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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,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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Pandas基础使用系列---获取

前言我们上篇文章简单介绍了如何获取数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定和指定数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定所有数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,位置我们使用类似python切片语法。...我们试试看如何最后一也包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了,但是值得注意是,如果我们使用了-1,那么就不能用loc而是要用iloc。...接下来我们再看看获取指定指定数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单,大家要注意是,这里2并不算是所以哦,而是名称,只不过是用了padnas自动帮我创建名称。...如果要使用索引方式,要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单,接下来我们再看看如何获取多行多。为了更好演示,咱们这次指定索引df = pd.read_excel("..

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对比Excel,Python pandas删除数据框架

标签:Python与Excel,pandas 删除也是Excel常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单命令或者快捷键来实现。...上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行一些方法,删除与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除数据框架,仍然使用前面给出“用户.xlsx”数据。 图1 .drop()方法 与删除类似,我们也可以使用.drop()删除。...图2 del方法 del是Python一个关键字,可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架删除。 注意,当使用del时,对象被删除,因此这意味着原始数据框架也会更新以反映删除情况。...实际上我们没有删除,而是创建了一个新数据框架,其中只包含用户姓名、城市和性别,有效地“删除”了其他两。然后,我们新创建数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码双方括号。

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pythonpandasDataFrame对操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取: 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',返回是DataFrame...类型,**注意**这种取法是有使用条件,只有当索引不是数字索引时才可以使用,否则可以选用`data[-1:]`--返回DataFrame类型或`data.irow(-1)`--返回Series类型...不过这个用起来总是觉得有点low,有没有更好方法呢,有,可以不去删除,直接: data7 = data6.ix[:,1:]1 这样既不改变原有数据,也达到了删除神烦,当然我这里时第0删除,可以根据实际选择所在删除之...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame对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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使用pandas筛选出指定值所对应

pandas怎么样实现类似mysql查找语句功能: select * from table where column_name = some_value; pandas获取数据有以下几种方法...布尔索引 该方法其实就是找出每一符合条件真值(true value),如找出列A中所有值等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...这个例子需要先找出符合条件所在位置 mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回是array([0, 2, 4, 6, 7])...df.index=df['A'] # A列作为DataFrame索引 df.loc['foo', :] # 使用布尔 df.loc[df['A']=='foo'] ?...,用isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # some_values是可迭代对象 3、多种条件限制时使用&,&优先级高于>=或<=,所以要注意括号使用

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pandasloc和iloc_pandas获取指定数据

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 实际操作我们经常需要寻找数据某行或者某,这里介绍我在使用Pandas时用到两种方法:iloc和loc。...目录 1.loc方法 (1)读取第二值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某 (4)读取DataFrame某个区域 (5)根据条件读取 (6)也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)...读取第二值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某 (4)进行切片操作 ---- loc:通过名称或标签来索引 iloc:通过索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...3, "B":"D"] 结果: (5)根据条件读取 # 读取第B中大于6值 data5 = data.loc[ data.B > 6] #等价于 data5 = data[data.B...3, 2:4]第4、第5取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn

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对比Excel,Python pandas删除数据框架

标签:Python与Excel,pandas 对于Excel来说,删除是一项常见任务。本文学习一些从数据框架删除技术。...准备数据框架 我们将使用前面系列中用过“用户.xlsx”来演示删除。 图1 注意上面代码index_col=0?如果我们将该参数留空,则索引将是基于0索引。...通过指定index_col=0,我们要求pandas使用第一(用户姓名)作为索引。...使用.drop()方法删除 如果要从数据框架删除第三(Harry Porter),pandas提供了一个方便方法.drop()来删除。...如果设置1,则表示。 inplace:告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。 按名称删除 图2 我们跳过了参数axis,这意味着将其保留默认值0或

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用过Excel,就会获取pandas数据框架值、

在Excel,我们可以看到和单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些值。...在Python,数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运pandas库提供了获取值、简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例45。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...要获取前三,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用交集。...记住这种表示法一个更简单方法是:df[列名]提供一,然后添加另一个[索引]提供该特定项。 假设我们想获取第2Mary Jane所在城市。

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如何使用 Python 只删除 csv

在本教程,我们学习使用 python 只删除 csv 。我们将使用熊猫图书馆。熊猫是一个用于数据分析开源库;它是调查数据和见解最流行 Python 库之一。...首先,我们使用 read_csv() CSV 文件读取数据框,然后使用 drop() 方法删除索引 -1 处。然后,我们使用 index 参数指定要删除索引。...在此示例,我们使用 read_csv() 读取 CSV 文件,但这次我们使用 index_m 参数“id”设置索引。然后,我们使用 drop() 方法删除索引标签为“row”。...CSV 文件 − 运行代码后 CSV 文件 − 示例 3:删除带有条件 在此示例,我们首先读取 CSV 文件,然后使用 drop() 方法删除“Name”值等于“John”。...它提供高性能数据结构。我们说明了从 csv 文件删除 drop 方法。根据需要,我们可以按索引、标签或条件指定要删除。此方法允许从csv文件删除或多行。

