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  • 1. 我采用读取一个范围内的数据, 然后通过QVariant转换到QList<QList<QVariant>>类型, 然后再进行匹配进行查找, 这种方式读取10万行时速度12秒左右,速度太慢。...希望寻求一种能快读查找Excel中关键字的方法
  • 这不是源代码,是通过C#在VS2010下实现的,可以说是个小工具,实现的功能是:打开某一文件下的所有word文档,然后设置一个或多个关键字,然后查找这些...在相应文档中查找到的关键字在excel文档中的相应位置标记。
  • 实现把excel中某些单元格的部分字符作为关键字,进行查找。话不多说直接上代码。 # -*- coding: utf-8 -*- import xlrd import xlwt def read_excel(): workbook = xlrd.open_workbook('tttttt.xlsx') #...

    xlrd对exce进行读操作,xlwt对exce进行写操作。实现把excel中某些单元格部分字符作为关键字,进行查找。话不多说直接上代码。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import xlrd
    import xlwt
    
    
    def read_excel():
    	workbook = xlrd.open_workbook('tttttt.xlsx') #读取源excel文件
    	jieguo = xlwt.Workbook(encoding="ascii")  #生成excel
    	wsheet = jieguo.add_sheet('sheet name') #生成sheet
    	sheetnum=workbook.nsheets  #获取源文件sheet数目
    	y=0 #生成的excel的行计数
    	for m in range(0,sheetnum): 
    		sheet = workbook.sheet_by_index(m) #读取源excel文件第m个sheet的内容
    		nrowsnum=sheet.nrows  #获取该sheet的行数
    		for i in range(0,nrowsnum):
    			date=sheet.row(i) #获取该sheet第i行的内容
    			for n in range(0,len(date)):
    				aaa=str(date[n]) #把该行第n个单元格转化为字符串,目的是下一步的关键字比对
    				if aaa.find('关键字')>0: #进行关键字比对,包含关键字返回1,否则返回0
    					y=y+1 
    					for j in range(len(date)):
    						wsheet.write(y,j,sheet.cell_value(i,j)) #该行包含关键字,则把它所有单元格依次写入入新生成的excel的第y行
    					
    	jieguo.save('jieguo.xls') #保存新生成的Excel
    
    
    
    if __name__ == '__main__':
        read_excel()
    

    因为关键字判断是针对单元格的,所以,如果一行数据中有多个关键字,结果也会生成多行。

    转载于:https://www.cnblogs.com/getfeel/p/10576196.html

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  • 实际工作中,批量定位空单元格,并删除整行,想必是老生常谈的技巧了,这也是Excel中最为常见、最为实用的小技巧,但这个技巧有个局限性,就是只能定位全部空值,或者全部数字或者文本等类型的单元格。如果需要...

    往期文章:

    • 【操作技巧】批量合并相同内容的单元格
    • 【函数应用】跨多个工作表汇总求和
    • 【函数学习】函数学习的四步法
    • 【Excel学习】如何去学习Excel ?

    在实际工作中,批量定位空单元格,并删除整行,想必是老生常谈的技巧了,这也是Excel中最为常见、最为实用的小技巧,但这个技巧有个局限性,就是只能定位全部空值,或者全部数字或者文本等类型的单元格。如果需要删除一列区域里面包含某字符的整行,这样如何操作呢?

    下面我们来看一个例子

    9adf42a1dd396c49c16c0243eb0476f8.png

    我们需要删除姓氏为《马》的整行,即黄色标注单元格的整行。

    想必有的朋友会想到两种方法:

    1、筛选法:将马姓的筛选出来,手动清除内容,取消筛选,然后再用定位空单元格的技巧去批量删除;

    2、替换法:使用替换功能将马姓组合通配符替换成空白,然后再用定位空单元格批量删除;

