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clean函数在线播放_clean函数的妙用(2024年11月免费观看)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-26

clean函数

无法匹配你是否遇到过VLOOKUP公式明明没错，但数据却无法匹配的情况？𐟤” 别担心，这里为你揭秘三大原因，并提供解决方法！ 𐟔 第一种：格式作怪有时，问题可能出在单元格格式上。比如，某个订单号的单元格是文本型，而目标单元格是常规数字。这样就会导致匹配失败。解决方法：选中所有订单号数据后单击左侧感叹号，选择【转换为数字】。 𐟔 第二种：空格或其他不可见字符作怪有时，空格或其他非打印字符会导致VLOOKUP无法匹配。你可以通过以下方法检查和处理：全选字符查看：双击单元格进入编辑状态，然后全选字符查看是否有多余的空格或不可见字符。 LEN函数检查：建立辅助列，用公式=len(C2）返回字符数，检查源数据和目标数据的字符数是否一样。 𐟔 第三种：非打印字符作怪有些数据中可能存在一些特殊的非打印字符，这些字符在Excel中是无法看到的。解决方法：使用CLEAN函数清除这些非打印字符。公式为=TRIM(CLEAN(A2))。 𐟓 写在最后：如果你按照以上方法检查和处理后仍然无法匹配，建议使用VLOOKUP的近似匹配功能。另外，确保你的数据源和目标单元格的格式完全一致，这样可以避免很多麻烦。希望这些方法能帮你解决VLOOKUP无法匹配的问题！𐟒ꀀ

Excel数据清洗三大技巧与七大函数详解嘿，Excel爱好者们！今天给大家带来一份超实用的数据清洗指南！无论你是数据分析师还是职场新人，掌握这三大技巧和七大函数，数据清洗将变得轻而易举！𐟎‰ 𐟧𙠦𘅩™䥤禳•：告别脏数据！在数据中，那些看不见的非打印字符，比如空格、换行符，真是让人头疼。不过，有了CLEAN和TRIM函数，它们就无所遁形啦！ CLEAN：一键清除所有非打印字符，让你的数据更加干净利落。 TRIM：除了去除文本前后的空格，还能把中间的多个连续空格压缩成一个，数据看起来更加清爽。 𐟔„ 替换术：错误值与敏感信息，拜拜！数据中的错误值（如/0!、/A）和敏感信息（如电话号码、身份证号）都需要特别处理。 IFERROR：当公式出错时，不再显示刺眼的错误代码，而是优雅地替换成你指定的值，比如“信息缺失”或0。 REPLACE：想要给电话号码打码？或者替换某个特定字符串？REPLACE函数帮你搞定，精准替换，不留痕迹。 𐟔 提取术：精准定位，只取所需！面对冗长的数据列，我们往往只需要其中的一部分。这时，LEFT、MID和RIGHT函数就是你的得力助手！ LEFT：从左边开始，提取指定数量的字符。比如，提取日期的年份部分。 MID：从中间位置开始，提取指定长度的字符串。无论是邮箱的域名还是身份证号码的某几位，都不在话下。 RIGHT：从右边开始，提取指定数量的字符。适合提取后缀名、时间戳的秒数等。总结：掌握了这三大技巧和七大函数，你就能轻松应对各种数据清洗挑战，让数据更加准确、干净、有价值！𐟒꠨𞗥䚧𛃤𙠯𜌦ŠŠ知识变成技能哦！下次遇到数据清洗的难题，再也不用慌啦！𐟘‰

