在新圖紙中，使用以下公式： =filter(FormData!A2:B, FormData!A2:A="No") 將FormData更改為輸入表單響應的工作表的名稱。將A2:B更改為要篩選出的數據范圍（如果是/否響應不在相鄰列中，則可以將篩選范圍更改為類似{FormData!A2:A, FormData!G2:G}）。最后，用“是/否”響應范圍更改A2:A。 所有這些示例如下所示： Form Data: Filter: Form Data: Filter: 如果你有任何問題，請告訴我。希望這有幫助！ Edit 以下是根據評論中所作澄清的最新答案。 Raw Response Sheet: Filtered Sheet: Cell A1: ={"User",arrayformula(filter(if((a!$A$2:$L$2="Yes"), offset(a!$A$1:$L$1,0,1), if(a!$A$2:$L$2="No", offset(a!$A$1:$L$1,0,1), "")),if((a!$A$2:$L$2="Yes"),a!$A$1:$L$1, if(a!$A$2:$L$2="No", a!$A$1:$L$1, ""))<>""))} 此公式根據第一組回答查找是/否問題的標題。如果問題回答為是或否，則設置標題。第一個標題設置為“用戶”。請將其更改為工作表中

您可以將.merge與indicator=True一起使用，然后過濾df1： x = df1[ df1.merge( df2, left_on=["from group", "to group"], right_on=["From", "To"], indicator=True, how="left", )._merge.eq("left_only")]print(x) Prints: from id from group to id to group1 4 B 4 X3 2 B 3 A

假設測試“Description”正好是3個值“DTI”、“FLAIR”、“T1”是必需的，僅僅檢查給定組中是否有n個值是不夠的： # Remove Description and Visit from MultiIndexnew_df = df.reset_index(['Visit', 'Description'])# Create Set of Values to Check againstcheck_values = {'DTI', 'FLAIR', 'T1'}# Create Boolean Indexm = ( new_df.groupby(level=[0, 1])['Description'].transform( lambda g: set(g) == check_values and len(g) == len(check_values) ) & new_df.groupby(level=0)['Visit'].transform('min').eq(new_df['Visit']))# Filter Dataframe with Index and Fix MultiIndexnew_df = new_df[m].set_index(['Visit', 'Description'], append=True) 面具的兩個方面： 檢查每個組的唯一值是否與

我向您的數據框添加了一些數據： import pandasfrom io import StringIOcsv = StringIO("""price,date,time100,2021/01/01,9:00200,2021/01/02,9:001800,2021/01/01,18:002800,2021/01/02,18:00112,2021/01/01,9:01223,2021/01/02,9:021145,2021/01/01,9:022214,2021/01/02,9:0311,2021/01/01,9:0320,2021/01/02,9:101145,2021/01/01,19:022214,2021/01/02,11:0311,2021/01/01,19:0320,2021/01/02,3:10""")df = pandas.read_csv(csv, index_col=None) 我知道下一部分是一團糟，我討厭pandas But I希望你找到答案，明白了。只需運行代碼：） grouped = df.groupby('date')except18_9 = grouped.apply(lambda x: x[(x['time'] != '18:00')&(x['time'] != '9:00')]).reset_index(drop=True)part1 =

IIUC您只想保留A具有重復項的行。 您可以使用： df2 = df1[df1['A'].duplicated(keep=False)] 輸出：這將刪除索引為14（A=17）和19（A=19）的行 注意。如果需要，可以在其他列上應用相同的策略

您可以使用.reduce()和遞歸函數遞歸地構建新數組。如果當前對象具有items屬性，則可以遞歸調用menuToggle來處理子項數組，方法是過濾它及其任何子項。遞歸函數返回后，可以使用擴展語法（...）將篩選項的更新版本推送到當前對象上，然后將其推送到結果數組（acc）中。如果當前對象沒有items屬性，可以檢查它是否通過了條件，如果通過了，則可以將其添加到累積數組中。 參見以下示例： const arr = [{ title: '', items: [{ title: '', path: '', release: '0.0.1' }, { title: '', path: '', release: '0.0.2' } ] }, { title: '', items: [{ title: '', items: [{ title: '', path: '', release: '0.0.2' }, { title: '', path: '', items: [{ title: '', path: '', release: '0.0.1' }, { title: '', path: '', release: '0.0.2' } ] } ] }] } ];const menuToggle = (condition) => (menus) => { return menus

Using df['Vout'] = pd.to_numeric(df['Vout'], errors='coerce').astype('Int64') 我解決了這個問題。