    以上两种方法皆可,但我们还有更为方便的方法->【查找法】

    第1步

    按快捷键【CTRL+F】,在查找内容输入【马*】,后面的型号代表通配符,如果对通配符不太了解,可以点击底部的【阅读原文】查看第二节免费试听视频教程,其中有讲解

    e28f223e3581d64bd7fd0aeba1db59ca.png

    第2步

    点击【查找全部】,并用鼠标将底框拉长

    68b7ec671fc4cca640bd9f8cf06a5530.png

    第3步

    鼠标点击空白处,并按快捷键【CRTL+A】全选

    2ef173fb0b9cebe878162d9e916bbaad.png

    此时找到三个单元格,并处于选中状态

    70cc177adc36d21c96cd537e9fc70c45.png

    第4步

    关闭查找窗体

    4e81c370c2ae1d10012f87130a11c3be.png

    第5步

    在选中状态点击鼠标右键,选择【删除】

    5cf89d01441b2008bf29aadef3134c55.png

    选择【整行】,【确定】

    45ec7f16091556210368746bfca52425.png

    此时马姓所在行就被删除了

    a426e6550ad747779ac841a72ce16663.png

    是不是比定位法更方便呢?

    结语:

    ◆其实查找和替换的功能还有一些小知识点,只是平时大家仅仅只用到了最初级的功能,从而忽略了有价值的功能,后续将为大家解开这个谜,希望大家喜欢!

    ◆学而不用则殆,希望大家学习后利用到自己的工作中,哪怕是点滴的应用,也是一种进步。给自己的工作带来非常大的方便。

    Excel表格屋学堂 VX群:liuou5201314

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  • 检索一般是根据关键字查找与它关联的信息,这些关键字应该是固定的,否则就会使原来保存的数据失效,也就是说,关键字必须是不可变对象。当然,具体实现上,我们知道,python 是根据是否存在 __hash__ 方法来判断....
    2861da727346421a16d101e5e4dbdb25.png

    1. 字典是什么

    字典是便于信息检索的一种数据结构,鉴于信息检索在程序中无处不在,字典的使用场景也非常广泛,包括许多 python 内部机制的实现,也依赖字典结构,比如命名空间的管理等。

    检索一般是根据关键字查找与它关联的信息,这些关键字应该是固定的,否则就会使原来保存的数据失效,也就是说,关键字必须是不可变对象。当然,在具体实现上,我们知道,python 是根据是否存在 __hash__ 方法来判断一个对象是否可以作为关键字的,用户可以自行实现这个方法,但也承担相应的风险。

    对于信息检索来说,效率往往是关键考虑因素。如果是一个静态字典,主要考虑的是创建和查找的效率问题,而对于更常用的动态字典来说,在其中插入和删除数据的效率也很重要。

    下面,我们从使用者的角度看一下字典所需要支持的操作,然后简单讨论字典的实现技术。当然,它需要支持的操作决定了它应该采用的实现技术。


    从使用者的角度,我可以梳理一下字典需要支持的操作。

    1.1 创建字典

    python 字典提供了多种创建方式:

    # 1. 直接使用大括号a = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}# 2. dict(**kwargs) 方式,只能使用有效的 Python 标识符作为键a = dict(one=1, two=2, three=3)# 3. dict(mapping, **kwargs) 方式a = dict({'three': 3, 'one': 1, 'two': 2})# 4. dict(iterable, **kwargs) 方式a = dict([('two', 2), ('one', 1), ('three', 3)])a = dict(zip(['one', 'two', 'three'], [1, 2, 3]))# 5. 使用类方法 fromkeys(iterable[, value]),只能指定固定值,默认为Nonea = dict.fromkeys(['one', 'two', 'three'])# 6. 使用字典推导式a = {k:v for k,v in zip(['one', 'two', 'three'], [1, 2, 3])}

    1.2 检查字典对象

    # 1. 检查项数length = len(a_dict)# 2. 判断键是否存在if key in a_dict: passif key not in a_dict: pass

    1.3 字典取值

    # 使用键取值,如果键不存在,将抛出 KeyError 异常value = a_dict[key]# 使用 get 方法不会抛出 KeyError 异常,键不存在且没有指定默认值时,返回 Nonevalue = a_dict.get(key)

