标签:VBA 自Excel 2010发布以来,已经具备删除工作表中重复行的功能,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,可以自动执行这样的操作,删除工作表所有数据列中的重复行,或者指定列的重复行。 下面的Excel VBA代码,用于删除特定工作表所有列中的所有重复行。...如果没有标题行,则删除代码后面的部分。...如果只想删除指定列(例如第1、2、3列)中的重复项,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的数字,以删除你想要的列中的重复行。
一、删除多行 HTML 11</td...type='button']").click(function() { $("input[name='test']:checked").each(function() { // 遍历选中的checkbox...n = $(this).parents("tr").index(); // 获取checkbox所在行的顺序 $("table#test_table"...).find("tr:eq("+n+")").remove(); }); }); }); 二、删除多列 HTML 第2列 第3列 <input type="checkbox"
摘要 要删除重复的行,同时保留它们在文件中的顺序,请使用: awk '!...对于文件的每一行,如果行出现次数为零,则将其增加一并打印该行,否则,它仅增加出现次数而无需打印该行。 我对awk并不熟悉,所以我想了解它是如何通过这么短的脚本来实现这一点的。...1 abc 2 ghi 3 abc 4 def 5 xyz 6 def 7 ghi 8 klm sort -uk2根据第二列对行进行排序 ( k2选项),并且只保留第一次出现的具有相同第二列值的行(u...1 abc 4 def 2 ghi 8 klm 5 xyz Sort-nk1根据行的第一列(k1选项)对行进行排序,并将该列视为数字(- n 选项)。...abc ghi def xyz klm 参考资料 Gnu awk 用户指南 awk 中的数组 Awk真值 Awk 表达式 如何在Unix中删除文件中的重复行? 删除重复行而不排序 awk '!
用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...#利用index值进行切片,返回的是**前闭后闭**的DataFrame, #即末端是包含的 #——————新版本pandas已舍弃该方法,用iloc代替——————— data.irow...d three 12 13 data.ix[data.a 5,[2,2,2]] #选择'a'列中大于5所在的行中的第2列并重复3次 Out[33]: c c c three 12 12 12 #还可以行数或列数跟行名列名混着用...不过这个用起来总是觉得有点low,有没有更好的方法呢,有,可以不去删除,直接: data7 = data6.ix[:,1:]1 这样既不改变原有数据,也达到了删除神烦列,当然我这里时第0列删除,可以根据实际选择所在的列删除之...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
熟悉界面:打开Excel并熟悉其界面,包括菜单栏、工具栏、功能区等。 掌握基本操作:学习如何插入、删除行/列,重命名工作表,以及基本的数据输入。...条件格式:学习如何使用条件格式来突出显示满足特定条件的单元格。 图表:学习如何根据数据创建图表,如柱状图、折线图、饼图等。 数据排序和筛选:掌握如何对数据进行排序和筛选,以查找和组织信息。...增加数据 插入行或列:右键点击行号或列标,选择“插入”。 输入数据:直接在单元格中输入数据。 2. 删除数据 删除行或列:右键点击行号或列标,选择“删除”。...色阶:根据单元格的值变化显示颜色的深浅。 图标集:在单元格中显示图标,以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式:对一系列数据进行复杂的计算。...在实际工作中,直接使用Pandas进行数据处理是非常常见的做法,因为Pandas提供了对大型数据集进行高效操作的能力,以及丰富的数据分析功能。