改變SQL查詢本身，使其只返回該日期的行，看起來像。。。 select * from table_to_be_converted_into_a_df where date = '2021-07-07'; 這將減少從DB返回到python腳本的數據總量，這將顯著加快腳本的速度。但是，如果表table_to_be_converted_into_a_df在date列上沒有索引，那么查詢仍將掃描整個表，這可能需要一段時間。 如果是這樣的話，請考慮將索引添加到date列中。

您可以這樣簡單地使用filter： import pyspark.sql.functions as Fdf1 = df.filter(F.col("COUNTRY").isin(a) & F.col("CURRENCY").isin(b)) 或者，您可以使用spark讀取json文件，然后與csv中的其他數據幀連接： df_json = spark.read.json("path_to_json")df_csv = spark.read.csv("path_to_csv")result = df_csv.join( df_json.select("COUNTRY", "CURRENCY"), on=["COUNTRY", "CURRENCY"], how="inner")

const data = [ { id: 1, diets: ['vegan', 'diary free', 'gluten free'], }, { id: 2, diets: ['vegan', 'gluten free'], }, { id: 3, diets: ['vegan', 'diary free'], },];const filters = ['gluten free', 'diary free'];const filteredData = data.filter((item) => filters.every((filter) => item.diets.includes(filter)));console.log(filteredData); https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Array/filter

This test: item.photo !== null && item.photo > 0 不會回報你所期望的。原因是當沒有照片時，屬性被設置為空字符串。所以測試的第一部分應該是： item.photo !== '' 接下來，當有照片時，photo屬性是一個對象。所以第二部分應該是： item.photo.constructor === 'Object' 但是，如果照片不止一張，情況就復雜了。你的代碼表明你只想要第一張照片（不管有多少張）。 所以如果你做了我建議的改變，它應該如你所期望的那樣工作。 如果我是你，我會完全跳過第一個測試，因為現在第二個測試涵蓋了這兩種情況，所以沒有必要了。我建議你這樣做： {item.photo.constructor === 'Object' ? (

您可以使用random包[Python-doc的sample(…)函數[Python-doc]。您可以先獲取主鍵列表（不包括product_id），然后對四項進行采樣，然后獲取Product： from random import sampleclass GetRecommendedProducts(generics.ListAPIView): serializer_class = ProductSerializer def get_queryset(self): id_list = list(Product.objects.exclude( id=self.kwargs['product_id'] ).values_list('id', flat=True)) return Product.objects.filter(id__in=sample(id_list, 4))

你看起來像這樣嗎： >>> df.drop_duplicates().assign(value=1) \ .pivot(index=['Customer_ID', 'Category', 'Delivery', 'Download/Upload'], columns='Type', values='value') \ .fillna(0).astype(int).reset_index()Type Customer_ID Category Delivery Download/Upload Buy Sell0 28129 Software False True 1 01 35886 Book False True 1 12 35886 Confectionery recipe False True 0 13 35886 Software False True 0 14 39900 Book True True 1 05 39900 Confectionery recipe True True 0 16 39900 Software True True 0 17 40275 Book True True 1 08 40275 Software False True 0 19 40350 Software True True 0 110 41571 Software T

答案已完全編輯-首先只篩選online行，按Date排序，然后按第一Id刪除重復項： df1 = df[df['Status'].eq('online')].sort_values('Date').drop_duplicates('Id')print (df1) Id Status Date5 Id004 online 2021-10-217 Id005 online 2022-02-011 Id001 online 2022-06-01 然后過濾不匹配Id并按降序排序： df2 =df[~df['Id'].isin(df1['Id'])].sort_values('Date',ascending=False).drop_duplicates('Id')print (df2) Id Status Date2 Id002 off 2021-12-054 Id003 running 2021-03-02 最后加入兩個Dataframes： df = pd.concat([df1, df2]).sort_values('Id', ignore_index=True)print (df) Id Status Date0 Id001 online 2022-06-011 Id002 off 2021-12-052 Id003 running 2021-03-023 Id004 online

我們可以將數據集放在list中，然后在循環中執行 library(dplyr)library(purrr)map(list(A, B), ~ .x %>% mutate(in_df = Data %in% union(colnames(df), unlist(df)))) -output #[[1]]# A tibble: 3 x 3# Data match in_df# <chr> <dbl> <lgl>#1 cy6.CSV 3 TRUE #2 dov.CSV 2 TRUE #3 ds.CSV 2 TRUE #[[2]]# A tibble: 4 x 3# Data match in_df# <chr> <dbl> <lgl>#1 cy3.CSV 1 TRUE #2 dlt.CSV 1 TRUE #3 dm.CSV 1 TRUE #4 dov_1.CSV 1 TRUE 根據評論，這可能有幫助嗎 C <- df %>% select_if(~ any(. %in% A$Data))# dplyr version >= 1.0C %>% mutate(across(everything(), ~ replace(., is.na(.), intersect(B$Data, .)[1]