𐟧𜅸cel中的Clean函数探秘𐟧𜊰Ÿ”Clean函数，你听说过吗？它可是Excel中一个超实用的功能哦！𐟒꨿™个函数能帮你清除文本中那些在常规显示下看不到的字符，比如换行符、制表符等。𐟘露是觉得很神奇？ 𐟤”那么，什么时候会用得到Clean函数呢？比如，当你从其他地方复制数据到Excel时，可能会遇到一些不可见的字符，它们可能会影响数据的显示和格式。这时，Clean函数就能大显身手啦！𐟒劊𐟑€快来看看Clean函数是怎么操作的吧！很简单哦！只需要在公式栏里输入“=Clean(引用文本)”就可以了。比如，“=Clean(A5)”就会清除A5单元格中的所有非打印字符。𐟒‍♀️ 𐟘‰现在，你是不是对Clean函数有了更深入的了解呢？赶快试试吧，相信你会爱上它的便捷和实用的！𐟎‰

掌握这80个Excel函数，轻松不加班！掌握这80个Excel函数，让你轻松应对各种工作需求，早日下班不加班！赶紧收藏起来学习吧！日期时间函数 𐟓… DATE DATEDIF DAY HOUR MINUTE MONTH NETWORKDAYS NETWORKDAYS.INTL NOW SECOND TIME TODAY WEEKDAY WEEKNUM WORKDAY WORKDAY.INTL YEAR 统计函数 𐟓Š AVERAGE AVERAGEIF AVERAGEIFS COUNT COUNTA COUNTIF COUNTIFS LARGE MAX MEDIAN MIN MODE RANK SMALL TRIMMEAN 数学和三角函数 𐟔⊁BS DEGREES INT MOD RADIANS RAND RANDBETWEEN ROUND ROUNDDOWN ROUNDUP SUM SUMIF SUMIFS SUMPRODUCT 文本函数 𐟓 CLEAN FIND LEFT LEN MID REPLACE RIGHT SEARCH SUBSTITUTE TEXT TRIM 查找引用函数 𐟔 COLUMN HLOOKUP INDEX INDIRECT LOOKUP MATCH OFFSET ROW VLOOKUP 逻辑、财务、信息、工程函数 𐟏튁ND IF IFERROR OR EFFECT FV IRR NPER PMT PV RATE CONVERT ISERROR ISNUMBER 掌握这些函数，让你的工作效率大大提升，早日实现不加班的梦想！

掌握这80个Excel函数，轻松不加班！想要在Excel中游刃有余？那你一定要掌握这80个函数！掌握它们，早下班不加班不是梦！赶紧收藏起来，认真学起来吧！日期时间函数 𐟓… DATE：返回当前日期。 DATEDIF：计算两个日期之间的差异。 DAY：返回日期的天数部分。 HOUR：返回时间的小时部分。 MINUTE：返回时间的分钟部分。 MONTH：返回日期的月份部分。 NETWORKDAYS：返回两个日期之间的工作日数量。 NETWORKDAYS.INTL：返回两个日期之间的工作日数量，考虑周末。 NOW：返回当前日期和时间。 SECOND：返回时间的秒部分。 TIME：返回一个时间值。 TODAY：返回当前日期。 WEEKDAY：返回日期的星期几。 WEEKNUM：返回日期的周数。 WORKDAY：返回两个日期之间的工作日数量。 WORKDAY.INTL：返回两个日期之间的工作日数量，考虑周末。 YEAR：返回日期的年份部分。统计函数 𐟓Š AVERAGE：计算平均值。 AVERAGEIF：根据条件计算平均值。 AVERAGEIFS：根据多个条件计算平均值。 COUNT：计算数量。 COUNTA：计算非空单元格的数量。 COUNTIF：根据条件计算数量。 COUNTIFS：根据多个条件计算数量。 LARGE：返回最大值。 MAX：返回最大值。 MEDIAN：返回中位数。 MIN：返回最小值。 MODE：返回众数。 RANK：返回排名。 SMALL：返回最小值。 TRIMMEAN：返回去掉极端值后的平均值。数学和三角函数 𐟔⊁BS：返回绝对值。 DEGREES：将弧度转换为度。 INT：返回整数。 MOD：返回除法的余数。 RADIANS：将度转换为弧度。 RAND：返回随机数。 RANDBETWEEN：返回指定范围内的随机数。 ROUND：四舍五入。 ROUNDDOWN：向下取整。 ROUNDUP：向上取整。 SUM：计算总和。 SUMIF：根据条件计算总和。 SUMIFS：根据多个条件计算总和。 SUMPRODUCT：返回数组的和。文本函数 𐟓œ CLEAN：清除文本中的空格。 FIND：查找文本。 LEFT：返回文本的左边部分。 LEN：返回文本的长度。 MID：返回文本的中间部分。 REPLACE：替换文本。 RIGHT：返回文本的右边部分。 SEARCH：搜索文本。 SUBSTITUTE：替换文本。 TEXT：将数值转换为文本。 TRIM：清除文本中的多余空格。查找引用函数 𐟔 COLUMN：返回列号。 HLOOKUP：垂直查找。 INDEX：返回指定位置的单元格值。 INDIRECT：返回间接引用。 LOOKUP：查找值。 MATCH：匹配值。 OFFSET：返回单元格的偏移量。 ROW：返回行号。 VLOOKUP：垂直查找。逻辑、财务、信息、工程函数 𐟧 AND：逻辑与。 IF：条件函数。 IFERROR：返回错误值。 OR：逻辑或。 EFFECT：计算复利。 FV：计算未来值。 IRR：计算内部收益率。 NPER：计算总期数。 PMT：计算每期付款额。 PV：计算现值。 RATE：计算利率。 CONVERT：转换货币。 ISERROR：检查错误。 ISNUMBER：检查数值。掌握这些函数，Excel将不再是难题！赶紧学起来吧，让你的工作效率飞速提升！

