Существуют две таблицы Excel с одинаковой структурой колонок и с количеством строк до 50,000 каждая (примеры в приложении). Представляется, что в Excel данную задачу не решить..?
Основной считаем MM_Collar, ST_collar содержит некоторые повторяющиеся значения BHID
Необходимо отобрать все повторяющиеся значения в колонке BHID и затем после дополнительной проверки по другим колонкам (sample type или altitude или depth) объединить в общую таблицу с аналогичной структурой.
Значения BHID довольно часто повторяются в таблице MM_Collar, там они уже разделены по sample_type, их хорошо бы уже исключить из сравнения.
Что здесь может помочь? Перекрестный запрос, объединение, в любом случае, я не очень понимаю, как произвести выборку повторяющихся значений в конструкторе запросов.
Прошу вас помочь чайнику в Access. Спасибо.
Надеюсь, что объяснил задачу более-менее корректно. Не могу сам уяснить логику запроса, все стандартные примеры не подходят для этой задачи.
Есть аналогичная задача с более сложно построенными таблицами и гораздо большим количеством значений, но, надеюсь, что справлюсь с этим самостоятельно, после того, как разберусь с первой задачей.
Уважаемые коллеги,
Существуют две таблицы Excel с одинаковой структурой колонок и с количеством строк до 50,000 каждая (примеры в приложении). Представляется, что в Excel данную задачу не решить..?
Основной считаем MM_Collar, ST_collar содержит некоторые повторяющиеся значения BHID
Необходимо отобрать все повторяющиеся значения в колонке BHID и затем после дополнительной проверки по другим колонкам (sample type или altitude или depth) объединить в общую таблицу с аналогичной структурой.
Значения BHID довольно часто повторяются в таблице MM_Collar, там они уже разделены по sample_type, их хорошо бы уже исключить из сравнения.
Что здесь может помочь? Перекрестный запрос, объединение, в любом случае, я не очень понимаю, как произвести выборку повторяющихся значений в конструкторе запросов.
Прошу вас помочь чайнику в Access. Спасибо.
Надеюсь, что объяснил задачу более-менее корректно. Не могу сам уяснить логику запроса, все стандартные примеры не подходят для этой задачи.
Есть аналогичная задача с более сложно построенными таблицами и гораздо большим количеством значений, но, надеюсь, что справлюсь с этим самостоятельно, после того, как разберусь с первой задачей.Axe
Прошу прощения - sample_type и hole_type в данном случае это одна и та же колонка
В приложении принтскрин желаемого.
В качестве основного "правильного" файла стоит выбрать ST_collar, в первом сообщении думал, что можно иначе, но проблема в том, что значения Depth в таблице ST_Collar правильные, а в MM_collar могут быть неправильными.
Таким образом нужно, чтобы в файле ST_collar в строке BHID=34 появилась дополнительная информация в первых двух колонках, взятая из файла MM_Collar (Exp_Drill), остальная информация признается ложной.
Вторая строка с аналогичным значением 34 в BHID, но с другим значением Hole_Type (UG_Drill_Up_Level) должна быть добавлена в таблицу ST_collar.
И так для всех случаев ниже
Прошу прощения - sample_type и hole_type в данном случае это одна и та же колонка
В приложении принтскрин желаемого.
В качестве основного "правильного" файла стоит выбрать ST_collar, в первом сообщении думал, что можно иначе, но проблема в том, что значения Depth в таблице ST_Collar правильные, а в MM_collar могут быть неправильными.
Таким образом нужно, чтобы в файле ST_collar в строке BHID=34 появилась дополнительная информация в первых двух колонках, взятая из файла MM_Collar (Exp_Drill), остальная информация признается ложной.
Вторая строка с аналогичным значением 34 в BHID, но с другим значением Hole_Type (UG_Drill_Up_Level) должна быть добавлена в таблицу ST_collar.
Если можно обойтись без Access, то это хорошо, хотя к Access нужно будет все-таки постепенно переходить.
P.S. Полноразмерное изображение загружено на Радикал.
В заполняемой таблице дублей нет.
Вопрос "правильности" определяется достаточно сложно, но для решения данной задачи принято, что мы пополняем меньшую таблицу ST_Collar отсутствующими в ней строками из таблицы MM_collar, а в тех случаях, когда BHID + altitude одинаковы, мы назначаем правильной строку из ST_collar.
По принтскрину: в таблице ST_collar также отсутствует строка BHID 36 (Ore Zone - Maleevskaya Hole_Type - UG_Drill_Up_Level) из MM_collar, ее нужно внести в таблицу ST_collar. BHID 36 без уточнения рудной зоны имеется в исходной таблице, мы только должны туда добавить информацию по рудной зоне и типе скважины - Exp_Drill из таблицы MM_collar.
Извиняюсь за сумбур в мыслях.
Если можно обойтись без Access, то это хорошо, хотя к Access нужно будет все-таки постепенно переходить.
P.S. Полноразмерное изображение загружено на Радикал.
В заполняемой таблице дублей нет.
Вопрос "правильности" определяется достаточно сложно, но для решения данной задачи принято, что мы пополняем меньшую таблицу ST_Collar отсутствующими в ней строками из таблицы MM_collar, а в тех случаях, когда BHID + altitude одинаковы, мы назначаем правильной строку из ST_collar.
По принтскрину: в таблице ST_collar также отсутствует строка BHID 36 (Ore Zone - Maleevskaya Hole_Type - UG_Drill_Up_Level) из MM_collar, ее нужно внести в таблицу ST_collar. BHID 36 без уточнения рудной зоны имеется в исходной таблице, мы только должны туда добавить информацию по рудной зоне и типе скважины - Exp_Drill из таблицы MM_collar.
Так как речь пошла уже не об Access, то я просто взял объединил оба файла и отсортировал по возрастанию.
Теперь задача стоит таким образом, чтобы выделенная красным часть строки 40, была удалена, а строка 41 пополнилась значениями в двух первых колонках Exp_Drill
Так как речь пошла уже не об Access, то я просто взял объединил оба файла и отсортировал по возрастанию.
Теперь задача стоит таким образом, чтобы выделенная красным часть строки 40, была удалена, а строка 41 пополнилась значениями в двух первых колонках Exp_DrillAxe
Вход
Регистрация
Напомнить пароль
Автосумма
Часто используемые
ВПР
ЕСЛИ
СУММЕСЛИ
Финансовые
Логические
Текстовые
Даты и времени 
Ссылки и массивы 
Математические
Другие функции
Проверка свойств и значений
Баз данных
Математические
Обработки массивов
Обработки строк
Преобразования типов данных 
Загрузки данных
Работы с файлами
Обработки системных параметров
Обработки цвета
Работы с датами и временем
Преобразования в системы счисления
Финансовые
