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VBA:基于指定删除重复

之前通过拷贝方式保留最后一数据(参见文末延伸阅读1),但运行效率较低。目前通过借助数组和字典达到删除重复效果。...1 基于指定,保留最后一数据2 基于指定,保留最后一数据,同时剔除不需要3 效果演示 1 基于指定,保留最后一数据 想要实现效果:在原来测试数据基础上,基于B,如果存在重复数据...VBA代码如下: Sub Delete_Duplicate1() '基于指定,删除重复,保留最后出现行数据。...,保留最后一数据,同时剔除不需要 想要实现效果:针对原有的测试数据,基于B,如果存在重复数据,保留最后一数据;这里不需要E数据。...将选取数据拷贝到指定区域。 VBA代码如下: Sub Delete_Duplicate2() '基于指定,保留唯一(若重复),同时剔除不需要

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使用pandas筛选出指定所对应

布尔索引 该方法其实就是找出每一中符合条件真值(true value),如找出列A中所有等于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'] # 将A列作为DataFrame索引 df.loc['foo', :] # 使用布尔 df.loc[df['A']=='foo'] ?...数据提取不止前面提到情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列等于标量,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列属于某个范围内...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列不等于某个/些 df.loc[df['column_name

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用过Excel,就会获取pandas数据框架中

在Excel中,我们可以看到和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些。...语法如下: df.loc[] 其中,是可选,如果留空,我们可以得到整行。由于Python使用基于0索引,因此df.loc[0]返回数据框架第一。...要获取前三,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格 要获取单个单元格,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]将提供该特定项。 假设我们想获取第2Mary Jane所在城市。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架第1和第4。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc语法是df.loc[],需要提醒(索引)和可能是什么?

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推荐系统那点事 —— 基于Spark MLlib特征选择

下面就介绍下这三个方法使用,强烈推荐有时间把参考文献都阅读下,会有所收获! VectorSlicer 这个转换器可以支持用户自定义选择,可以基于下标索引,也可以基于列名。...,特征顺序与索引和名称顺序相同 RFormula 这个转换器可以帮助基于R模型,自动生成feature和label。...1.0| |[1.0,0.0,12.0,0.0]| 0.0| |[0.0,1.0,15.0,1.0]| 0.0| +------------------+-----+ ChiSqSelector 这个选择器支持基于卡方检验特征选择...具体可以参考维基百科,最终结论就是卡方越大,就是我们越想要特征。因此这个选择器就可以理解为,再计算卡方,最后按照这个排序,选择我们想要个数特征。...参考 1 Spark特征处理 2 Spark官方文档 3 如何优化逻辑回归 4 数据挖掘中VI和WOE 5 Spark卡方选择器 6 卡方分布 7 皮尔逊卡方检验 8 卡方检验原理

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SQL Server 动态转列(参数化表名、分组转列字段、字段

; 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态字段; 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态字段; 扩展阅读一:参数化表名、分组转列字段、字段; 扩展阅读二:在前面的基础上加入条件过滤; 参考文献...、分组字段、转列字段、这四个转列固定需要变成真正意义参数化,大家只需要根据自己环境,设置参数值,马上就能看到效果了(可以直接跳转至:“参数化动态PIVOT转列”查看具体脚本代码)。...、分组转列字段、字段这几个参数,逻辑如图5所示, 1 --5:参数化动态PIVOT转列 2 -- =============================================...SYSNAME --字段 14 SET @tableName = 'TestRows2Columns' 15 SET @groupColumn = 'UserName' 16 SET @row2column...SYSNAME --字段 15 SET @tableName = 'TestRows2Columns' 16 SET @groupColumn = 'UserName' 17 SET @row2column

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Pandas 查找,丢弃唯一

前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中唯一,简言之,就是某数值除空外,全都是一样,比如:全0,全1,或者全部都是一样字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些大多形同虚设,所以当数据集很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ ”,如下图: 所以只要把缺失先丢弃,再统计该唯一个数即可。...代码实现 数据读入 检测唯一所有并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...唯一 ” --> “ 除了空以外唯一个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我其余文章,提建议,共同进步。