𐟓Š数据清洗：缺失值处理秘籍𐟔 𐟓š导入数据是第一步！假设你有一个CSV文件data.csv，用R语言轻松导入： ```r library(readr) data <- read_csv("data.csv") ``` 𐟔接下来，我们要先了解数据的基本情况，用`head()`、`str()`和`summary()`函数来探索数据。 𐟤”发现缺失值怎么办？别担心，我们有办法！你可以选择删除含有缺失值的行，或者用均值、中位数等来填补。 ```r colSums(is.na(data)) # 查看缺失值数量 data_clean <- na.omit(data) # 删除含有缺失值的行 data$某列[is.na(data$某列)] <- mean(data$某列, na.rm = TRUE) # 用均值填补缺失值 ``` 𐟔„数据中可能存在重复值，用`duplicated()`函数检查并删除它们： ```r sum(duplicated(data)) # 查看重复值数量 data_clean <- data[!duplicated(data), ] # 删除重复值 ``` 𐟔즕𐦍𛥞‹转换也很重要，比如将数字型转为字符型或反之。 ```r data$某列 <- as.numeric(data$某列) # 转换为数字型 data$某列 <- as.factor(data$某列) # 转换为因子型 ``` 𐟓Š最后，别忘了检查并处理异常值，确保数据的准确性。 ```r boxplot(data$某列) # 绘制箱线图识别异常值 Q1 <- quantile(data$某列, 0.25) # 计算25分位数 Q3 <- quantile(data$某列, 0.75) # 计算75分位数 IQR <- Q3 - Q1 # 计算四分位距 data_clean <- subset(data, data$某列 >= (Q1 - 1.5 * IQR) & data$某列 <= (Q3 + 1.5 * IQR)) # 删除异常值 ``` 𐟎‰完成以上步骤，你的数据就清洗干净啦！是不是感觉数据更靠谱了呢？✨

//一个人类正在为自己的GUI打补丁 face = "干净的脸" pimple = "痘痘" patch = "痘痘贴" // 检查脸上是否有痘痘 if (pimple exists on face) { // 清洁皮肤 clean_skin(face) // 将痘痘贴贴在痘痘上 apply_patch(pimple, patch) // 确认痘痘贴是否贴好 if (patch is securely applied) { print("痘痘贴已成功贴好。") } else { print("痘痘贴未贴好，请重新尝试。") } } else { print("没有痘痘，无需贴痘痘贴。") } // 定义清洁皮肤的函数 function clean_skin(face) { print("正在清洁皮肤...") // 清洁皮肤的具体步骤 // ... print("皮肤清洁完毕。") } // 定义贴痘痘贴的函数 function apply_patch(pimple, patch) { print("正在将痘痘贴贴在痘痘上...") }