我们可以用加减乘除(+ - * /)这样的运算符对两个 Series 进行运算,Pandas 将会根据索引 index,对响应的数据进行计算,结果将会以浮点数的形式存储,以避免丢失精度。 ?...此外,你还可以制定多行和/或多列,如上所示。 条件筛选 用中括号 [] 的方式,除了直接指定选中某些列外,还能接收一个条件语句,然后筛选出符合条件的行/列。...你可以用逻辑运算符 &(与)和 |(或)来链接多个条件语句,以便一次应用多个筛选条件到当前的 DataFrame 上。举个栗子,你可以用下面的方法筛选出同时满足 'W'>0 和'X'>1 的行: ?...当你使用 .dropna() 方法时,就是告诉 Pandas 删除掉存在一个或多个空值的行(或者列)。删除列用的是 .dropna(axis=0) ,删除行用的是 .dropna(axis=1) 。...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组,并对其应用统计函数,比如求和,平均数,中位数,标准差等等… 举例来说,用 .groupby() 方法,我们可以对下面这数据表按
所有的算术运算都是根据行和列的标签来排列的: 在DataFrames和Series的混合操作中,Series的行为(和广播)就像一个行-向量,并相应地被对齐: 可能是为了与列表和一维NumPy向量保持一致...pandas-illustrated'也有一个辅助器,你可以看到下面: pdi.join是对join的一个简单包装,它接受on、how和suffixes参数的列表,这样你就可以在一条命令中进行多个join...就像原来的join一样,on列与第一个DataFrame有关,而其他DataFrame是根据它们的索引来连接的。 插入和删除 由于DataFrame是一个列的集合,对行的操作比对列的操作更容易。...然而,另一个快速、通用的解决方案,甚至适用于重复的行名,就是使用索引而不是删除。...默认情况下,Pandas会对任何可远程求和的东西进行求和,所以必须缩小你的选择范围,如下图: 注意,当对单列求和时,会得到一个Series而不是一个DataFrame。
) 2.缺失值统计、剔除: dropna()参数介绍: axis:0(对行数据进行剔除)、1(对列数据进行剔除),默认为0 how:any(行中有任意一个空值则剔除), all(行中全部为空值则剔除...对象进行异常值剔除、修改 需求:“Age”列存在数值为-1、0 和“-”的异常值,删除存在该情况的行数据;“Age”列存在空格和“岁”等异常字符,删除这些异常字符但须保留年龄数值 import pandas...新增年份列 sheet1['季度'] = sheet1['日期'].dt.quarter # 根据日期字段 新增季度列 # 按年度分组,指定销售额列进行求和计算 compute_result = sheet1...: "sum"}) print(compute_result) # agg 聚合, 可用列表和字典作为参数, 常用函数:mean/sum/median/min/max/last/first # 分组后对某列进行多个函数计算...,续有常用的pandas函数会在这篇博客中持续更新。
2.DataFrame(数据框):DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构,类似于电子表格或SQL中的表。它由行和列组成,每列可以包含不同的数据类型。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和列。 5.缺失数据处理:Pandas具有处理缺失数据的功能,可以检测、删除或替换数据中的缺失值。...7.数据排序和排名:Pandas提供了对数据进行排序和排名的功能,可以按照指定的列或条件对数据进行排序,并为每个元素分配排名。...8.数据的合并和连接:Pandas可以将多个DataFrame对象进行合并和连接,支持基于列或行的合并操作。...(value) 数据聚合和分组 # 对列进行求和 df['Age'].sum() # 对列进行平均值计算 df['Age'].mean() # 对列进行分组计算 df.groupby('Name')
时间序列重采样 df.resample('D').sum() 使用方式: 对时间序列数据进行重新采样。 示例: 将数据按天重新采样并求和。 df.resample('D').sum() 27....使用apply函数对列进行操作 df['NewColumn'] = df['Column'].apply(lambda x: x * 2) 使用方式: 使用apply函数对某列的每个元素进行操作,可传递自定义函数...使用map函数进行值替换 df['Status'] = df['Status'].map({'Active': 1, 'Inactive': 0}) 使用方式: 使用map函数根据字典或函数替换列中的值...示例: 查找并删除重复行。 df.duplicated(subset=['Name']) df.drop_duplicates(subset=['Name'], keep='first') 38....示例: 根据“Salary”列的条件进行替换。 df['Bonus'] = df['Salary'].mask(df['Salary'] > 60000, 'HighBonus') 46.
