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使用VBA删除工作表多重复

标签:VBA 自Excel 2010发布以来,已经具备删除工作表重复功能,如下图1所示,即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复”。...图1 使用VBA,可以自动执行这样操作,删除工作表所有数据重复,或者指定重复。 下面的Excel VBA代码,用于删除特定工作表所有所有重复。...如果没有标题,则删除代码后面的部分。...如果只想删除指定(例如第1、2、3重复项,那么可以使用下面的代码: Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列数字,以删除你想要重复

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pythonpandas库DataFrame操作使用方法示例

'w'使用类字典属性,返回是Series类型 data.w #选择表格'w'使用点属性,返回是Series类型 data[['w']] #选择表格'w',返回DataFrame...#利用index进行切片,返回是**前闭后闭**DataFrame, #即末端是包含 #——————新版本pandas已舍弃该方法,用iloc代替——————— data.irow...[0,2]] #选择第2-4第1、3 Out[17]: a c two 5 7 three 10 12 data.ix[1:2,2:4] #选择第2-3,3-5(不包括5) Out...(1) #返回DataFrame第一 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名,且该也用不到,一般是索引被换掉后导致,有强迫症看着难受,这时候dataframe.drop...github地址 到此这篇关于pythonpandas库DataFrame操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

Scala 和 Java, 一个 DataFrame 所代表是一个多个 Row( Dataset(数据集合)....使用反射推断Schema Scala Java Python Spark SQL Scala 接口支持自动转换一个包含 case classes RDD 为 DataFrame.Case...要开始使用,您需要在 Spark 类路径包含特定数据库 JDBC driver 程序。...但是,这意味着如果你列名包含任何圆点,你现在必须避免使用反引号(如 table.column.with.dots.nested)。 在内存存储分区修剪默认是开启。...此外,该 Java 特定类型 API 已被删除Scala 和 Java 用户可以使用存在于 org.apache.spark.sql.types 类来描述编程模式。

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大佬们,如何把某一包含某个所在行给删除

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据处理问题,一起来看看吧。 大佬们,如何把某一包含某个所在行给删除?比方说把包含电力这两个字删除。...这里【FANG.J】指出:数据不多的话,可以在excel里直接ctrl f,查找“电力”查找全部,然后ctrl a选中所有,右键删除。...二、实现过程 这里【莫生气】给了一个思路和代码: # 删除Column1包含'cherry' df = df[~df['Column1'].str.contains('电力')] 经过点拨,顺利地解决了粉丝问题...后来粉丝增加了难度,问题如下:但如果我同时要想删除包含电力与电梯,这两个关键,又该怎么办呢? 这里【莫生气】和【FANG.J】继续给出了答案,可以看看上面的这个写法,中间加个&符号即可。...顺利地解决了粉丝问题。 但是粉丝还有其他更加复杂需求,其实本质上方法就是上面提及,如果你想要更多的话,可以考虑下从逻辑 方面进行优化,如果没有的话,正向解决,那就是代码堆积。

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原 荐 SparkSQL简介及入门

)降低内存开销;更有趣是,对于分析查询中频繁使用聚合特定,性能会得到很大提高,原因就是这些数据放在一起,更容易读入内存进行计算。...在已知几种大数据处理软件,HadoopHBase采用存储,MongoDB是文档型存储,Lexst是二进制型存储。 1.存储     什么是存储?     ...所以,存储在写入上占有很大优势。     3)还有数据修改,这实际也是一次写入过程。不同是,数据修改是对磁盘上记录做删除标记。...2)很多列式数据库还支持族(column group,Bigtable系统称为locality group),即将多个经常一起访问数据各个存放在一起。...比如,性别只有两个,“男”和“女”,可以对这一建立位图索引:     如下图所示     “男”对应位图为100101,表示第1、4、6为“男”     “女”对应位图为011010,表示第

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spark dataframe操作集锦(提取前几行,合并,入库等)

Action 操作 1、 collect() ,返回是一个数组,返回dataframe集合所有的 2、 collectAsList() 返回是一个java类型数组,返回dataframe...(n:Int)返回n  ,类型是row 类型 8、 show()返回dataframe集合 默认是20,返回类型是unit 9、 show(n:Int)返回n,,返回类型是unit 10...、 table(n:Int) 返回n  ,类型是row 类型 dataframe基本操作 1、 cache()同步数据内存 2、 columns 返回一个string类型数组,返回是所有名字...3、 dtypes返回一个string类型二维数组,返回是所有名字以及类型 4、 explan()打印执行计划  物理 5、 explain(n:Boolean) 输入为 false 或者...Column) 删除 返回dataframe类型 10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同 返回一个dataframe 11、 except

