string index out of range,vlookup函数用法怎么查多位数

string index out of range，vlookup函数用法怎么查多位数？

在使用VLOOKUP函数时，查找多位数的值需要将数据类型匹配。以下是VLOOKUP函数查找多位数的用法：

前提假设：

- 需要查找的多位数值位于单元格A1。

- 包含查找值和结果的表格范围是A2:B10。

VLOOKUP函数的一般用法是：

```

=VLOOKUP(lookup_value, table_array, col_index_num, [range_lookup])

```

在这个例子中，需要将lookup_value设置为多位数值，在下面的VLOOKUP函数中是A1。

示例：

```

=VLOOKUP(A1, A2:B10, 2, FALSE)

```

在这个例子中，我们使用A1作为要查找的多位数值。范围A2:B10是包含查找值和结果的表格范围。参数2表示返回的结果在表格范围中的列索引号，这里是第2列（B列）。最后一个参数FALSE表示精确匹配。

vlookup函数可以跨表格核对吗？

**是的，VLOOKUP函数可以在不同的Excel表格之间进行数据核对**。只需要在要查找的单元格中输入相应的VLOOKUP公式即可。

具体的公式可能会因实际情况而异，但基本格式应该是：VLOOKUP(lookup_value, table_array, col_index_num, [range_lookup])。在这个公式中，lookup_value是你想要查找的值，table_array是包含数据的区域，col_index_num是返回的值在表格中的列号，range_lookup是一个可选的布尔值，如果为TRUE或省略，VLOOKUP将使用近似匹配，如果为FALSE，VLOOKUP将使用精确匹配。

例如，如果你想在表格A的D列中查找与表格B的J2单元格中的值相匹配的数据，你可能会输入以下公式：=VLOOKUP(J2, A1:D100, 2, FALSE)。这个公式会返回与J2单元格中的值精确匹配的A1:D100区域中的第二列的值。

以上信息仅供参考，如果在实际操作中遇到问题，建议咨询专业人士。

VLookup的详细使用方法？

VLookup (Vertical Lookup)是Excel中一种常用的数据查找函数，它可以在一个工作表中查找特定的数据并返回相应的结果。VLookup的详细使用方法如下：

1、函数语法: VLOOKUP(lookup_value, table_array, col_index_num, [range_lookup])

2、lookup_value: 要查找的值。

3、table_array: 包含要查找数据的表格。

4、col_index_num: 要返回的列编号。

5、range_lookup: 选填参数，用来指定查找方式，可以输入True或FALSE。True表示模糊匹配，False表示精确匹配。默认值为True。

举个例子：

如果要在A列中查找名字为"John"的人，并且要返回他的年龄，在B列中，可以在C1单元格中输入公式 =VLOOKUP("John", A1:B10, 2, FALSE)。

这个函数将在A列中查找名字为"John"的人。

range7是什么意思？

uncaught exception string index out of range7

释义：未捕获的异常字符串索引超出射程7

python做可视化数据分析？

Python语言的可读性、可解释性都很强。还拥有很多方便的第三方库，可以灵活选择需要的库，绘制出很漂亮的可视化图表。

从数据描述、描述性统计分析、模型构建，到最后模型表现对比，都可以使用Python及适当的第三方库，实现精美可视化。

以下，用动手做过的要给案例为例子，做简单说明。案例的具体代码，可以点击文末链接细看！

描述性统计分析阶段：饼图——展现标签类变量，单变量中各类标签的占比

观察数据集中流失与未流失客户的占比情况

环形图（饼图的一种）——按照目标变量进行分类，绘制单个标签变量中不同类型的占比。

环形图，按照客户是否流失进行分类，每类客户中男女的占比

上面展现的这个环形图画法，可以封装为一个函数。调用函数，传入需要绘制的变量，就可以绘制响应变量的双环形图；还可以直接使用for循环，一次绘制n多个图。

甚至还可以根据你想要的展示结果进行调整，一次展示更多内容。

柱状图、直方图——分组展现数值型数据的分布情况

按照是否流失进行划分，观察不同存续期间的用户占比

散点图（Scatter plot）——观察数值型数据分布情况最简单的方法

数据集中三个数值型数据，按照用户是否流失划分之后的散点图

除了展现单变量中的数据分布，还可以绘制双变量散点图，初步观察两个变量之间的关系。

按照存续时间长短份分类，用户月消费与总消费关系散点图

展现变量相关性的Heatmap

heatmap热力图

主成分分析（PCA）结果可视化

输出2维特征的主成分分析结果散点图展示

雷达图（Radar plot）——用于用户画像分析很合适

按照用户是否流失划分，各个分类变量计数情况

模型构建阶段

以逻辑回归为例：

可以显示模型report表格

分类report

混淆矩阵可视化、模型的得分可视化

混淆矩阵和模型得分

特征重要性可视化

特征重要性排序

使用多个模型，可以在最后将所有模型表现进行汇总比较各个指标输出为表格

模型指标得分表格输出

第一列显示了构建的分类模型，一共11个。

各模型、各指标得分情况的水平柱状图

各模型、各指标水平柱状图

各模型混淆矩阵组合图

模型混淆矩阵组合图

模型ROC曲线组合图

模型ROC曲线组合图

模型精密找回曲线组合图

PR曲线组合图

完整过程，可以参照以下文章：

Kaggle|电信客户流失分析：Part one

Kaggle|电信用户流失分析：Part two

Kaggle|电信用户流失分析：Part three

Kaggle|电信用户流失分析：Part four