检测各行是否重复,返回一个行索引的bool结果,可通过keep参数设置保留第一行/最后一行/无保留,例如keep=first意味着在存在重复的多行时,首行被认为是合法的而可以保留 删除重复值,drop_duplicates...,按行检测并删除重复的记录,也可通过keep参数设置保留项。...,可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换,replace,非常强大的功能,对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作,还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...4 合并与拼接 pandas中又一个重量级数据处理功能是对多个dataframe进行合并与拼接,对应SQL中两个非常重要的操作:union和join。...;sort_values是按值排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是行还是列,同时根据by参数传入指定的行或者列,可传入多行或多列并分别设置升序降序参数,非常灵活。
在这篇文章中,我将介绍Pandas的所有重要功能,并清晰简洁地解释它们的用法。...] # 根据条件选择数据框中的行和列 df.loc[df['column_name'] > 5, ['column_name1', 'column_name2']] / 04 / 数据清洗 数据清洗是数据预处理阶段的重要步骤...# 检查重复行 df.duplicated() # 删除重复行 df.drop_duplicates() # 计算z分数 z_scores = (df - df.mean()) / df.std...() # 根据z分数识别离群值 = df[z_scores > threshold] # 删除离群值 df_cleaned = df[z_scores <= threshold] # 替换列中的值...# 根据条件过滤行 df_filtered = df[df['column_name'] > 5] # 按单列对DataFrame进行排序 df_sorted = df.sort_values('column_name
示例: 对“Status”列进行独热编码。...时间序列重采样 df.resample('D').sum() 使用方式: 对时间序列数据进行重新采样。 示例: 将数据按天重新采样并求和。 df.resample('D').sum() 27....使用map函数进行值替换 df['Status'] = df['Status'].map({'Active': 1, 'Inactive': 0}) 使用方式: 使用map函数根据字典或函数替换列中的值...示例: 查找并删除重复行。 df.duplicated(subset=['Name']) df.drop_duplicates(subset=['Name'], keep='first') 38....示例: 根据“Salary”列的条件进行替换。 df['Bonus'] = df['Salary'].mask(df['Salary'] > 60000, 'HighBonus') 46.
读出来的数据就是一个dataframe,可以直接对他进行操作。 如果想获取前几行值可以直接使用head方法,或者切片,都是可以拿到前两行的值的。...删除不完整的行(dropna) 假设我们想删除任何有缺失值的行。这种操作具有侵略性,但是我们可以根据我们的需要进行扩展。 我们可以使用isnull来查看dataframe中是否有缺失值。...) 我们也可以增加一些限制,在一行中有多少非空值的数据是可以保留下来的(在下面的例子中,行数据中至少要有 5 个非空值) df1.drop(thresh=5) 删除不完整的列(dropna) 我们可以上面的操作应用到列上...删除重复值(drop_duplicates) 表中难免会有一些重复的记录,这时候我们需要把这些重复的数据都删除掉。...使用duplicated方法可以查找出是否有重复的行,使用drop_duplicated方法就可以直接将重复的行删除了。
Python提供了许多不同的方法来对DataFrame进行分割,我们将使用它们中的几个来了解它是如何工作的。...8、筛选不在列表或Excel中的值 ? 9、用多个条件筛选多列数据 输入应为列一个表,此方法相当于excel中的高级过滤器功能: ? 10、根据数字条件过滤 ?...4、将总列添加到已存在的数据集 ? 5、特定列的总和,使用loc函数 ? 或者,我们可以用以下方法: ? 6、用drop函数删除行 ? 7、计算每列的总和 ?...8、多条件求和,即Excel中的Sumif函数 ?...可以使用dictionary函数进行单独计算,也可以多次计算值: ? 七、Vlookup函数 Excel中的vlookup是一个神奇的功能,是每个人在学习如何求和之前就想要学习的。
