excel(r"D:\data\biao1.xlsx")
    df['时间']= pd.to_datetime(df['时间'],errors='coerce')#将excel表中的时间转化成datatime型
    df['小时'] = df['时间'].dt.hour.fillna(0).astype("int")#在表中添加一行小时数,从时间中切割出来
    
    
    df = df.loc[df['小时'].apply(month_rersev)]
    
    with pd.ExcelWriter(r'D:\data\biao7.xlsx',engine='openpyxl',datetime_format='YYYY/MM/DD HH:mm:ss')as writer:
        df.drop('小时',axis=1).to_excel(writer,index=False)
    
    
    wb=load_workbook(r"D:\data\biao6.xlsx")
    for sheetname in wb.sheetnames:
        ws=wb[sheetname]
        # 调整列宽
        ws.column_dimensions['B'].width=  20
      
    wb.save(r"D:\data\biao7.xlsx")
    

    参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_39927799/article/details/111287345

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  • 在工作中,有时会需要根据一列从一数据中筛选中该列中成员的其他信息。百度起来,关键词都不知道该怎么打,搜到了也只是讲解一些用法,实际操作起来,如果没有一定的耐心,很那跟着一步一步做下去。我也是受身边...

    本文只是为了备忘,如果能帮助到正好有该需求的人,那是极好的。本人小白,大神轻喷。

    在工作中,有时会需要根据一列从一堆数据中筛选中该列中成员的其他信息。百度起来,关键词都不知道该怎么打,搜到了也只是讲解一些用法,实际操作起来,如果没有一定的耐心,很难跟着一步一步做下去。我也是受身边同事手把手教学才学会的,大家可以参考。

    1.假设原表为下图,而我想从中筛出李四、王五、宋六、田七、郭八、扶九的成绩。

    2.在表中其他位置,或者新加一个sheet,输入要筛选的人名。我这里只是示例,就手动输了,实际情况,很有可能这一列是从其他表中导出的,并不需要手动输入。

    3.在K2位置,也就是李四的语文成绩那,可以双击图中的红色框,或者单击黄色框,然后输入英文的=V,会自动弹出一些选项供选择。鼠标双击VLOOKUP,然后单击李四,结果如框中所示。

    4.输入一个逗号,然后鼠标左键选中A-D列,按下F4键,在输入一个逗号。

    5.输入2,因为想要的内容,在选中的第二列。接着输入一个0,按下回车,语文就完成了。

    6.语文完成,数学就好做了,直接复制语文中的公式,然后按下ESC,接着将公式的内容填入李四的数学中。不过要将2改成3,因为数学成绩在A-D的第三列。英语同理。

    7.其他同学的成绩,只需要按住李四各项成绩的右下角,向下拉即可。

    8.这时,还差最后一步。如果此时将A-D列删除后,你会发现所有用到公式的地方,内容都变成了#REF!。这时需要选中J-M列,复制,单击鼠标右键,选择只黏贴值。这时,随便点击其他的内容,黄色框中的内容就都是具体的值,而不再是公式了。

    这样就完成了,不过示例中数据较少,所以在一个sheet中操作完全可行,如果数据较多,可以新建一个sheet,将需要筛选的列(李四到扶九)放到新建的sheet中,之后的操作类似。

    欢迎大家留意批评指教。

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  • 一般情况下的单条件筛选,数组的filter方法就能够满足需求,本文讨论的重点是多条件下的复合筛选,并列出了几个相关知识点。 // 这个是例子的被筛选数组 var aim = [ {name:'Anne', age: 23, gen...

    有一个需求是在前端部分完成筛选功能,一次拿到所有数据,然后根据条件筛选。通常情况下筛选是后台给接口,在数据量不大的情况下,也有人可能会遇到前端筛选这样的情况。
    一般情况下的单条件筛选,数组的filter方法就能够满足需求,本文讨论的重点是多条件下的复合筛选,并列出了几个相关知识点。

    // 这个是例子中的被筛选数组
    var aim = [
        {name:'Anne', age: 23, gender:'female'},
        {name:'Leila', age: 16, gender:'female'},
        {name:'Jay', age: 19, gender:'male'},
        {name:'Mark', age: 40, gender:'male'}
    ]
    

    单条件单数据筛选

    根据单个名字筛选,用filter方法,判断name是否为目标名字即可

    // 根据单个名字筛选
    function filterByName(aim, name) {
        return aim.filter(item => item.name == name)
    }
    // 输入 aim 'Leila' 期望输出为 [{name:'Leila', age: 16, gender:'female'}]
    console.log(filterByName(aim,'leila'))
    

    单条件多数据筛选

    根据多个名字筛选,这里是用for循环遍历目标数组,然后用find方法找到后push到结果数组里,用find方法是重名情况下也能得到想要的结果。for循环可以用数组的一些遍历方法替代,代码可以更简化,示例就是大概表达个意思。

    // 根据多个名字筛选
    function filterByName1(aim, nameArr) {
        let result = []
        for(let i = 0; i < nameArr.length; i++) {
            result.push(aim.find(item => item.name = nameArr[i]))
        }
        return result
    }
    // 输入 aim ['Anne','Jay'] 
    //期望输出为 [{name:'Anne', age: 23, gender:'female'},{name:'Jay', age: 19, gender:'male'}]
    console.log(filterByName1(aim,['Leila','Jay']))
    // 有BUG 改进后
    
    

    多条件单数据筛选

    根据单个名字或者单个年龄筛选,用filter方法,判断条件之间是或的关系。

    // 根据名字或者年龄筛选
    function filterByName2(aim, name, age) {
        return aim.filter(item => item.name == name || item.age == age)
    }
    console.log(filterByName2(aim,'Leila',19))
    

    多条件多数据筛选

    我最初是用了很笨的双for循环去做,发现很慢,而且并没有达到预期的效果。具体的心路历程已经太遥远,简单介绍以下这个筛选算法。
    首先是把筛选条件都塞到一个对象里,用object对象的keys方法获取到筛选的条件名,及需要筛选的是哪个条件,是name?age? gender?
    然后使用filter方法对目标数据进行筛选,?如下⬇️
    根据名字和年龄多元素筛选

    //根据名字和年龄多元素筛选
    export function multiFilter(array, filters) {
      const filterKeys = Object.keys(filters)
      // filters all elements passing the criteria
      return array.filter((item) => {
        // dynamically validate all filter criteria
        return filterKeys.every(key => {
            //ignore when the filter is empty Anne
          if(!filters[key].length) return true
          return !!~filters[key].indexOf(item[key])
        })
      })
    }
    /*
     * 这段代码并非我原创,感兴趣的可以去原作者那里点个赞
     * 作者是:@author https://gist.github.com/jherax
     * 这段代码里我只加了一行,解决部分筛选条件清空时候整体筛选失效的问题
     */
    
    var filters = {
        name:['Leila', 'Jay'],
        age:[]
    }
    /* 结果:
     * [{name: "Leila", age: 16, gender: "female"},
     *  {name: "Jay", age: 19, gender: "male"}]
     */
    

    例如这里,判断每条数据的name值是否在filters.name数组里,是的话返回true,判断filters.age是空数组的话直接返回true,空数组是模拟了age条件被清空的情况,我们仍然能得到正确的筛选数据。

    转自:https://juejin.im/post/5bc44a71e51d450e935caa11

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