Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Поиск данных для ввода в формы и оптимизация процесса с помощью FusionTables

У меня есть форма с 4 вопросами InGameName, PointOfInterest, Region и Location. Регион и местоположение являются возможными кандидатами для поиска и просто слишком велики для включения в список вопросов. Чтобы уменьшить беспорядок, было бы неплохо, если бы люди просто заполняли свое имя и название POI, если оно уже видно на карте таблицы GFusion.

У меня есть второй GSheet с возможными ответами, где можно искать данные.

Я хотел бы поместить эту формулу в строку 1 и применить ее ко всему столбцу. visible Кроме того, эта формула не должна генерировать код ошибки, когда нет никаких данных.

С уважением, Гай


Ответы:


1

То, что я нашел для работы, было ..

Сначала вам понадобится Master GSheet со всеми ответами...
Затем вы можете импортировать все эти ответы в репозиторий Form Answer, который отличается от вашего внешнего вида "Answer GSheet" Здесь

Затем из-за недавних изменений в Gsheet вам необходимо соединить «Лист ответов из формы» с «Мастер-листом», чтобы заставить диапазон импорта работать.

=IMPORTRANGE("<URL Master GSHEET>";"Sheet1!A2:C")

Так что эта формула должна быть в «Листе ответов», вы получите #REF! ошибка

введите здесь описание изображения

Наведите указатель мыши на ошибку и нажмите кнопку Разрешить доступ.

Теперь вы можете использовать следующую формулу:

={"Location";IFERROR(ARRAYFORMULA(vlookup(B2:B;IMPORTRANGE("<Master GSheet URL>";"Sheet1!A2:C");3;false)))}

Местоположение будет именем столбца из второй строки, вы получите результат формулы

ЕСЛИ ОШИБКА, если есть ошибка в формуле, вы получите пустую строку или если вы поместите это ‹;"Сообщение об ошибке")}> вместо ‹)}> в конце формулы, вы получите сообщение об ошибке

ARRAYFORMULA(vlookup(B2:B) расширит формулу до всего столбца B

Поиск с помощью Vlookup для каждого значения в столбце B из B2 в главном Gsheet на Sheet1! в столбце A2 до C. Если найдено возвращаемое значение из tirth столбца. False нужен, чтобы получить значение только при точном совпадении.

Эта формула идеально подходит для упрощения ответов с помощью таблиц GFusion. Людям не нужно заполнять много. -только заполненные ответы копируются в лист GFusion без пустых строк -люди могут переопределять и заполнять новые данные карты

Для справки здесь вы найдете GSheet ---> Сценарий синхронизации таблицы GFusion, который также запускается с помощью формы, допускающей все кредиты к Ли Клонцу.

03.03.2016
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..