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  • 前篇文章我们介绍了一下Excel中如何设置数据有效性以及COUNTIF函数的用法,这篇文章主要介绍有重复数据时如何统计重复数据的个数以及通过数据有效性去设置单元格允许出现重复数据。 统计单列重复的个数 如下...

    前篇文章我们介绍了一下Excel中如何设置数据有效性以及COUNTIF函数的用法,这篇文章主要介绍有重复数据时如何统计不重复数据的个数以及通过数据有效性去设置单元格不允许出现重复数据。

    统计单列不重复的个数

    如下图所示,要统计B列数据的不重复个数,也就是通过、不适用、未测试、不通过总共4个。应该如何用公式计算呢?

    不重复数据统计

    我们可以在E6单元格输入公式=SUMPRODUCT(1/COUNTIF(B2:B16,B2:B16)),即可统计出B列B2:A16单元格区域的不重复值的个数。

    公式计算不重复个数

    公式解释:COUNTIF(B2:B16,B2:B16)将对B2:A16单元格区域中的每个数据进行个数统计,也就是B2:B16单元格区域中B2单元格数值的个数是COUNTIF(B2:B16,B2),B2:B16单元格区域中B3单元格数值的个数是COUNTIF(B2:B16,B3)。。。以此类推,相当于=COUNTIF(B2:B16,{B2;B3;...;B16}),最后的结果就是将每一单元格数值个数组成一个集合{9;2;2;9;...;2)

    然后通过1/统计的结果,将个数取倒数,1/COUNTIF(B2:B16,B2:B16),得到的结果是={1/9;0.5;0.5;1/9;...;0.5}举例说明,由于数值"通过",在B2:B16单元格区域中有9个,取倒数后就是1/9,9个1/9相加就等于1。也就是将9个重复的"通过"算作了1个,以此类推其它数值。最后用SUMPRODUCT函数将这些结果相加就得到了总的不重复个数。SUMPRODUCT说白了它的一个简单用法就是对集合中的数值进行求和,比如:SUMPRODUCT({1,2,3})相当1+2+3

    单列单元格中不允许输入重复值

    工作中有时我们需要限制某列输入重复的数值,我们可以以下方法来实现。

    单击要设置的列的列标签全选该列,然后单击“数据”选项卡下的“数据工具”组中的“数据有效性”命令按钮。

    不允许重复

    在弹出的“数据有效性”对话框下的“设置”选项卡“有效性条件允许”中设置“自定义”,然后在公式区域选择框中输入公式=COUNTIF(A:A,$A1)=1,其中如果活动单元格是A1,就输入公式=COUNTIF(A:A,$A1)=1,活动单元格是A2,就输入公式=COUNTIF(A:A,$A2)=1,以此类推,最后单击“确定”按钮。

    不允许重复设置

    然后在A列输入重复的数据时将会弹出如下图所示的提示:

    不允许重复提示

    有点可惜,如果A列原先就有重复的数据,设置时是不会提示的,而且重复的数据不会改变(这种情况可以限制我们改动重复的数据,不过没什么用处)。此外复制相同重复的数据,也是可以的,不会提示输入值非法。

    那有没有什么办法解决这个问题呢?其实我们可以通过圈释无效数据方法标记重复的数据。我们可以点击“数据有效性”,然后在选择“圈划无效数据”,然后我们发现,A列有重复的数据都被自动圈划起来,这时我们可以确认是允许重复还是不允许重复输入。

    圈释无效数据

    下篇文章将会介绍如何去除某列中重复的数据,然后再详细介绍一下SUMPRODUCT函数的用法。

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  • kafka如何保证数据丢失

    万次阅读 2018-02-25 23:59:07
    kafka如何保证数据丢失...如果是同步模式:ack机制能够保证数据丢失,如果ack设置为0,风险很大,一般建议设置为0 producer.type=sync request.required.acks=1 如果是异步模式:通过buffer来进行控制数据

    kafka如何保证数据的不丢失

    1.生产者数据的不丢失

    kafka的ack机制:在kafka发送数据的时候,每次发送消息都会有一个确认反馈机制,确保消息正常的能够被收到。

    • 如果是同步模式:ack机制能够保证数据的不丢失,如果ack设置为0,风险很大,一般不建议设置为0
    producer.type=sync 
    request.required.acks=1
    • 如果是异步模式:通过buffer来进行控制数据的发送,有两个值来进行控制,时间阈值与消息的数量阈值,如果buffer满了数据还没有发送出去,如果设置的是立即清理模式,风险很大,一定要设置为阻塞模式
      结论:producer有丢数据的可能,但是可以通过配置保证消息的不丢失
    producer.type=async 
    request.required.acks=1 
    queue.buffering.max.ms=5000 
    queue.buffering.max.messages=10000 
    queue.enqueue.timeout.ms = -1 
    batch.num.messages=200