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SparkSQL极简入门

)降低内存开销;更有趣是,对于分析查询中频繁使用聚合特定,性能会得到很大提高,原因就是这些数据放在一起,更容易读入内存进行计算。...在已知几种大数据处理软件,HadoopHBase采用存储,MongoDB是文档型存储,Lexst是二进制型存储。 1.存储 什么是存储?...所以,存储在写入上占有很大优势。 3)还有数据修改,这实际也是一次写入过程。不同是,数据修改是对磁盘上记录做删除标记。...2)很多列式数据库还支持族(column group,Bigtable系统称为locality group),即将多个经常一起访问数据各个存放在一起。...比如,性别只有两个,“男”和“女”,可以对这一建立位图索引: 如下图所示 “男”对应位图为100101,表示第1、4、6为“男” “女”对应位图为011010,表示第2、3、5

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第三天:SparkSQL

:29 DataFrame 关心,所以转换时候是按照来转换 打印RDD scala> dfToRDD.collect res13: Array[org.apache.spark.sql.Row...在对DataFrame跟DataSet进行许多操作都要import spark.implicits._ DataFrame跟DataSet均可使用模式匹配获取各个字段跟类型。...RDD 不支持sparkSQL操作 DataFrame 跟RDD和DataSet不同,DataFrame 每一类型都固定为Row,每一无法直接访问,只有通过解析才可以获得各个字段。...DataFrame也可以叫DataSet[Row],每一类型都是Row,不解析每一究竟有那些字段,每个字段又是什么类型无从得知,只能通上面提到getAs方法或者共性第七条模式匹配来拿出特定字段...和hdfs-site.xml 加入到Spark conf目录,否则只会创建master节点上warehouse目录,查询时会出现文件找不到问题,这是需要使用HDFS,则需要将metastore删除

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DataFrame真正含义正在被杀死,什么才是真正DataFrame

DataFrame数据模型 DataFrame 需求来源于把数据看成矩阵和表。但是,矩阵包含一种数据类型,未免过于受限;同时,关系表要求数据必须要首先定义 schema。...保证顺序,行列对称 首先,无论在行还是方向上,DataFrame 都是有顺序;且都是一等公民,不会区分对待。...拿 pandas 举例子,当创建了一个 DataFrame 后,无论和列上数据都是有顺序,因此,在行和列上都可以使用位置来选择数据。...在每列上,这个类型是可选,可以在运行时推断。从上看,可以把 DataFrame 看做标签到映射,且之间保证顺序;从列上看,可以看做类型到标签到映射,同样,间同样保证顺序。...标签和标签存在,让选择数据时非常方便。

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大数据技术之_19_Spark学习_03_Spark SQL 应用解析小结

3、DataFrame 是一个弱类型数据对象,DataFrame 劣势是在编译期不进行表格字段类型检查。在运行期进行检查。...DataSet 包含DataFrame 所有的优化机制。除此之外提供了以样例类为 Schema 模型强类型。... Schema 信息,适合于编译期不能确定情况(注意:这是第三种方式) val schemaString = "name age" // 实际开发 schemaString 是动态生成 val ...// 设定之间类型编码器,要转换成 case 类     // Encoders.product 是进行 scala 元组和 case 类转换编码器     override def bufferEncoder...目录后,会读取 Hive warehouse 文件,获取到 hive 表格数据。

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独家 | PySpark和SparkSQL基础:如何利用Python编程执行Spark(附代码)

('parquet_data.parquet') 4、重复 表格重复可以使用dropDuplicates()函数来消除。...= 'ODD HOURS', 1).otherwise(0)).show(10) 展示特定条件下10数据 在第二个例子,应用“isin”操作而不是“when”,它也可用于定义一些针对条件。...", "Emily Giffin")].show(5) 5特定条件下结果集 5.3、“Like”操作 在“Like”函数括号,%操作符用来筛选出所有含有单词“THE”标题。...5) 分别显示子字符串为(1,3),(3,6),(1,6)结果 6、增加,修改和删除DataFrame API同样有数据处理函数。...', 'URL') dataframe.show(5) “Amazon_Product_URL”列名修改为“URL” 6.3、删除 删除可通过两种方式实现:在drop()函数添加一个组列名,或在