    1.4 修改字典内容

    # 插入或修改键值a_dict[key] = value# 使用 setdefault 方法时,如果键已存在,会返回其值,不会修改a_dict.setdefault(key, default_value)# pop方法会删除该项并返回value = a_dict.pop(key)  # 返回值item = a_dict.popitem()  # 以元组的方式返回键值对# 删除字典项,不存在时抛出 KeyErrordel a_dict[key]# 移除所有字典项a_dict.clear()# 字典间操作b_dict = a_dict.copy()a_dict.update(b_dict)

    1.5 遍历

    在处理遍历时,python 提供了一个字典视图对象,这种对象提供的是一个动态视图。也就是说,如果字典的内容发生了变化,视图也会随之变化:

    # 以下方法提供的是字典视图对象a_dict.keys()a_dict.values()a_dict.items()iter(a_dict)  # 等价于 iter(a_dict.keys())# 视图对象是动态的>>> a = {'one': 1}>>> keys = a.keys()>>> keysdict_keys(['one'])>>> a['two'] = 2>>> keysdict_keys(['one', 'two'])  # 内容发生了变化

    2. 字典的实现技术

    2.1 基于线性表

    显然,我们可以用列表来保存字典的键和关联的数据对象。

    使用普通线性表时,数据检索的效率是 O(n) ,因为必须一一比对,直到找到键值,或者确定表中不存在该键值。如果我们改进结构,采用有序表,那么,通过二分法,可以以 O(logn) 的效率找到数据,是比较快的。不过,数据并不一定都可以排序,在实践中,甚至需要使用不同类型的对象作为字典的键,这时使用有序表就会遇到一些障碍。

    而对数据插入和删除来说,基于线性表实现的字典在效率上是不能让人满意的。如果采用普通线性表,添加数据的时间复杂度是 O(1),删除数据则为 O(n);如果采用有序表,则插入和删除数据都是 O(n) 的时间复杂度。

    线性表的另一个问题是需要连续的存储空间,对于规模较大的字典来说,也会造成一些困难。

    总的来说,对于频繁变动,需要支持众多类型的键,或者规模较大的字典来说,线性表可能不是最好的选择。


    2.2 基于树形结构

    树形结构是检索系统的常用数据结构。它不需要连续的存储空间,可以支持大规模的数据,如果设计科学,也可以实现高效的检索和修改。

    理论上说,普通二叉树可以实现平均意义上的 O(logn) 检索效率和修改效率。但这种效率是没有保证的,如果没有及时控制和调整,普通二叉树很有可能在持续的数据变动过程中发生结构退化,某个分支无限延伸,导致检索和操作效率往 O(n) 靠近。

    解决结构退化问题的思路,是在数据变动过程中,不断调整其结构,使其保持相对平衡。因此,在实践中可以采用平衡二叉树,或者红黑树,从而实现稳定的 O(logn) 的检索和操作效率。

    如我们所知,除了二叉树,实践中也常常使用多分支排序树,或者说 N叉树。考虑到从磁盘读取数据时,其实是按块读取的,在一个节点上存储更多数据有利于减少磁盘读写操作,因此,多分支排序树在数据库系统中得到很好的应用。比如 MySQL 的 InNoDB 引擎,采用 B+ 树作为索引结构,如果以整数字段作为索引,每个节点大约可以有 1200 个分支。

    当然,python 中的字典和集合采用的并不是基于树形结构的实现,而是基于哈希表的实现,在理想情况下,可以实现 O(1) 复杂度的检索和修改。


    2.3 基于哈希表

    哈希表也叫散列表,本质上是一个线性表。线性表一定有一个下标区间,比如说一个可以存放 8 个元素的列表,其下标区间就是 0-7,如果我们可以设计一种函数,把字典的键映射为这个区间内的一个整数,就可以直接根据键计算得到它存储的具体位置,因而就可以实现快速访问和修改了,这个函数就是散列函数,或者哈希函数。

    散列函数的设计有很多专业的研究,总的来说,它需要实现的基本性质包括:

    • 对于同一个对象,应该得到同样的散列结果;
    • 散列得到的结果范围应该尽量覆盖整个下标空间,否则就会造成空间浪费;
    • 不同键的散列结果应该在整个下标空间均匀分布,否则就会出现严重的冲突问题;
    • 函数的计算最好比较简单,从而减少计算开销;