    2.消费者数据的不丢失

    通过offset commit 来保证数据的不丢失,kafka自己记录了每次消费的offset数值,下次继续消费的时候,接着上次的offset进行消费即可。

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  • layui获取选中行数据的两种方法

    万次阅读 2019-06-17 22:24:46
    开发工具与关键技术:Vs 作者:Mr_恺 撰写时间:2019年6月15日 用过layui中的表格模块,都知道有获取选中行的方法,通过获取行的数据,根据ID...用这个方法一定要在表头设置一个单选框或者复选框,不然它是获取...

    开发工具与关键技术:Vs
    作者:Mr_恺
    撰写时间:2019年6月15日

    用过layui中的表格模块,都知道有获取选中行的方法,通过获取行的数据,根据ID进行数据回填,修改,删除等
    先把js引进来:
    在这里插入图片描述
    第一种方法:

    监听行的点击事件的用法:
    在这里插入图片描述
    设置方法:
    在这里插入图片描述
    现在我点击一行,通过控制台输出,所选中的一行数据
    在这里插入图片描述
    第二种方法:
    在这里插入图片描述
    设置方法:
    用这个方法一定要在表头设置一个单选框或者复选框,不然它是获取不到选中行的数据的,现在我就用复选框做例子:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    现在我点击一行,通过控制台输出,所选中的一行数据
    在这里插入图片描述

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  • 第1章 数据结构绪论

    2021-04-28 15:26:45
    数据不仅仅包括整型、实型等数值类型,还包括字符及声音、图像、视频等非数值类型。 比如我们现在常用的搜索引擎,一般会有网页、MP3、图片、视频等分类。MP3就是声音数据,图片当然是图像数据,视频就不用说了,而...
  • 5.2 外部数据的读取 很显然,每次通过手工构造数据框是现实的,在实际工作中,更多的情况则是通过Python读取外部数据集,这些数据集可能包含在本地的文本文件(如csv、txt等)、电子表格Excel和数据库中(如...
  • 11.2 数据的异步加载

    2021-03-04 14:43:56
    出于安全考虑,现在的浏览器大多支持跨域请求加载数据,所以这里只是简单模拟异步加载数据,让大家对异步加载有个初步认识。 function getData(e) { //通过setTimeout模拟异步加载,设置加载时间为2秒 setTimeout...
  • 3.9 数据系列

    2021-03-04 14:43:55
    对于每种可视化图表,series的形式并完全相同。下面来看一个饼图(pie)的series结构。 series是一个数组结构,使用中括号,中括号内的每个部分用大括号包含,每个大括号类似一个字典结构,包含键(key)和值...
  • echarts设置图例显示问题

    万次阅读 2018-06-27 10:37:14
    Echarts自带的legend图例能够自动控制数据的显示隐藏,如果开发人员自定义图例之后,可以通过两种方式实现数据显示隐藏:1、通过点击图例,控制series数据(太麻烦)2、通过点击图例,控制option.legend.selected...

    Echarts自带的legend图例能够自动控制数据的显示隐藏,如果开发人员自定义图例之后,可以通过两种方式实现数据显示隐藏:

    1、通过点击图例,控制series数据(太麻烦)

    2、通过点击图例,控制option.legend.selected属性进行隐藏、显示,option.legend.selected是图例选中状态表,能够用于某组数据的显示、隐藏,示例:

    function   changeEchartsData(curVal){

    option.legend.selected ={'邮件营销':true,'联盟广告':true,'视频广告':true,'直接访问':false,'搜索引擎':true};

    }


    注意:echarts中必须存在legend属性,如

        legend: {
            show:false,
            data:['邮件营销','联盟广告','视频广告','直接访问','搜索引擎']
        },