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大数据技术Spark学习

而右侧 DataFrame 却提供了详细结构信息,使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些,每名称和类型各是什么。DataFrame 多了数据结构信息,即 schema。...6、在对 DataFrame 和 DataSet 进行许多操作都需要这个包进行支持 import spark.implicits._ 7、DataFrame 和 DataSet 均可使用模式匹配获取各个字段和类型...=line.getAs[String]("col2") } 每一没法直接访问 2、DataFrame 与 DataSet 一般与 spark ml 同时使用 3、DataFrame 与 DataSet...DataFrame 也可以叫 Dataset[Row],即每一类型是 Row,不解析,每一究竟有哪些字段,各个字段又是什么类型都无从得知,只能用上面提到 getAS 方法或者共性第七条提到模式匹配拿出特定字段...需要强调一点是,如果要在 Spark SQL 包含 Hive 库,并不需要事先安装 Hive。一般来说,最好还是在编译 Spark SQL 时引入 Hive 支持,这样就可以使用这些特性了。

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基于Spark机器学习实践 (二) - 初识MLlib

在达到功能奇偶校验(粗略估计Spark 2.3)之后,将弃用基于RDDAPI。 预计基于RDDAPI将在Spark 3.0删除。 为什么MLlib会切换到基于DataFrameAPI?...这主要是由于基于DataFrameAPI使用org.apache.spark.ml Scala包名称,以及我们最初用来强调管道概念Spark ML Pipelines”术语。...行为变化 SPARK-21027:OneVsRest中使用默认并行度现在设置为1(即串行)。在2.2及更早版本,并行度级别设置为Scala默认线程池大小。...MLlib支持密集矩阵,其入口主序列存储在单个双阵列,稀疏矩阵非零入口主要顺序存储在压缩稀疏(CSC)格式 与向量相似,本地矩阵类型为Matrix , 分为稠密与稀疏两种类型。...类似于一个简单2维表 2.5.3 DataFrame DataFrame结构与Dataset 是类似的,都引|入了概念 与Dataset不同是,DataFrame毎一-被再次封装刃

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spark2 sql读取数据源编程学习样例2:函数实现详解

import spark.implicits._ Scala与其它语言区别是在对象,函数可以导入包。这个包作用是转换RDD为DataFrame。 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...("data/test_table/key=2") 创建另外一个DataFrame,并且添加一个新删除现有 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...() 上面自然是读取数据保存为DataFrame,option("mergeSchema", "true"), 默认spark.sql.parquet.mergeSchema指定。...设置后将覆盖spark.sql.parquet.mergeSchema指定。 runJsonDatasetExample函数 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...从上面我们看出这也是dataset和DataFrame转换一种方式。 runJdbcDatasetExample函数 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?

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Pandas vs Spark:获取指定N种方式

SparkDataFrame每一类型为Column、行为Row,而PandasDataFrame则无论是还是,都是一个Series;SparkDataFrame有列名,但没有索引,...而Pandas则既有列名也有索引;SparkDataFrame仅可作整行或者整列计算,而PandasDataFrame则可以执行各种粒度计算,包括元素级、行列级乃至整个DataFrame级别...在Spark,提取特定也支持多种实现,但与Pandas明显不同是,在Spark无论是提取单列还是提取单列衍生另外一,大多还是用于得到一个DataFrame,而不仅仅是得到该Column类型...scala spark构建一个示例DataFrame数据 对于如上DataFrame,仍然提取A对应DataFrame子集,常用方法如下: df.select("A"):即直接用select算子+...03 小结 本文分别列举了Pandas和Spark.sqlDataFrame数据结构提取特定多种实现,其中PandasDataFrame提取一既可用于得到单列Series对象,也可用于得到一个只有单列

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基于Spark机器学习实践 (二) - 初识MLlib

在达到功能奇偶校验(粗略估计Spark 2.3)之后,将弃用基于RDDAPI。 预计基于RDDAPI将在Spark 3.0删除。 为什么MLlib会切换到基于DataFrameAPI?...这主要是由于基于DataFrameAPI使用org.apache.spark.ml Scala包名称,以及我们最初用来强调管道概念Spark ML Pipelines”术语。...行为变化 SPARK-21027:OneVsRest中使用默认并行度现在设置为1(即串行)。在2.2及更早版本,并行度级别设置为Scala默认线程池大小。...MLlib支持密集矩阵,其入口主序列存储在单个双阵列,稀疏矩阵非零入口主要顺序存储在压缩稀疏(CSC)格式 与向量相似,本地矩阵类型为Matrix , 分为稠密与稀疏两种类型。...类似于一个简单2维表 [1240] 2.5.3 DataFrame DataFrame结构与Dataset 是类似的,都引|入了概念 与Dataset不同是,DataFrame毎一-被再次封装刃

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