首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Excel技巧:快速删除表空行

标签:Excel技巧 有时候,表可能存在空行,如果我们需要删除表这些空行,如何快速操作呢?特别是包含大量数据大表。为演示起见,下面的示例表数据较少。...情形1:简单情形 如下图1所示,可以看出表中有2个空行。 图1 单击功能区“开始”选项卡“编辑”组“查找和选择——定位条件”命令,在“定位条件”对话框中选择“空值”选项按钮,如下图2所示。...图2 单击“确定”后,Excel将选择表中所有空行。 然后,单击功能区“开始”选项卡“单元格”组“删除——删除表格行”,即可删除空行。...情形2:复杂情形 你可能觉得这很简单,因为你碰到表很规矩,除了空行外,表没有空单元格了。如果你碰到是如下图3所示表,那么如何删除表空行呢?...图3 如果你使用上面的操作,那么Excel不仅会选择空行,也会选择空单元格,如下图4所示。 图4 一种方法是创建辅助列,合并表中所有单元格内容。

2.7K10
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Excel去除空行各种方法_批量删除所有空行

1、选中数据区域中除空行外没有其他空单元格任一列数据区域——“开始”工具栏之“查找和选择”按钮,选择“定位条件”,打开定位条件对话框——选择“空值”,并“确定”,则定位选中该列空单元格; 2、在定位选中任意单元格点击鼠标右键...方法二:自动筛选法 此法适用于:数据区域中至少有一列除空行外没有其他空单元格情形。...2、点击其下拉箭头,弹出框取消“全选”复选框,再选择最正文“空白”复选框,“确定”,这样表格仅显示空白行。 3、删除空白行。...方法三:排序删除法 此法适用于:允许改变数据排列顺序情形。 1、选中所有区域中数据单元格,点击“数据”工具栏排列顺序“A-Z”或逆序“Z-A”按钮,将空行排至最后几行。 2、删除空白行。...应用方法三时,不改变数据排列顺序时:辅助列+排序删除法 1、在表格插入任一列,用从上到下填充序列,如1-N。 2、选中包括辅助列所有区域中数据单元格,用“排序删除法”删除空行

5.4K30

PythonDataFrame模块学

初始化DataFrame   创建一个空DataFrame变量   import pandas as pd   import numpy as np   data = pd.DataFrame()   ...重新调整index值   import pandas as pd   data = pd.DataFrame()   data['ID'] = range(0,3)   # data =   # ID...('user.csv')   print (data)   将DataFrame数据写入csv文件   to_csv()函数参数配置参考官网pandas.DataFrame.to_csv   import...异常处理   过滤所有包含NaN行   dropna()函数参数配置参考官网pandas.DataFrame.dropna   from numpy import nan as NaN   import...'表示去除行 1 or 'columns'表示去除列   # how: 'any'表示行或列只要含有NaN就去除,'all'表示行或列全都含有NaN才去除   # thresh: 整数n,表示每行或列至少有

2.4K10

(六)Python:PandasDataFrame

Series集合 创建         DataFrame与Series相比,除了可以每一个键对应许多值之外,还增加了列索引(columns)这一内容,具体内容如下所示: 自动生成行索引         ..., 'pay': [4000, 5000, 6000]} # 以name和pay为列索引,创建DataFrame frame = pd.DataFrame(data) #自定义行索引 print(frame...admin  2 3  admin  3 另一种删除方法     name  a 1  admin  1 3  admin  3 (1)添加列         添加列可直接赋值,例如给 aDF 添加...,但这种方式是直接对原始数据操作,不是很安全,pandas 可利用 drop()方法删除指定轴上数据,drop()方法返回一个新对象,不会直接修改原始数据。...对象修改和删除还有很多方法,在此不一一列举,有兴趣同学可以自己去找一下 统计功能  DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息          DataFrame有非常强大统计功能,它有大量函数可以使用

3.8K20

访问和提取DataFrame元素

访问元素和提取子集是数据框基本操作,在pandas,提供了多种方式。...对于一个数据框而言,既有从0开始整数下标索引,也有行列标签索引 >>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4), index=['r1', 'r2', 'r3...0.117015 r3 -0.640207 -0.105941 -0.139368 -1.159992 r4 -2.254314 -1.228511 -2.080118 -0.212526 利用这两种索引,可以灵活访问数据框元素...,本次示例如下 >>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4), index=['r1', 'r2', 'r3', 'r4'], columns=['A', 'B...>>> df.iat[0, 0] -0.22001819046457136 pandas访问元素具体方法还有很多,熟练使用行列标签,位置索引,布尔数组这三种基本访问方式,就已经能够满足日常开发需求了

4.3K10

SparkMLLib基于DataFrameTF-IDF

一 简介 假如给你一篇文章,让你找出其关键词,那么估计大部分人想到都是统计这个文章单词出现频率,频率最高那个往往就是该文档关键词。...所以,排在最前面的几个词,就是这篇文章关键词。 再啰嗦概述一下: TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库其中一份文件重要程度。...二 TF-IDF统计方法 本节中会出现符号解释: TF(t,d):表示文档d单词t出现频率 DF(t,D):文档集D包含单词t文档总数。...log表示对得到值取对数。 TF-IDF 数学表达式 可以看到,TF-IDF与一个词在文档出现次数成正比,与该词在整个语言中出现次数成反比。...三 Spark MLlibTF-IDF 在MLlib,是将TF和IDF分开,使它们更灵活。 TF: HashingTF与CountVectorizer这两个都可以用来生成词频向量。

1.9K70

设置jupyterDataFrame显示限制方式

jupyter显示DataFrame过长时会自动换行(print()显示方式)或自动省略(单元格最后一行直接显示),在一些情况下看上去不是很方便,可调节显示参数如下: import pandas as...pd.set_option('display.max_rows',100) #设置最大行数 pd.set_option('display.max_columns', 100) #设置最大列数 补充知识:pandas关于...DataFrame行,列显示不完全(省略)解决办法 我就废话不多说了,看代码吧 #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option...('display.max_rows', None) #设置value显示长度为100,默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 以上这篇设置jupyterDataFrame...显示限制方式就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

4.5K10

pandas | DataFrame排序与汇总方法

大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗架构师。今天说一说pandas | DataFrame排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!...今天是pandas数据处理专题第六篇文章,我们来聊聊DataFrame排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中apply方法,如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算,使得我们可以在很短时间内处理整份数据。...Series当中排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series值来排序。...是一个常用统计方法,可以用来了解DataFrame当中数据分布情况。

3.8K20
领券