标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式： =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变...，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。...自从Microsoft推出动态数组函数后，很多求解复杂问题的公式都得到的简化，很多看似无法用公式解决的问题也很容易用公式来实现了。
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。
布尔索引 该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(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的行所在位置 mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回的是array([0, 2, 4, 6, 7])...df.index=df['A'] # 将A列作为DataFrame的行索引 df.loc['foo', :] # 使用布尔 df.loc[df['A']=='foo'] ?...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、筛选出列值等于标量的行，用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列值不等于某个/些值的行 df.loc[df['column_name
subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...二、加载数据 加载有重复值的数据，并展示数据。...四、按照多列去重 对多列去重和一列去重类似，只是原来根据一列是否重复删重。现在要根据指定的列判断是否存在重复（顺序也要一致才算重复）删重。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复，默认保留第一条，故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...打印原始数据行数： print(df.shape) 得到结果： (130, 3) 由于每两行中有一行是重复的，希望数据处理后得到一个65行3列的去重数据框。...经过这个函数就可以解决两行中值的顺序不一致问题。因为集合是无序的，只要值相同不用考虑顺序。 duplicated()：判断变成冻结集合的列是否存在重复值，若存在标记为True。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。
在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...语法如下： df.loc[行，列] 其中，列是可选的，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行。...要获取前三行，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，我们需要使用行和列的交集。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。...接着，.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述，.loc的语法是df.loc[行，列]，需要提醒行（索引）和列的可能值是什么？
客户需求 查看销售人员不为空值的行 数据存储情况如图： 代码实现 import pandas as pd data = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name=...张丽丽 1 上海 50000 潇潇 2 深圳 60000 笨笨笨 3 成都 40000 达达 Process finished with exit code 0 如何删除特定列为空/ NaN的行...department sms category 01 khi revenue NaN 0 02 lhr revenue good 1 03 lhr revenue NaN 0 我想删除sms列为空/ NaN的所有行....什么是有效的方法呢？...解决方法: 将dropna与参数子集一起使用以指定用于检查NaN的列： data = data.dropna(subset=['sms']) print (data) id city department
Python特别灵活，肯定方法不止一种，这里介绍一种我觉得比较简单的方法。...如下图，使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵，然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列。 where返回一个长度为2的元组，第一个元素保存的是行号，第二个元素保存的是列号。
