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VBA:基于指定删除重复

1 基于指定,保留最后一的数据2 基于指定,保留最后一的数据,同时剔除不需要的3 效果演示 1 基于指定,保留最后一的数据 想要实现的效果:在原来测试数据的基础上,基于B如果存在重复的数据...VBA代码如下: Sub Delete_Duplicate1() '基于指定,删除重复,保留最后出现的行数据。...由于字典的键值具有唯一性,因此,对于同一个样品,如果重复出现,保留最后一次出现的序号。...保留最后一的数据,同时剔除不需要的 想要实现的效果:针对原有的测试数据,基于B如果存在重复的数据,保留最后一的数据;这里不需要E的数据。...VBA代码如下: Sub Delete_Duplicate2() '基于指定,保留唯一(若重复),同时剔除不需要的

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VBA:根据指定删除重复

文章背景:在工作生活中,有时需要进行删除重复的操作。比如样品测试时,难免存在复测数据,一般需要删除第一数据,保留后一的数据。...Excel虽然自带删除重复项的功能,但在使用时存在不足。下面先介绍删除重复项的功能,然后再采用VBA代码实现删除重复的功能。...,一是如果存在重复项,默认保留行号靠前的数据;二是只能拓展到连续的数据,而无法拓展到整行。...(2)VBA代码实现 本代码要实现的功能是根据品号进行重复的删除。若有重复,保留后一数据。原始数据默认已经按品号升序排列。...Sub DeleteDuplicate() '根据指定删除重复 Dim aWB As Worksheet, num_row As Integer Dim

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使用VBA删除工作表多中的重复

标签:VBA 自Excel 2010发布以来,已经具备删除工作表中重复的功能,如下图1所示,即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复”。...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中的重复,或者指定重复。 下面的Excel VBA代码,用于删除特定工作表所有中的所有重复。...如果没有标题删除代码后面的部分。...如果只想删除指定(例如第1、2、3)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,以删除你想要的中的重复

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删除重复,不只Excel,Python pandas更

第3和第4包含相同的用户名,但国家和城市不同。 删除重复 根据你试图实现的目标,我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是:从整个表中删除重复项或从中查找唯一。...此方法包含以下参数: subset:引用标题,如果只考虑特定以查找重复使用此方法,默认为所有。 keep:保留哪些重复。’...如果我们指定inplace=True,那么原始的df将替换为新的数据框架,并删除重复项。 图5 在列表或数据表列中查找唯一 有时,我们希望在数据框架的列表中查找唯一。...图7 Python集 获取唯一的另一种方法是使用Python中的数据结构set,集(set)基本上是一组唯一项的集合。由于集只包含唯一项,如果我们将重复项传递到集中,这些重复项将自动删除。...我们的(或pandas Series)包含两个重复,”Mary Jane”和”Jean Grey”。通过将该转换为一个集,我们可以有效地删除重复项!

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jupyter 实现notebook中显示完整的

jupyter notebook中设置显示最大行和及浮点数,在head观察时不会省略 jupyter notebook中df.head(50)经常会因为数据太大,行列自动省略,观察数据时不爽!...pd.set_option(‘display.float_format’, lambda x: ‘%.5f’ % x) 欢迎使用Markdown编辑器写博客 补充知识:Jupyter notebook 输出部分显示不全的问题...在我更换了jupyter主题后(如何更换主题,见上篇博客),输出部分总是显示不全,差两个字符;Github上已经有人提出了这个问题,并有了解决方案,亲测有效。...这个13px,可能有的人改了以后,还是显示不全,可以多试几个数,因为有的人浏览器显示比例不一样 重新运行jupyter notebook,输出部分显示不全的问题解决。...以上这篇jupyter 实现notebook中显示完整的就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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解决Python spyder显示不全df的问题

python中有的df比较长head的时候会出现省略号,现在数据分析常用的就是基于anaconda的notebook和sypder,在spyder下head的时候就会比较明显的遇到显示不全。...0.298030 0.624266 0.621298 [2 rows x 10 columns] 现在就使用pd.set_option(‘display.max_columns’,n)来将看不到的显示完整...0.092247 0.878273 0.552663 7 8 9 0 0.804601 0.569857 0.547727 1 0.484534 0.760375 0.047194 同样的原理,显示不全怎么办...df=pd.DataFrame(np.random.rand(100,10)) df.head(100) 好啦,这里就不展示显示100的结果了,set_option还有很多其他参数大家可以直接官网查看这里就不再啰嗦了...以上这篇解决Python spyder显示不全df的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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【Python】基于某些删除数据框中的重复