𐟓š8步打造AI文本分析模型✨ 𐟓–想要制作AI文本分析模型？跟着这8个简单步骤，轻松搭建文本分析框架！ 1️⃣ 导入所需库： ```python import pandas as pd import numpy as np import string from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report ``` 2️⃣ 数据预处理： ```python # 加载数据集 df = pd.read_csv('text_dataset.csv') # 定义清洗函数 def clean_text(text): text = text.lower() text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation)) words = word_tokenize(text) stop_words = set(stopwords.words('english')) words = [word for word in words if word not in stop_words] cleaned_text = ' '.join(words) return cleaned_text # 应用清洗函数到每条文本数据 df['cleaned_text'] = df['text'].apply(clean_text) # 打印处理后的数据以供检查 print(df['cleaned_text'].head()) ``` 3️⃣ 特征提取： ```python # 将处理过的文本转换为数值特征向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(df['cleaned_text']) ``` 4️⃣ 划分数据集： ```python # 将数据集分为训练集和测试集 y = df['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=5) ``` 5️⃣ 选择模型：基于问题选择合适的算法，例如MultinomialNB等。 6️⃣ 训练模型：使用训练集数据训练模型，例如`model.fit(X_train, y_train)`。 7️⃣ 测试模型：使用测试集评估模型性能，例如`predictions = model.predict(X_test)`。 8️⃣ 结果评估：使用各种指标评估模型性能，例如`accuracy_score(y_test, predictions)`和`classification_report(y_test, predictions)`。

iOS18.1新体验：苹果AI初露升级到iOS 18.1后，终于等到了Apple Intelligence的开启！𐟎‰ 尽管目前功能还比较基础，但已经迫不及待地想要探索更多可能性。首先尝试了照片的Clean Up功能，第一次使用时需要下载，但效果令人满意。基本上一次就能清理干净，不过仔细查看还是能发现一些痕迹。对于文字较多的照片，可以调用Writing Tools，获取Summary或Key Points，非常实用。𐟑 电邮的Summary功能也表现不俗，能够总结出所有要点。尝试回复一封电邮时，并没有跳出AI写作功能，可能是我的打开方式不对？𐟤” 发现只有在系统自带的英文输入法上才有快捷回复的短句和Writing Tools，但目前功能较为基础，且主要支持英文。问了Siri几个问题，却得到了Google搜索结果？原本期待像ChatGPT或CoPilot那样综合整理后再给我答案。𐟤” 不是说要和“ChatGPT, seamlessly integrated”吗？𐟤” 总体来说，苹果AI目前的功能还比较基础。习惯了ChatGPT和CoPilot的流畅体验后，感觉还有很长的路要走。✨ 不过，对未来的功能升级充满期待！𐟌Ÿ 另外，升级到iOS 18时，苹果自带的Calculator升级也令人惊艳。除了基本计算功能外，还有单位换算、科学计算器，最惊艳的是Math Notes功能，甚至可以同步看到函数曲线和图表变化，玩了好久。𐟘ƒ