3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 > x[5] #[]索引，可以理解为提取，x的第五个元素 [1] 5 > x[-8] #排除法，除了第8个元素之外剩余的元素 [1] 1 2...header:逻辑值。如果为 TRUE，则 read.csv() 假定您的文件具有标题行，因此第 1 行是每列的名称。如果不是这种情况，您可以添加参数 header = FALSE。...,默认值的行名就是行号，1.2.3.4.. > A <- read.csv("test.txt",sep = " ",header = T,row.names = 2) Error in data[[rlabp...提取元素 > a[1,2] #第1行第2列 [1] 1 > a[1,] #第1行 X1 X2 1 A 1 > a[3] #没加,但是也表示第三列，为什么错呢，因为没有第三列 Error in...3 C NA 4 D 3 5 E NA > a[c(1,2)] #第1列和第2列 X1 X2 1 A 1 2 B NA 3 C NA 4 D 3 5 E NA X$列名#也可以提取列
df.head()将显示数据帧的前5行，使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用的列 根据我们的样本，有一个无效/空的Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...注意：请确保映射中包含默认值male和female，否则在执行映射后它将变为nan。 处理空数据 ? 此列中缺少3个值：-、na和NaN。pandas不承认-和na为空。...如果我们在读取数据时发现了这个问题，我们实际上可以通过将缺失值传递给na_values参数来处理这个缺失值。结果是一样的。 现在我们已经用空值替换了它们，我们将如何处理那些缺失值呢?...解决方案1：删除样本（行）/特征（列） 如果我们确信丢失的数据是无用的，或者丢失的数据只是数据的一小部分，那么我们可以删除包含丢失值的行。 在统计学中，这种方法称为删除，它是一种处理缺失数据的方法。...在该方法中，如果缺少任何单个值，则整个记录将从分析中排除。 如果我们确信这个特征（列）不能提供有用的信息或者缺少值的百分比很高，我们可以删除整个列。
因为最近事情略多，最近更新的不勤了，但是学习的脚步不能停，一旦停下来，有些路就白走了，今天就盘点一下R语言和Python中常用于处理重复值、缺失值的函数。...对含有重复值字段的数据框去重 ?...complete.cases(mydata$A),]#使用该函数的布尔索引确定缺失值或者排除缺失值 ?...#针对数据框而言，默认情况下，dropna丢弃含有缺失值的行。...mydata.dropna(how="all",axis=1) #丢弃含有缺失值的行或者列 #缺失值填充： fillna函数一共两个参数： value表示要插补的值 method表示缺失值插补方法 myserie.fillna
1.表的维度和数据类型 1.1维度 这个数据中有多少行和列？...Metro值为N/A的行 3.2为固定的一组列选择非空行 选择2000之后没有null的数据子集： 如果要在7月份选择数据，需要找到包含“-07”的列。...3.3 用空值对划分子集 选择我们希望拥有至少50个非NA值的行，但不限列： # Drop the rows where at least one columns is NAs. # Method 1:...在汇总或连接数据之前，我们需要确保没有重复的行。...删除重复的值。 ‘CountyName’和’SizeRank’组合已经是唯一的了。所以我们只使用列来演示drop_duplicated的语法。
(c引擎不支持) nrows 从文件中只读取多少数据行，需要读取的行数（从文件头开始算起） na_values 空值定义，默认情况下, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1....都表现为NAN keep_default_na 如果指定na_values参数，并且keep_default_na=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加 na_filter 是否检查丢失值（空字符串或者是空值...对于大文件来说数据集中没有N/A空值，使用na_filter=False可以提升读取速度。 verbose 是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。...使用 参数 skiprows.它的功能为排除某一行。...csv是逗号分隔值，仅能正确读入以 “,” 分割的数据，read_table默认是'\t'(也就是tab)切割数据集的 read_fwf 函数 读取具有固定宽度列的文件，例如文件 id8141 360.242940
它以 DataFrame 的形式导入数据。相关参数：file: 包含要导入到 R 中的数据的文件的路径。header: 逻辑值。...如果为 TRUE，则 read.csv() 假定您的文件具有标题行，因此第 1 行是每列的名称。如果不是这种情况，您可以添加参数 header = FALSE。...相关参数 :header: 表示文件是否包含标题行sep: 表示文件中使用的分隔符值图片图片#数据框部分的操作，先在工作目录下新建qingnan.txt，并输入示例数据X<-read.csv('qingnan.txt...X1 X21 A 12 B NA3 C NA4 D 35 E NAwrite.table(X,file = "yu.txt",sep = ",",quote=F)#分隔符改为逗号，字符串不加双引号...X[x,y] #第x行第y列X[x,] #第x行X[,y] #第y列X[y] #也是第y列X[a:b] #第a列到第b列X[c(a,b)] #第a列和第b列X$列名 #也可以提取列（优秀写法，而且这个命令还优秀到不用写括号的地步