    容易发现,采用散列表技术实现字典,会有两个绕不过去的问题:

    • 第一个问题是,空间是有限的,也就是说,和列表一样,随着字典内容的增长,一定会出现空间扩展的问题;
    • 第二个问题是,由于空间是有限的,不论我们采用哪种散列技术,总是会碰到不同的键,散列结果为同一个整数的情况,也就是说,出现冲突;

    对于第一个问题,python 字典采用的空间扩展策略和列表的空间扩展策略类似。当我们创建一个空字典或者很小的字典时,初始分配的存储区可以容纳 8 个元素,当存储区的使用超过 2/3 时,字典会更换更大的存储区,并把之前保存的内容重新散列到新存储里。当元素个数低于 50000 个时,新扩展的存储区是原存储区的 4 倍,超过之后则调整为 2 倍。

    为什么元素个数超过 2/3 就进行扩展呢?这个问题涉及到散列表的冲突处理技术。简单地说,由于 python 采用的是内部消解技术,为保持散列表的平均检索速度接近常数,需要控制其负载因子,也就是元素占空间可存储元素数量的比重低于 0.7 到 0.75。


    3. 冲突处理

    哈希表一定会有哈希值冲突问题。比如说,一个可以存放 8 个元素的表,不同键计算得到的哈希值都是 5,这时该怎么处理呢?

    一种解决方案是使用外部空间,叫外部消解技术。比如说,对于所有出现冲突的键值,可以统一放到外部的某个列表,检索的时候,如果发现地址为 5 的空间存储的不是需要的键,就到外部列表查找,如果外部列表也没有找到,就判定这个键不存在。或者说,我们在哈希表中不直接保存对象(或者对象的引用),而保存一个列表的引用,所有哈希值为 5 的对象(或其引用)都保存在这个列表里等。具体实现可以采用多种不同的策略。

    另一种解决方案是内部消解技术,也就是说,如果出现冲突,后进来的值依然会保存在内部空间,只是存储的位置做了调整。具体的调整策略可以多种多样,比如说,直接使用下一个空地址,或者再次进行散列操作等。这样,检索键值的时候,如果原有位置存储着其它键,就按规则继续检索,直到找到,或者遇到一个未使用的空间,从而判断该键不存在。

    python 字典采用的是内消解技术。

    不论如何,哈希值冲突都是我们希望尽量避免的,最坏情况下,所有键值都冲突,哈希表就会退化为一个线性表,数据检索复杂度会从 O(1) 上升为 O(n)。

    事实上,由于哈希表必然出现冲突,因此在安全领域,有哈希碰撞攻击的思路。通过精心构造的、哈希值一致的数据,对同一个 API 发起请求,导致服务器 CPU 都消耗在数据检索上,无法快速响应请求,从而实现 DOS 的目的。


    4. 进阶字典对象

    在 python 中,除了内置的字典,collections 模块还提供了另外两种常用的字典: defautdict 和 OrderDict。

    defaultdict 实际上只是扩展了字典的 __missing__ 方法,支持用户提供一个 default_factory 函数,用于默认值的生成。当我们从字典取值时,如果字典没有对应的键,就会调用 __missing__ 方法,如果未定义这个方法,则直接返回 KeyError 。值得注意的是,__missing__ 方法不会被 __getitem__ 以外的方法调用,也就是说,如果我们使用 get() 函数取值,依然会返回指定的默认值或 None。

    和常规字典相比,OrderDict 对象内部维护着一个根据键插入顺序排序的双向链表,新插入的元素会被放到链表的尾部,从而实现记住插入顺序的功能。不过,python3.7 版本之后,内置字典已经实现了一样的能力,并在 python3.8 版本提供了 __reversed__() 方法,因此,OrderDict 已经没什么存在的必要了。

    进一步了解可以参考官方文档。


    5. 集合

    python 提供了两种内置集合类型:set 和 frozenset。它们的实现技术与字典是一致的,当然,frozenset 是不可变对象,其实现不需要考虑空间扩展的问题。

    fronzenset 与 set 的关系有点类似于 tuple 与 list 的关系,形式上分为不可变和可变,底层技术基本一致,在实践中却往往用于完全不同的场景。

    和字典不一样的地方在于,集合需要考虑数学中的集合类计算,如交集、并集、差集与对称差集等等。如果有兴趣,也可以直接查看官方文档。


    END

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  • vloohup(lookup_value,table_array,col_index_number,[range_lookup])vloohup(找什么,哪里找,结果所在列,按什么方式找)lookup_value找什么,指定查找关键字table_array,哪里找,指定查找源的时候...

