满足条件下如何在块状区域查找最大值并返回行和列

hwq_ss

紫色海水 发表于 2022-6-16 17:51
1万多行，建议使用VBA

老师，主要是想学学函数的运用，你可以帮帮我看看什么函数可行？

gadxjyang

hwq_ss 发表于 2022-6-19 21:33
老师，您的公式往下拖，BL11=AR11，但实际应该是AU11,能帮忙再看看公式错在哪呢？

BL2:=TEXT(MIN(IF(('2022'!$BC$2:$BC$10397=BK2)*('2022'!$AR$2:$AW$10397=MAX(IFERROR(('2022'!$BC$2:$BC$10397=BK2)*('2022'!$AR$2:$AW$10397),0))),ROW($2:$10397)/1%+COLUMN($AR:$AW),9^9)),"R0C00") 不过这个低值是R1C1格式，调整成A1格式，需要VBA吧

hwq_ss

gadxjyang 发表于 2022-6-20 10:05
BL2:=TEXT(MIN(IF(('2022'!$BC$2:$BC$10397=BK2)*('2022'!$AR$2:$AW$10397=MAX(IFERROR(('2022'!$BC$2:$B ...

老师，谢谢您的帮助，达到了我想要的结果，这个“/1%”怎么理解呢？

gadxjyang

hwq_ss 发表于 2022-6-20 16:58
老师，谢谢您的帮助，达到了我想要的结果，这个“/1%”怎么理解呢？

因为要查某一编码首次出现的最大值，所有用ROW($2:$10397)/1%+COLUMN($AR:$AW)将行号和列号连接起来（因为列号从44到50，不超过100，所以百位及以上是行号，十位个位是列号），在用text函数RC格式将行号、列号带出

hwq_ss

gadxjyang 发表于 2022-6-21 09:11
因为要查某一编码首次出现的最大值，所有用ROW($2:$10397)/1%+COLUMN($AR:$AW)将行号和列号连接起来（因 ...

明白了，非常感谢

evluan

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_excel('查最大值.xlsx')
df1=pd.read_excel('查最大值.xlsx', sheet_name=1)

df['序号']=pd.Series(np.array(np.arange(2,1493)))
df1['序号1']=pd.Series(np.array(np.linspace(2,10397,10396)))
df1.to_excel('查最大值B.xlsx',index=False)
df1=pd.read_excel('查最大值B.xlsx')
df1 = df1.dropna(axis=0, thresh=3)
df = pd.merge(df,df1,on='cjd+ma',how='left')
df = df.rename(columns={5:'AR',10:'AS',15:'AT',20:'AU',25:'AV',30:'AW'})
df = df.dropna(axis=0, thresh=2)
df2 = df.iloc[:, 2:-1]
df['max'] = df2.max(axis=1).fillna('无')
df.to_excel('查最大值C.xlsx')

df['列标'] = np.select([df['max'] == df['AR'], df['max'] == df['AS'], df['max'] == df['AT'], df['max'] == df['AU'],
                     df['max'] == df['AV'],df['max'] == df['AW']],['AR','AS','AT','AU','AV','AW'])
df['行标'] = df['序号1']
df['结果']=df['列标']+df['行标'].astype('str')
lst=[]
g = df.groupby('cjd+ma')
for t,d in g:
    d=d[d['max']==d['max'].max()]
    lst.append(d)
df.to_excel('查最大值A1.xlsx',index=False)
print(df)

evluan

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_excel('查最大值.xlsx')
df1=pd.read_excel('查最大值.xlsx', sheet_name=1)
df['序号']=pd.Series(np.array(np.arange(2,1493)))
df1['序号1']=pd.Series(np.array(np.linspace(2,10397,10396)))
df1.to_excel('查最大值B.xlsx',index=False)
df1=pd.read_excel('查最大值B.xlsx')
df1 = df1.dropna(axis=0, thresh=3)
df = pd.merge(df,df1,on='cjd+ma',how='left')
df = df.rename(columns={5:'AR',10:'AS',15:'AT',20:'AU',25:'AV',30:'AW'})
df = df.dropna(axis=0, thresh=2)
df2 = df.iloc[:, 2:-1]
df['max'] = df2.max(axis=1).fillna('无')
df.to_excel('查最大值C.xlsx')
df['列标'] = np.select([df['max'] == df['AR'], df['max'] == df['AS'], df['max'] == df['AT'], df['max'] == df['AU'],
                     df['max'] == df['AV'],df['max'] == df['AW']],['AR','AS','AT','AU','AV','AW'])
df['行标'] = df['序号1']
df['结果']=df['列标']+df['行标'].astype('str')
lst=[]
g = df.groupby('cjd+ma')
for t,d in g:
    d=d[d['max']==d['max'].max()]
    d=d.head(1)
    lst.append(d)
df1=pd.concat(lst)
df1=df1.sort_values(by='序号',ascending=True)
df.to_excel('查最大值A1.xlsx',index=False)
df1.to_excel('查最大值A2.xlsx',index=False)
print(df)

evluan

取最小值行列号附件，pandas里跑的。

hwq_ss

evluan 发表于 2022-6-23 02:36
取最小值行列号附件，pandas里跑的。

怎么不能下载？

hwq_ss

evluan 发表于 2022-6-23 02:36
取最小值行列号附件，pandas里跑的。

学习了，谢谢！