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使用pandas的话,如何直接删除这个表格里面X值是负数

一、前言 前几天在Python白银交流群【空翼】问了一个pandas处理Excel数据问题,提问截图如下: 下图是他原始数据部分截图: 二、实现过程 看上去确实是两,但是X里边又暗藏玄机,如果只是单纯针对这一全部是数值型数据进行操作...如果只是想保留非负数的话,而且剔除值X,【Python进阶者】也给了一个答案,代码如下所示: import pandas as pd df = pd.read_excel('U.xlsx') #...他想实现效果是,保留空值、X值和正数,而他自己数据还并不是那么工整,部分数据入下图所示,可以看到130-134情况。...顺利地解决了粉丝问题。其中有一代码不太好理解,解析如下: 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【空翼】提问,感谢【Jun.】

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使用Pandas把表格元素,条件小于0.2变为0,怎么破?

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【北海】问了一个Pandas处理问题,提问截图如下: 原始代码如下: 二、实现过程 这里【瑜亮老师】给了一份代码,真的太强了!...代码如下: df["a"].map(lambda x: x if x>=0.2 else 0) 一开始运行之后还是遇到了点小问题,如下图所示: 代码运行之后,可以得到如下结果: 后来发现是没有赋值导致,...顺利地解决了粉丝问题! 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【北海 】提问,感谢【瑜亮老师】、【隔壁山楂】给出思路和代码解析,感谢【群除我佬】、【皮皮】等人参与学习交流。...大家在学习过程如果有遇到问题,欢迎随时联系我解决(我微信:pdcfighting),应粉丝要求,我创建了一些高质量Python付费学习交流群和付费接单群,欢迎大家加入我Python学习交流群和接单群

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为什么范围后索引会失效 存储引擎不能使用索引范围条件右边

(a=3 b=3 c=5) (a=3 b=8 c=6) 查找 select a,b,c from table where a = 2 and b = 5 and c = 2 先根据a = 2找到第二四条数据...) (a=2 b=5 c=1) (a=2 b=5 c=2) 然后根据b=5查到两条 (a=2 b=5 c=1) (a=2 b=5 c=2) 最后根据c=2查到目标数据 (a=2 b=5 c=2) 现在使用了范围条件...select a,b,c from table where a = 2 and b >1 and c = 2 先根据a = 2找到第二四条数据 (a=2 b=2 c=3) (a=2 b=2 c=5...总结 因为前一个条件相同情况下 当前条件才会是有序。...当前一个条件不同 那么无法保证当前条件有序 所以索引失效 再进一步,假设有以下数据 1(b=2,c=4) 2(b=2,c=5) 3(b=3,c=1) 4(b=3,c=2) 此时对于b 这四个数据都是有序

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C语言经典100例002-MN二维数组字符数据,按顺序依次放到一个字符串

系列文章《C语言经典100例》持续创作,欢迎大家关注和支持。...喜欢同学记得点赞、转发、收藏哦~ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码形式发放到公众号 欢迎关注:计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能:MN二维数组字符数据...,按顺序依次放到一个字符串 例如: 二维数组数据: W W W W S S S S H H H H 则字符串内容是:WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照数进行...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能:MN二维数组字符数据,按顺序依次放到一个字符串 例如: 二维数组数据: W W W W S S S.../demo 二维数组中元素: M M M M S S S S H H H H 按顺序依次: MSHMSHMSHMSH -- END -- 喜欢本文同学记得点赞、转发、收藏~ 更多内容,欢迎大家关注我们公众号

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Python处理Excel数据-pandas

在计算机编程pandas是Python编程语言用于数据操纵和分析软件库。特别是,它提供操纵数值表格和时间序列数据结构和运算操作。...及DataFrame使用方式 三、数据排序与查询 1、排序 例1:按语文分数排序降序,数学升序,英语降序 例2:按索引进行排序 2、查询 单条件查询 多条件查询 使用数据区间范围进行查询...() # 删除有空值 data.dropna(axis=1) # 删除有空值 data.dropna(how='all')...# 删除所有值Nan data.dropna(thresh=2) # 至少保留两个非缺失值 data.strip() # 去除列表所有空格与换行符号...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站立刻删除

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2020年入门数据分析选择Python还是SQL?七个常用操作对比!

而在pandas,我们可以通过列名列表传递给DataFrame来完成选择 ?...而在pandas,按照条件进行查找则可以有多种形式,比如可以含有True/FalseSeries对象传递给DataFrame,并返回所有带有True ?...tips WHERE tip > 9; 在pandas,我们选择应保留,而不是删除它们 tips = tips.loc[tips['tip'] <= 9] 五、分组 在pandas使用groupby...在pandas等价操作为 ? 注意,在上面代码,我们使用size()而不是count() 这是因为count()函数应用于每一,并返回每一中非空记录数量!...七、合并 SQLUNION操作用于合并两个或多个SELECT语句结果集,UNION与UNION ALL类似,但是UNION删除重复

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