0的观测值（这一步可以用于快速剔除NA值） > mass <- 0 > height <- 0 > filter(starwars, mass > !!...：如何去掉重复值 仅保留每一种gender中第一个出现的观测值（去掉重复的gender观测值） 第一种方法：match函数 > k <- match(unique(starwars$gender...，然后根据位置提取这些行和所需的列。...， group_by按gender分组数据， filter抓取每个gender的第一行，然后 ungroup取消分组。...它不是抓住每个组的第一行，而是必须搜索并排除重复项。.keep_all函数用于保留输出数据框中的所有其他变量。
x<- seq(1,5,by =1) #1-5之间每隔1取一个数seg()函数是产生等距间隔数列的函数图片x<- rep(2:4,times=2) #2-4 重复2次rep(x, time = , length...负数以及NA值都会为错误值。复制是指的是对整个向量进行复制。each: 代表的是对向量中的每个元素进行复制的次数。...length.out: 代表的是最终输出向量的长度从向量中提取元素根据元素位置x[4] #x第4个元素x[-4]#排除法，除了第4个元素之外剩余的元素x[2:4]#第2到4个元素x[-(2:4)]#除了第...如果为 TRUE，则 read.csv() 假定你的文件具有标题行，因此第 1 行是每列的名称。如果不是这种情况，可以添加参数 header = FALSE。...")#保存其中一个变量load("test.RData")#再次使用RData时的加载命令提取元素X[1,2]#第1行第2列X[3,]#第3行X[,5]#第5列X[5] #也是第5列X[1:2]#第1列到第
2次x②提取元素#这里的x是你刚才赋值的变量名，根据自己的情况来修改x[4] #x第4个元素x[-4]#排除法，除了第4个元素之外剩余的元素x[2:4]#第2到4个元素x[-(2:4)]#除了第2-4个元素...stringsAsFactors, na.strings = "NA", colClasses = NA, nrows = -1, skip = 0, check.names...X<-read.csv('doudou.txt') #在示例数据里有doudou.txt 注意这里的变量X是一个数据框colnames(X) #查看列名rownames(X) #查看行名,默认值的行名就是行号...左上角第一格为空，R会自动补为x,用这个命令来修改X<-read.csv(file = "huahua.txt",sep = "",header =T,row.names=1)#最后row.names的意思是修改第一列为行名...⑤提取元素- X[x,y]#第x行第y列- X[x,]#第x行- X[,y]#第y列- X[y] #也是第y列- X[a:b]#第a列到第b列- X[c(a,b)]#第a列和第b列- X$列名#也可以提取列
提取向量1.根据元素的位置进行提取x[4] #x第4个元素[1] 1x[-4]#排除法，除了第4个元素之外剩余的元素[1] 1 2 3 2 3x[2:4]#第2到4个元素[1] 2 3 1x[-(2:4...)]#除了第2-4个元素[1] 1 2 3x[c(1,5)] #第1个和第5个元素[1] 1 2根据元素的值进行提取x[x==2]#等于2的元素[1] 2 2x[x>0]#大于0的元素[1] 1 2 3...#查看行名,默认值的行名就是行号，1.2.3.4...1 "1" "2" "3" "4" "5"colnames(X)1<-"bioplanet"#有的公司返回数据，左上角第一格为空，R会自动补为x,...用这个命令来修改X<-read.csv(file = "huahua.txt",sep = "",header =T,row.names=1)#最后row.names的意思是修改第一列为行名XX2A...load("test.RData")#再次使用RData时的加载命令提取元素X[x,y]#第x行第y列X[x,]#第x行X[,y]#第y列X[y ]#也是第y列X[a:b]#第a列到第b列X[c(a,b
数据清理概述 缺失值的检测与处理 重复值的检测与处理 异常值的检测与处理 数据清理是数据预处理中关键的一步，其目的在于剔除原有数据中的“脏” 数据，提高数据的质量，使数据具有完整性、唯一性、权威性...需要说明的是，在分析演变规律、样本不均衡处理、业务规则等场景中，重复值具有一定的使用价值，需做保留。...().sum() 输出为： 看看缺失值所在的行： # 看看缺失值所在的行 na_df[na_df.isnull().T.any()] 输出为： 高亮缺失值： # 高亮缺失值 (na_df...： # 删除缺失值 -- 将缺失值出现的行全部删掉 na_df.dropna() 输出为： 保留至少有3个非NaN值的行： # 保留至少有3个非NaN值的行 na_df = pd.DataFrame...将全部重复值所在的行筛选出来 df[df.duplicated()] 输出为： 查找重复值｜指定列 ： # 查找重复值｜指定 # 上面是所有列完全重复的情况，但有时我们只需要根据某列查找重复值
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