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【Python】基于某些删除数据框中重复

subset:用来指定特定,根据指定对数据框去重。默认为None,即DataFrame中一元素全部相同时才去除。...导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据框中重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...结果和按照某一去重(参数为默认)是一样。 如果想保留原始数据框直接用默认即可,如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...原始数据中只有第二和最后一存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多数去重,可以在subset中添加。...但是对于两中元素顺序相反数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号中文章【Python】基于组合删除数据框中重复。 -end-

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删除 NULL

图 2 输出结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 中 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL ,且NULL无处不在,而图2 里面的NULL只出现在这几个字段末尾。...这个就类似于 Excel 里面的操作,把 NULL 所在单元格删了,下方单元格往上移,如果下方单元格仍是 NULL,则继续往下找,直到找到了非 NULL 来补全这个单元格内容。...有一个思路:把每一去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立表,这个表只有两个字段,一个是序号,另一个是去 NULL 后。...一个比较灵活做法是对原表数据做转行,最后再通过转列实现图2 输出。具体实现看下面的 SQL(我偷懒了,直接把原数据通过 SELECT 子句生成了)。...,按在原表列出现顺序设置了序号,目的是维持同一相对顺序不变。

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【Python】基于组合删除数据框中重复

本文介绍一句语句解决多组合删除数据框中重复问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3数据框,希望根据name1和name2组合(在两中顺序不一样)消除重复项。...二、基于删除数据框中重复 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径库 import pandas as pd #导入数据处理库...import numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据框中重复') #把路径改为数据存放路径 df =...经过这个函数就可以解决两中值顺序不一致问题。因为集合是无序,只要相同不用考虑顺序。 duplicated():判断变成冻结集合是否存在重复,若存在标记为True。...numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据框中重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv

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SQL中转列和转行

而在SQL面试中,一道出镜频率很高题目就是转列和转行问题,可以说这也是一道经典SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典学生成绩表问题。...其基本思路是这样: 在长表数据组织结构中,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一 在长表中,仅有一记录了课程成绩,但在宽表中则每门课作为一记录成绩...由多行变一,那么直觉想到就是要groupby聚合;由一变多,那么就涉及到衍生提取; 既然要用groupby聚合,那么就涉及到将多门课成绩汇总,但现在需要不是所有成绩汇总,而仍然是各门课独立成绩...02 转行:union 转行是上述过程逆过程,所以其思路也比较直观: 记录由一变为多行,字段由多变为单列; 一变多行需要复制,字段由多变单列相当于是堆积过程,其实也可以看做是复制;...这实际上对应一个知识点是:在SQL中字符串引用用单引号(其实双引号也可以),而字段名称引用则是用反引号 上述用到了where条件过滤成绩为空记录,这实际是由于在原表中存在有空情况,如不加以过滤则在本例中最终查询记录有

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SQL 中转列和转行

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...上面两个列子基本上就是转列类型了。但是有个问题来了,上面是我为了说明弄一个简单列子。...您可能需要将当前数据库兼容级别设置为更高,以启用此功能。有关存储过程 sp_dbcmptlevel 信息,请参见帮助。

5.3K20

数据库方向 - vs

(这只是一个示例,事实上,操作系统会带来不止一页数据,稍后详细说明) 另一方面,如果你数据库是基于,但是你要想得到所有数据中,某一数据来做一些操作,这就意味着你将花费时间去访问每一,可你用到数据仅是一小部分数据...一般而言,这些应用程序在使用行数据库时会有更好表现,因为其工作负载趋向于单一实体多个属性(存储在很多中)。由于这些应用程序都是基于工作,所以在使用时,从硬盘中获取页面数量是最小。...例如,如果你想要知道标记为“2013 Total Order”所有,当你使用基于数据库时,你可以将这一放到内存中并统计所有。...但当使用基于数据库时,就必须去访问每一而获取对应数据。 当然,事实并非如此。...尽管可能你两种操作都需要,但是当核心业务是OLTP时,一个数据库,再加上数十年积累优化操作,可能是最好选择

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