Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Excel — сравнение нескольких столбцов с использованием функции ВПР

Мне нужно сравнить мой список широты/долготы (столбцы 4 и 5) с базой данных, содержащей данные широты/долготы (столбцы 1 и 2) и связанные с ними данные (столбец 3). Эти связанные данные мне нужно приписать соответствующей широте и долготе в столбце 6. В базе данных нет дубликатов.

Я пытался использовать функции индекса и т. д., но мне не повезло.

DatabaseLat DatabaseLon Data        Lat      Lon    CopiedData
31.2    -87.9   5                   30.5    -87.1   3
31.9    -88.3   6                   31.9    -88.4   10
31.9    -88.4   10                  54      -87.1
31.1    -87.2   2                   31.2    -87.9   5
30.5    -87.1   3
duplicates excel
12.03.2015

Ответы:


1

Это было что-то близкое к тому, чего вы с нетерпением ждали, просто используя формулу, а не макрос/скрипт.

По существу делается с использованием функции конкатенации и ВПР.

Шаг 1. Объедините значение из вашей базы данных и добавьте его в столбец A.

Шаг 2. Используйте функцию ВПР, как на изображении, и сравните с объединенным значением. =VLOOKUP(CONACTENATE(H2,I2), $A$2:$D$10,4, 0)

Примечание: синтаксис использует LibreOffice, имя функции может немного отличаться.

Изображение, содержащее ваши данные с формулой

12.03.2015

2

Скорее всего, вам придется:

  1. Напишите скрипт макроса VBA Excell ссылка
  2. Используйте цикл for each, чтобы просмотреть каждую ячейку столбца 4 и сравнить ее с той же строкой столбца 1.
  3. Если они содержат одно и то же значение, вы просто проверяете столбцы 2 и 5, просто добавляя 1 к текущему номеру столбца, что переместит вас вправо. например. если ячейка E5 == A1, то [E +1 = F] если ячейка F5 == B1, у вас есть совпадение. Таким образом, вы можете извлечь из C1 номер базы данных.

Или взгляните на эти методы ссылка

Я больше не могу помочь, я не работаю с окнами, извините, и удачи.

12.03.2015
  • Я думаю, что есть функция Excel, чтобы сделать это без необходимости писать скрипт. 13.03.2015
  • Пожалуйста, проверьте вторую ссылку в ответе. 13.03.2015
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..