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使用VBA删除工作表重复

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——删除重复值”。...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行,或者指定重复行。 下面的Excel VBA代码,用于删除特定工作表所有所有重复行。...Cols(i) = i + 1 Next i rng.RemoveDuplicates Columns:=(Cols), Header:=xlYes End Sub 这里使用了当前区域...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,以删除你想要重复行。

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pythonpandasDataFrame对行和操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取行或: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'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...下面是简单例子使用验证: import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame...d three 12 13 data.ix[data.a 5,[2,2,2]] #选择'a'中大于5所在第2重复3次 Out[33]: c c c three 12 12 12 #还可以行数或数跟行名列名混着用...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame对行和操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandasDataFrame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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数据科学 IPython 笔记本 7.10 组合数据集:合并和连接

Pandas 提供一个基本特性,是内存高性能连接和合并操作。如果你曾经使用过数据库,那么你应该熟悉这种类型数据交互。...合并结果是一个新DataFrame,它组合了两个输入信息。 请注意,每条目顺序不一定得到保留:在这种情况下,employee顺序在df1和df2之间有所不同。...另外,请记住,合并一般会丢弃索引,除了在索引合并特殊情况下(参见left_index和right_index关键字,之后讨论)。 对一连接 对一连接,两个键一个包含重复条目。...对于对一情况,生成DataFrame将保留适当重复条目。...连接 连接在概念上有点令人困惑,但仍然有很好定义。如果左侧和右侧数组都包含重复项,则结果是合并。 结合一个具体例子可能是最清楚

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20个能够有效提高 Pandas数据分析效率常用函数,附带解释和例子

下述代码实现选择前三行前两数据(loc方式): df.loc[:2,['group','year']] ? 注:当使用loc时,包括索引上界,而使用iloc则不包括索引上界。...Pct_change函数用于比较元素时间序列变化百分比。 df.value_1.pct_change() ? 9. Rank Rank函数实现对数据进行排序。...我们也可以使用melt函数var_name和value_name参数来指定新列名。 11. Explode 假设数据集在一个观测(行)包含一个要素多个条目,但您希望在单独行中分析它们。...df.year.nunique() 10 df.group.nunique() 3 我们可以直接将nunique函数应用于dataframe,并查看每唯一值数量: ?...例如,我们可以使用pandas dataframesstyle属性更改dataframe样式。

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Pandas数据分析

分析前操作 我们使用read读取数据集时,可以先通过info 方法了解不同字段条目数量,数据类型,是否缺失及内存占用情况 案例:找到小成本高口碑电影  思路:从最大N个值中选取最小值 movie2....重复行。...# False:删除所有重复项 数据连接(concatenation) 连接是指把某行或某追加到数据 数据被分成了份可以使用连接把数据拼接起来 把计算结果追加到现有数据集,可以使用连接 import...',join = 'outer') pd.concat([df1,df2,df3],ignore_index=True) 也可以使用concat函数添加,与添加行方法类似,需要传一个axis参数...这种方式添加一 数据连接 merge 数据库可以依据共有数据把两个或者多个数据表组合起来,即join操作 DataFrame 也可以实现类似数据库join操作,Pandas可以通过pd.join命令组合数据

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业界使用最多PythonDataframe重塑变形

pivot pivot函数用于从给定创建出新派生表 pivot有三个参数: 索引 值 def pivot_simple(index, columns, values): """...读取数据: from collections import OrderedDict from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy...因此,必须确保我们指定和行没有重复数据,才可以用pivot函数 pivot_table方法实现了类似pivot方法功能 它可以在指定和行有重复情况下使用 我们可以使用均值、中值或其他聚合函数来计算重复条目单个值...对于不用使用统计方法 使用字典来实现 df_nodmp5.pivot_table(index="ad_network_name",values=["mt_income","impression"...from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np # 建立多个行索引 row_idx_arr = list(zip

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Python数据分析及可视化-小测验

import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[...item_price这个单词是一个条目的价格,不是单个商品单价。 我们平时超市购物单子最后price那一也是算这一个条目的价格,比如2个相同商品算1个条目。..., '去掉停用词数据') 4.8.3 为确保所加载英文停用词没有重复数据,请对8-1加载英文停用词去重 stopword_list = list(set(stopword_list)) 4.9 第九步...df,并生成一清洗之后数据,名为clean_review df['clean_review'] = df.review.apply(clean_text) df.head() 上面一段代码运行结果如下图所示...(不包含重复项,至少使用两种方法) 第1种方法: len(baby_df.Name.unique()) 第2种方法: len(names) 第3种方法: baby_df.Name.value_counts

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Python数据分析之数据预处理(数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换)学习笔记

drop_duplicates()方法用于删除重复值。 ​ 它们判断标准是一样,即只要两条数中所有条目的值完全相等,就判断为重复值。 ...1.2.2 duplicated()方法语法格式  ​ subset:用于识别重复标签或标签序列,默认识别所有的标签。 ​...,所以该方法返回一个由布尔值组成Series对象,它行索引保持不变,数据则变为标记布尔值  强调注意:  ​ (1)只有数据表两个条目间所有内容都相等时,duplicated()方法才会判断为重复值...3.2 轴向旋转  ​ 在 Pandaspivot()方法提供了这样功能,它会根据给定行或索引重新组织一个 DataFrame对象。 ...columns:用于创建新 DataFrame对象索引 values:用于填充新 DataFrame对象值。  4.

