excel中filter函数可以有什么函数替换

只有自定义。FILTER函数：FILTER函数是一个筛选函数，它可以根据我们设置的条件来筛选数据。语法：=FILTER(array，include，[if_empty])。1表示想要筛选的数据区域。2筛选的条件，它是一个布尔值。3if_empty，根据条件如果找不到结果，就返回第三参数的值，它是一个可选参数。

过滤连续出现的信号
用法:FILTER(X,N):X满足条件后，删除其后N周期内的数据置为0
例如：FILTER(CLOSE>OPEN,5)查找阳线，5天内再次出现的阳线不被记录在内

工作规律：

补充：

注意R语言中的等于是==，注意输入细节。
运行结果：

此时生成的新数据框只是一个展示，如果想要继续使用这个数据，那就需要~给他一个名分--比如赋值给Jan1

熟练 *** 作后，筛选和赋值也可以同步进行：

结果：

常见错误举例：

解释：计算机后台已经进行了计算，成为一个近似值所以sqrt(2)等于1414（浮点数），平方运算后也不等于2，运行结果当然是FALSE。

比如：

注意以下写法是错误的：

一种简写方式：

%in% 代表 month值是11,12的数据

设定某个值是未知值的办法：

filter函数是一种用于过滤序列的内置函数，它接受一个函数和一个序列，并返回一个由符合函数条件的元素组成的新序列。如果filter函数返回错误值不计数，可以使用try-except语句来捕获异常，并在except语句块中返回None，以避免错误值被计数。例如：
def filter_func(x):
try:
return x+1
except:
return None
filtered_list = list(filter(filter_func, [1,2,3,4]))
print(filtered_list) # [2,3,4,5]

在使用pandas进行数据分析时，经常遇到需要过滤信息的场景，此时我们可以用到2种函数，query和filter。

query函数我认为类似sql语言中的where，可以对dataframe中的特定column进行筛选。具体语法如下：

dfquery('列名   判断   值'),如dfquery('column1 > 2 and column 2<1')

等于

df[df[列名] 判断 值],如 df[df[column1]>2 & df[column2]<1]
filter常规用法，在pandas说明里很好找到：

DataFramefilter(items=None, like=None, regex=None, axis=None)

#items对列进行筛选#regex表示用正则进行匹配#like进行筛选#axis=0表示对行 *** 作，axis=1表示对列 *** 作

今天我想分享一些特殊用法：

1 filter和匿名函数的使用，用来筛选groupby之后的数据。类似sql中groupby后的having

df1=dfgroupby('district')filter(lambda x: x['age']mean()>20)

结果会将所有age>20的district的行选掉，返回 所有 其他值。

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