面向天文大数据处理的关键算法软硬件协同设计以SKA科学数据处理(SKA-SDP)为例，其流程包括信号放大、模数转换、数据相关、UV成像处理等阶段。 UV成像处理是SKA-SDP流程中的关键处理阶段。图中的MeasuredVisibility是一对天线采集到的一个样本，通常望远镜将来自多个天线的数据组合在一起，以提高灵敏度和图像的分辨率。 MeasuredVisibilities是针对不同频谱频率范围(或者被称为图像通道)进行独立处理的。成像阶段通常从一个空白天空模型开始，MeasuredVisibilities经过“成像”(gridding和iFFT)处理后形成残差图像。然而，残差图像掩盖了许多有用的微弱信息，需要使用clean算法提取一个或多个亮源信息并将它们添加到天空模型中。将获得的模型使用前述成像方法的逆过程(FFT和degridding)，就可以得到“预测的”样本值ModelVisibilities，与采集的样本值MeasuredVisibilities相减。重复这个过程，直到天空模型收敛。在成像处理阶段，MeasuredVisibilities不是在笛卡尔网格上采样的，为了使用二维iFFT进行目标图像的重建，我们需要将MeasuredVisibility映射到笛卡尔网格上。将不规则的MeasuredVisibility映射到笛卡尔网格的步骤称为gridding。Degridding是gridding的逆过程，它将FFT处理后的笛卡尔网格数据生成预测的ModelVisibilities。 Gridding/Degridding包含基本卷积操作，但是它与图像处理中的卷积又有本质的区别。卷积广泛应用于图像处理，如边缘检测、图像平滑和图像模糊等。在图像处理中，卷积使用一个固定的卷积核在图像上连续滑动，输出图像的每个像素都是卷积核与重叠的输入图像像素的加权累加，关于卷积性能优化的研究有很多。然而，degridding中的卷积不同于图像卷积，图像卷积使用卷积核对图像进行连续的扫描。而degridding中，卷积依赖于大量的样本，不同样本的卷积运算需要不同的卷积核，并且在网格矩阵上各卷积核重叠的位置较难预测，重叠位置取决于每个样本的坐标。与图像卷积相比，这些特征导致了完全不同的访存模式和较低的计算效率。目前，广泛应用于宽视场成像的gridding/degridding方法有W-projection，Wstacking，A-projection和AW-projection法。 projection使用卷积在傅里叶空间中校正W项，它根据不同的W项值选择不同的卷积矩阵。 W-Stacking使用依赖W平面的多层网格，而不是使用W-projection中依赖W平面的卷积函数，样本点被映射到与W平面最近的网格中。 projection对A项的校正方式与W-projection中对W项的校正方式类似。 AW-projection同时对A项和W项进行了校正。最新的大多数天文学软件包使用一种或几种以上的gridding/degridding方法。例如，LOFAR的AWImager和CASA分别使用了AW-projection和W-projection。 WSClean只使用了W-stacking，WSClean支持A项校正，但启用此功能时性能会降低很多。在我们的目标板中，有4个独立的DDR可用。从前述内存结构的优化来看，只有3个DDR被有效地用于数据块的传输。如果对相邻的两个频谱通道一起处理，4个DDR都可以被充分使用。在处理2个频谱通道的数据时，2个频谱通道中对应的样本点具有相同或近似相同的网格数组映射区域。除了传输第1个频谱通道样本点计算需要的网格数组和卷积系数数组元素外，我们只需要读取第2个频谱通道样本点计算所需的卷积系数数组元素。我们在4个DDR中分别存储第一个通道样本点计算需要的网格数组实部、网格数组虚部、卷积系数数组和第二个通道样本点计算需要的卷积系数数组。 2个频谱通道的理论处理性能约为1个频谱通道处理性能的2倍。 means聚类在实际应用中能够表现出很好的性能，它具有线性复杂性o(n)，是一种应用非常广泛的聚类算法。 means聚类是将给定的数据集划分为K个类别，聚类的个数K是在聚类前预先设置的。 means算法的过程包括两个阶段：第一个阶段，我们定义K个聚类中心，我们将每个样本点与最近的聚类中心相关联。直到所有样本点都被包含在K个簇中，我们通常使用欧氏距离来计算数据点和聚类中心的距离。在第二阶段我们根据属于各个簇的样本点重新计算新的聚类中心，并根据新的聚类中心将数据点关联到新的簇中。重复这个过程直到满足收敛条件，聚类中心变化范围在设定值之内或数据集成员关系不再发生变化。

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