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  • 3.6 数据区域缩放

    2021-03-04 14:43:55
    3.6 数据区域缩放 在ECharts中,数据区域缩放组件称为dataZoom,它的作用是向用户提供区域缩放的功能,使用户可以通过区域缩放概览数据的整体情况,也能关注数据的细节。 目前ECharts支持的区域缩放组件有如下几种...
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  • 7.3 OGC数据显示

    2021-03-04 20:33:19
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  • 时空数据

    2021-03-29 13:57:56
    相应地,规则网格采样得到的数据可以表达为点、线、面或规则体等非规则描述,称为规则体数据(Irregular Volumetric Data)。规则体数据采样单元之间的拓扑关系需要采用边表和面表显式地指定,数据结构较为...
  • 5.4 公共地图数据

    2021-03-04 20:33:19
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  • pip install -U "matplotlib通过爬取股市数据的范例程序来学习urllib库的用法 通过不同的网站(即网址),可以收集到由参数指定的股票数据,比如通过网易网站对应网址,可以收集到指定股票在指定时间范围段内的数据...
  • 10.3 数据资产运营

    2020-03-18 15:43:47
    如果需要修改使用的数据资产、数据资产的使用计算逻辑方式或性能要求,都可以通过修改参数设置的方式来实现快速变更,大大降低数据使用的试错成本。 (4)有价值 数据资产运营的最终目的是让数据价值越滚越大,因此...
  • 10.4 数据成本运营

    2020-03-18 15:43:47
    具体可以通过提取数据量与处理耗时的算力基线,以及数据加工输入量的合理性基线分析,发现一些合理的处理逻辑,从而减少可能存在的冗余计算过程。 (3)低价值计算 和存储类似,也存在一些经过加工得到的数据并...
  • 通过Python语言给出的接口,我们可以用同一种方式来操作列表和数组,无需也无从选择,能像Java等语言一样,在定义时必须强制指定是数组还是列表。 既然无从选择,那么可以这样说,在Python中,数组和列表其实是...
  • 3.9 数据的汇总

    2020-09-30 11:05:02
    汇总数据选项设置 如图3.9.2所示,将“性别”选入“分界变量”栏中,将“化学成绩”选入“变量摘要”栏中,系统自动默认为描述平均数,可以单击【函数】按钮选择其他描述。 ● “分界变量”用于分组描述,在左侧栏...
  • 3.3 数据的重构

    2020-09-30 11:05:02
    ●下策:通过复制和粘贴,手动更改数据结构。这种策略效率低,易出错。 ●中策:使用Excel的复制→选择性粘贴→转置功能更改数据结构。这种策略需要使用另一个软件。 ●上策:使用SPSS的数据重构功能。这种策略方便...
  • 3.8 数据的加权

    2020-09-30 11:05:02
    3.8 数据的加权 3.8 数据的加权 3.8.1 什么是加权 “权”的古代含义... ●如果该分析需要“个案加权”,则请取消加权处理,即依次单击【数据】→【个案加权】命令后,在【个案加权】对话框中选择“不对个案加权”。
  • 3.7 数据的筛选

    2020-09-30 11:05:02
    因为在数据的采集和录入阶段,由于问题不清、仪器差错等原因总会导致出现数据不全或者无价值等问题,因此在分析之前,一个很重要的步骤便是对数据进行筛选。 数据筛选,简单而言,就是把符合某一条件的数据选择出来...
  • 3.4 数据的合并

    2020-09-30 11:05:02
    添加个案选项设置 如图3.4.8所示,弹出【变量添加至3.4化学成绩.sav[数据集1]】对话框,打开另一个数据文件有两种方式:若事先在SPSS中打开了另一个数据文件(本例中为“3.4英语成绩.sav”),此时就会在“打开...
  • 3.6 数据的拆分

    2020-09-30 11:05:02
    3.6 数据的拆分 3.6 数据的拆分 在进行数据处理时,有时需要对某些分类变量进行分层分析,例如对不同地区、不同城市化水平的产品销售量进行分析,此时就需要通过数据的拆分来实现。那么,在SPSS中是如何实现数据拆分...
  • 3.16 数据的排序

    2020-09-30 11:05:02
    本节介绍单变量的个案排序,而是重点介绍多变量的单向排序和混合排序。 案例 1: 请对数据案例中的“总成绩”和“量化”进行升序排列,原始数据如图3.16.1所示。 图3.16.1 原始数据 3.16.1 多变量的单向排序 1....

空空如也

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怎么设置数据通过还是不通过