


Terokai kes aplikasi praktikal fungsi LEN dalam analisis data
Fungsi LEN ialah fungsi yang sering digunakan dalam analisis data Ia boleh digunakan untuk mengira bilangan aksara dalam setiap sel dalam lajur data. Dalam artikel ini, kami akan membincangkan aplikasi fungsi LEN secara terperinci dan memberikan beberapa contoh kod khusus.
Pertama, mari kita lihat kes permohonan yang mudah. Katakan kita mempunyai jadual data yang mengandungi nama pekerja dan kita ingin mengira bilangan aksara dalam setiap nama pekerja. Kita boleh menggunakan fungsi LEN untuk mencapai matlamat ini. Berikut ialah contoh kod:
=LEN(A2)
Dalam kod di atas, A2 mewakili sel di mana bilangan aksara akan dikira. Dengan menggunakan fungsi LEN, kita boleh mendapatkan bilangan aksara dalam sel ini. Contohnya, jika kandungan dalam sel A2 ialah "John", maka LEN(A2) akan mengembalikan 4.
Seterusnya, kami akan memperkenalkan kes yang lebih kompleks yang melibatkan pengiraan berbilang lajur data. Katakan kami mempunyai jadual data yang mengandungi nama dan gaji pekerja, dan kami ingin mengira bilangan aksara dalam nama setiap pekerja dan memaparkan hasilnya dalam sel bersebelahan lajur gaji. Berikut ialah contoh kod:
=LEN(A2)
Dalam kod di atas, kami menggunakan fungsi LEN untuk mengira bilangan aksara dalam sel A2. Kami kemudiannya boleh menggunakan fungsi ini pada setiap baris dalam keseluruhan jadual data untuk mengira bilangan aksara dalam nama setiap pekerja. Operasi ini boleh dicapai dengan menyeret formula ke dalam sel lain. Apabila kita menggunakan fungsi LEN pada sel yang mengandungi nama setiap pekerja, keputusan secara automatik muncul dalam lajur gaji bersebelahan.
Selain mengira bilangan aksara, fungsi LEN juga boleh digunakan dalam senario pemprosesan dan analisis data yang lain. Sebagai contoh, jika kita ingin menyemak sama ada kandungan dalam sel teks melebihi panjang tertentu, kita boleh menggunakan fungsi LEN yang digabungkan dengan pernyataan bersyarat (seperti fungsi IF) untuk membuat pertimbangan. Berikut ialah kod sampel:
=IF(LEN(A2)>10, "超出长度限制", "符合要求")
Dalam kod di atas, jika bilangan aksara dalam sel A2 melebihi 10, maka "Melebihi had panjang" akan dipaparkan, jika tidak, "Keperluan memenuhi" akan dipaparkan; Dengan cara ini, kita boleh menyemak had panjang kandungan teks dengan mudah.
Ringkasnya, fungsi LEN digunakan secara meluas dalam analisis data. Ia boleh digunakan untuk mengira bilangan aksara, menentukan had panjang, dsb. Dengan menggunakan fungsi LEN secara rasional, kami boleh memproses dan menganalisis data dengan lebih cekap. Kami berharap contoh kod yang disediakan dalam artikel ini dapat membantu pembaca memahami dan menggunakan fungsi LEN dengan lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci Terokai kes aplikasi praktikal fungsi LEN dalam analisis data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Tutorial ini dibina pada pengenalan sebelumnya kepada sup yang indah, memberi tumpuan kepada manipulasi DOM di luar navigasi pokok mudah. Kami akan meneroka kaedah dan teknik carian yang cekap untuk mengubahsuai struktur HTML. Satu kaedah carian dom biasa ialah Ex

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.