Series也提供了这些函数的实例方法:a.isnull()。 (2) Pandas提供了大量的方法能够轻松的对Series,DataFrame和Panel对象进行各种符合各种逻辑关系的合并操作。...(3) DataFrame中常常会出现重复行,DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series,表示各行是否是重复行;还有一个drop_duplicated方法,它返回一个移除了重复行的...对DataFrame进行索引其实就是获取一个或多个列 为了在DataFrame的行上进行标签索引,引入了专门的索引字段ix。 ?..._format = lambda x: '%.2f' % x print(frame.applymap(_format)) print(frame['e'].map(_format)) 排序和排名 对行或列索引进行排序...中的resample,重新采样,是对原样本重新处理的一个方法,是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。
要把重复数据删掉,一行代码就搞定: drop_duplicates方法去重默认会删掉完全重复的行(每个值都一样的行),如果我们要删除指定列重复的数据,可以通过指定subset参数来实现,假如我们有个奇葩想法...,要基于“流量级别”这列进行去重,则可以: 我们会发现,流量有三个级别,通过指定subset参数,我们删除了这个字段重复的行,保留了各自不重复的第一行。...继续展开讲,在源数据中,流量渠道为“一级”的有7行数据,每行数据其他字段都不相同,这里我们删除了后6行,只保留了第一行,但如果我们想在去重的过程中删除前面6行,保留最后一行数据怎么操作?...03 查——基于条件查询 查,不是单纯的返回几行数据,而是根据业务实际需求,基于一定的条件查看和选择数据。...由于没有指定求和的列,所以是对所有数值型字段进行了求和。
6.删除重复值 Excel的数据目录下有“删除重复项”的功能 ?...Name: city, dtype: object city列中beijing存在重复,分别在第一位和最后一位 drop_duplicates()函数删除重复值 #删除后出现的重复值 df['city...还可以对多个字段的值进行判断后对数据进行分组,下面的代码中对city列等于beijing并且price列大于等于4000的数据标记为1。...#对复合多个条件的数据进行分组标记 df_inner.loc[(df_inner['city'] == 'beijing') & (df_inner['price'] >= 4000), 'sign']...对筛选后的price字段 进行求和,相当于Excel中的sumifs函数的功能。
#默认后5行数据 三、数据表清洗 1、用数字0填充空值: df.fillna(value=0) 2、使用列prince的均值对NA进行填充: df['prince'].fillna(df['prince...: df['city'].drop_duplicates() 8 、删除先出现的重复值: df['city'].drop_duplicates(keep='last') 9、数据替换: df['city...列显示high,否则显示low: df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > 3000,'high','low') 6、对复合多个条件的数据进行分组标记...pd.DataFrame(category.str[:3]) 六、数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选,并进行计数和求和。...('city == ["beijing", "shanghai"]') 6、对筛选后的结果按prince进行求和 df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai
但是Pandas 是如何进行查询和统计分析得嘞, let’s go : 数据筛选查询 通过列名索引筛选数据: import pandas as pd data = {'name': ['Tom', '...进行聚合操作: # 聚合函数:求和、均值、中位数、最大值、最小值 df.aggregate([sum, 'mean', 'median', max, min]) 对某列数据进行聚合操作: # 统计年龄平均值...: # 删除所有含有缺失值的行 df.dropna() # 删除所有含有缺失值的列 df.dropna(axis=1) 用指定值填充缺失值: # 将缺失值使用 0 填充 df.fillna(0) 数据去重...对 DataFrame 去重: # 根据所有列值的重复性进行去重 df.drop_duplicates() # 根据指定列值的重复性进行去重 df.drop_duplicates(subset=['name...', 'age']) 对 Series 去重: # 对 'name' 列进行去重 df['name'].drop_duplicates() 数据合并 横向(按列)合并 DataFrame: # 创建一个新的
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