subset:用来指定特定的,根据指定的对数据框去重。默认为None,即DataFrame中一元素全部相同时才去除。...若选last为保留重复数据的最后一条,若选False删除全部重复数据。 inplace:是否在原数据集上操作。...结果和按照某一去重(参数为默认)是一样的。 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。...如果不写subset参数,默认为None,即DataFrame中一元素全部相同时才去除。 从上文可以发现,在Python中用drop_duplicates函数可以轻松地对数据框进行去重。

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使用pandas筛选出指定所对应的

布尔索引 该方法其实就是找出每一中符合条件的真值(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的所在位置 mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回的是array([0, 2, 4, 6, 7])...数据提取不止前面提到的情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列等于标量的,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列属于某个范围内的...多种条件限制时使用&,&的优先级高于>=或<=,所以要注意括号的使用 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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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的变成真正意义的参数化,大家只需要根据自己的环境,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”查看具体的脚本代码)。...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 -- ============================================= 3 -...SYSNAME --的字段 14 SET @tableName = 'TestRows2Columns' 15 SET @groupColumn = 'UserName' 16 SET @row2column...SYSNAME --的字段 15 SET @tableName = 'TestRows2Columns' 16 SET @groupColumn = 'UserName' 17 SET @row2column

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【Python】基于多组合删除数据框中的重复

本文介绍一句语句解决多组合删除数据框中重复的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3的数据框,希望根据name1和name2组合(在两中顺序不一样)消除重复项。...打印原始数据行数: print(df.shape) 得到结果: (130, 3) 由于每两中有一重复的,希望数据处理后得到一个653的去重数据框。...经过这个函数就可以解决两中值的顺序不一致问题。因为集合是无序的,只要相同不用考虑顺序。 duplicated():判断变成冻结集合的是否存在重复,若存在标记为True。...相当于保留第一,把其余重复删除。...三、把代码推广到多 解决多组合删除数据框中重复的问题,只要把代码中取两的代码变成多即可。

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用过Excel,就会获取pandas数据框架中的

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。...df.columns 提供(标题)名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度,在本例中为45。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas中获取。...语法如下: df.loc[] 其中,是可选的,如果留空,我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引,因此df.loc[0]返回数据框架的第一。...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,我们需要使用的交集。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1和第4。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc的语法是df.loc[],需要提醒(索引)和的可能是什么?

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SQL如何只让特定中只显示数据

我们如果在某个表里面,如何让其中某的其中一数据,只是显示一次呢?...那么我们如何让其数据,也就是“妈妈”,只显示其中一个呢? Step 1 DISTINCT DISTINCT是可以将重复数据去除,只显示。但是这个是全部Select表的重复数据。...所以如果想要“妈妈”信息只是显示一条是不可行的。...我们先将5017学生的重复数据去除 Step 2 MIN()和Group By 我们将想要只显示一条数据的进行MIN()或MAX() 【根据字母大小显示第一条】 Group By后面跟着所有除去MIN...如果我想要将该表的邮箱行列进行互换呢? 如果想要互换,当然可以直接通过PIVOT来实现,但是如果我们想要先计算学生有多少个长辈邮箱,且每个长辈邮箱只显示一个,我们应该怎么做呢?

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自动化操控Excel,先搞定数据读取再说 | Power Automate实战

怎么按需要提取其中某、某行、某个单元格的数据? 废话不说,直接开干!...Step-03 从Excel工作表中读取数据 可以按需要读取工作表所有可用、是否带标题(第一包含列名)等等。...、或单元格数据。...2、提取某单元格数据 提取单元格数据可以在提取的基础上加上列名,即ExcelData的后面带2个中括号,分别表示行号和列名(注意带单引号): 3、提取某数据 对于ExcelData,是不能直接通过前面取的方法获得具体的内容的...实际上,可以在读取数据的步骤后,马上设置关闭Excel的步骤,因为这个时候,数据已经读出来了,如果后续不需要再对这个Excel文件读取其他数据或做其他操作,就已经不需要它了。

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