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Pandas

方法 head(): tail(): 创建 DataFrame 创建 DataFrame 方式有很多种,一般比较常用是利用一个字典或者数组来进行创建 import pandas as pd import...进行切片,对行指定要使用索引或者条件,对索引必须使用列名称,如果有,则还需要借助[]将列名称括起来。...,也可以进行调整)data.drop_duplicates(['k1']) (只查看 k1 ) 去除重复数据:pandas.DataFrame(Series).drop_duplicates()方法。...缺失值处理 缺失值识别pandas.DataFrame.isnull()和 pandas.DataFrame.notnull()方法识别缺失值和非缺失值,两个方法会返回一个与输入同型布尔df。...) df.join()方法适用于那些 index 相似或者相同且没有重复 dfs,默认使用行索引匹配也支持一个 df 行索引英语另一个 df 索引 join 起来 left1 = pd.DataFrame

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在几秒钟内将数千个类似的电子表格文本单元分组

“组” 在本教程,将使用美国劳工部工资盗窃调查这个数据集。...第一步:使用TF-IDF和N-Grams构建文档术语矩阵 在这里面临最大挑战是,专栏每个条目都需要与其他条目进行比较。因此,一张400,000行纸张需要400,000²计算。...第10行从legal_name数据集中提取唯一值,并将它们放在一维NumPy数组。 在第14行,编写了用于构建5个字符N-Grams函数。使用正则表达式过滤掉一些字符。...矢量化Panda 最后,可以在Pandas使用矢量化功能,将每个legal_name值映射到GroupDataFrame并导出新CSV。...最后一点 如果希望按两或更多而不是一进行分组,则可以创建一个临时,以便在DataFrame对每个连接成单个字符串条目进行分组: columns_to_group = ['legal_name

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数据分析之Pandas合并操作总结

#pandas.DataFrame.combine_first 2. update方法 (1)三个特点 ①返回框索引只会与被调用框一致(默认使用左连接,下一节会介绍) ②第二个框nan元素不会起作用...,而'inner'时取拼接方向(若使用默认纵向拼接,则为交集)交集 下面举一些例子说明其参数: df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1'], 'B': ['B0'...highlight=concat#pandas.concat merge与join 1. merge函数 merge函数作用是将两个pandas对象横向合并,遇到重复索引项时会使用笛卡尔积,默认inner...highlight=merge#pandas.DataFrame.merge 2. join函数 join函数作用是将多个pandas对象横向拼接,遇到重复索引项时会使用笛卡尔积,默认左连接,可选inner...assign:主要是用来添加,也就是在表右方添加。 combine:这个函数填充可以根据某种规则来填充,当然它衍生combine_first就是一个比较常用函数了,这个函数是直接填充。

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pandas分组聚合详解

price ,根据hobby进行分组,最后对分好组数据进行处理求均值; # 是个生成器 group = frame['price'].groupby(frame['hobby']) # 求均值...: float64 Tip: 可以理解为 根据爱好分组,查询价格;查询必须是数字,否则求均值时会报异常 如果是根据分组则在groupby后面使用列表指定,并且调用求均值函数;输出值将是分组...2.3 分组求数量 分组求数量是统计分析应用最为广泛函数;如下示例DataFrame根据hobby分组,并且调用 size()函数统计个数;此方法常用统计技巧; group = frame.groupby...当对groupby只有单个时(示例根据hobby进行分组),可以 使用 key , value 形式 对分组后数据进行迭代,其中key 是分组名称,value是分组数据; group =...,有多少列则需要指定多少个key与其对应,key可以是任何不重复变量名称 group = frame['price'].groupby([frame['hobby'],frame['user']])

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直观地解释和可视化每个复杂DataFrame操作

初始DataFrame中将成为索引,并且这些显示为唯一值,而这两组合将显示为值。这意味着Pivot无法处理重复值。 ? 旋转名为df DataFrame代码 如下: ?...记住:像蜡烛一样融化(Melt)就是将凝固复合物体变成几个更小单个元素(蜡滴)。融合二维DataFrame可以解压缩其固化结构并将其片段记录为列表各个条目。...Unstack 取消堆叠将获取索引DataFrame并对其进行堆叠,将指定级别的索引转换为具有相应值DataFrame。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈(原因是存在“ 0 ”)。...例如,考虑使用pandas.concat([df1,df2])串联具有相同列名 两个DataFrame df1 和 df2 : ?...尽管可以通过将axis参数设置为1来使用concat进行列式联接,但是使用联接 会更容易。 请注意,concat是pandas函数,而不是DataFrame之一。

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Pandas图鉴(二):Series 和 Index

Pandas没有像关系型数据库那样 "唯一约束"(该功能[4]仍在试验),但它有一些函数来检查索引值是否唯一,并以各种方式删除重复值。 有时,但一索引不足以唯一地识别某行。...在Pandas,它被称为MultiIndex(第4部分),索引内每一都被称为level。 索引另一个重要特性是它是不可改变。与DataFrame普通相比,你不能就地修改它。...不要对具有非唯一索引系列使用算术运算。 比较 对有缺失值数组进行比较可能很棘手。...当比较混合类型DataFrame时,NumPy就会出问题(问题#19205[5]),而Pandas做得非常好。...而且它总是返回一个没有重复索引。 与defaultdict和关系型数据库GROUP BY子句不同,Pandas groupby是按组名排序

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