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    职场神查找,vlookup函数深度讲解

    1、补全信息

    这是vlookup函数用的最多的功能。

    vloohup(lookup_value,table_array,col_index_number,[range_lookup])

    vloohup(找什么,在哪里找,结果所在列,按什么方式找)

    lookup_value找什么,指定查找的关键字

    table_array,在哪里找,在指定查找源的时候,如果查找的是姓名,则需要以姓名列为第一列,查找原则是把需要查找的关键字作为第一列,从左往右找

    col_index_number,结果所在列,意思就是关键字作为第一列,从左往右逐一排下来的列号

    true 近似匹配,

    flase 精确匹配,使用了精确匹配后,vlookup变身非常较真的查询员,找和被找的关键词,必须完全一样才会给你结果。

    需要注意一下,找和被找的数量关系,比如说一对一的关系,vlookup找起来没有问题,如果是一对多的关系,比如说工资表,你的名字每个月都会出现一次,如果要同时显示你的工号、月份和工资,就需要在工资表这边使用vlookup函数,才能对应的找出对应的工号。

    当遇到一对多的情况时,要在多的一方使用vlookup函数,多的一方设置为查找源,返回结果到少的一方,如果反过来,可能得不到想要的记过。

    true=1,表示真,flase=0,表示假,所以在vlookup函数中可以直接写0,代替近似匹配。

    2、阶梯匹配

    在很多企业中,能看到业绩阶梯提成表,业绩提成呈梯度变化。

    比如要用业绩去算提成,找到提成比例后,填到对应的比例中,这就是阶梯匹配。

    这个也可以用if套if函数来算,比如说先判断业绩是不是大于等于200,是的话按照10%提成,不是的话判断是否大于150,是的话提成8%,如果不是则再判断是否大于100,是的话按照5%,不是的话判断是否大于50,是的话提成2%,不是的话,没有提成。

    这个下来有四个判断,每个判断匹配一个if函数,if函数做简单判断的时候没有问题,条件过多的时候不便于阅读。

    用vlookup函数来找,这次是以业绩为关键字来查找,vloohup(业绩,A:C,2,1)。

    近似匹配的玩法是矮子里面挑高个,拿着82万业绩去B列业绩下限里找,不是找82这个数字,而是找所有比82小的数字,然后揪出矮子里个子最高的那个,所以做区间选择的时候,需要把每个区间的分割数字单独标出来。

    要实现阶梯匹配,左边的阶梯表要新增一列,放等级的下限杜,并且按从小到大升序排列,否则查找结果可能会出错。

    3、#N/A错误

    用vlookup函数会经常遇到#N/A错误,表示not available,没找到的意思,比如说精确匹配的时候,两个单元格的内容要完全一致。

    从系统中导出的文件,还会夹杂着看不见的字符,比如说回车符,制表符、空格等等,这都是脏数据,需要洗干净才能用。

    正确的做法是用trim函数。它的作用是把字串头尾的空格和其他看不见的字符都删掉,=Trim(需要清洗的数据)即可

    如果单元格数据类型不一致,也会出现#N/A错误。

    很多时候,我们用vlookup函数找东西,技术上没有问题,真的是因为要找的东西不存在,所以会返回#N/A错误。这时候的#N/A错误并不表示错了,只是看起来不好看,可以用iferror函数,把这些错误美化下。可以在vlookup前面套一个iferror函数,=IFError(vlookup,找不到)

    4、hlookup函数简介

    vllookup函数中,v代表vertical,垂直的意思。

    vlookup函数是按列从左往右找的,也就是垂直查找。

    hlookup是水平查找,h代表horizontal,它是按行从上到下找。

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