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Linux 删除文本重复

进行文本处理时候,我们经常遇到要删除重复情况。那怎么解决呢? 下面就是三种常见方法? 第一,用sort+uniq,注意,单纯uniq是不行。...shell> sort -k2n file | uniq 这里我做了个简单测试,当file重复不再一起时候,uniq将服务删除所有的重复。...经过排序后,所有相同行都在相邻,因此unqi可以正常删除重复。 第二,用sort+awk命令,注意,单纯awk同样不行,原因同上。...P; D' 最后附一个必须先用sort排序文本例子,当然,这个需要用sort排序原因是很简单,就是后面算法设计时候“局部性”,相同可能分散出现在不同区域,一旦有新相同行出现,那么前面的已经出现记录就被覆盖了...参考推荐: 删除文本重复(sort+uniq/awk/sed)

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对比Excel,Python pandas删除数据框架

标签:Python与Excel,pandas 对于Excel来说,删除是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架删除技术。...准备数据框架 我们将使用前面系列中用过“用户.xlsx”来演示删除。 图1 注意上面代码index_col=0?如果我们将该参数留空,则索引将是基于0索引。...使用.drop()方法删除 如果要从数据框架删除第三(Harry Porter),pandas提供了一个方便方法.drop()来删除。...如果要删除第1和第3,它们是“Forrest Gump”和”Harry Porter”。结果数据框架,我们应该只看到Mary Jane和Jean Grey。...这次我们将从数据框架删除带有“Jean Grey”,并将结果赋值到新数据框架。 图6

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使用VBA删除工作表多列重复

标签:VBA 自Excel 2010发布以来,已经具备删除工作表重复功能,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,可以自动执行这样操作,删除工作表所有数据列重复,或者指定列重复。 下面的Excel VBA代码,用于删除特定工作表所有列所有重复。...如果没有标题,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)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数字,以删除你想要重复

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VimVi删除、多行、范围、所有及包含模式

使用linux服务器,免不了和vi编辑打交道,命令行下删除数量少还好,如果删除很多,光靠删除键一点点删除真的是头痛,还好Vi有快捷命令可以删除多行、范围。 删除 Vim删除命令是dd。...删除多行 要一次删除多行,请在dd命令前添加要删除行数,例如,要删除,请执行以下操作: 1、按Esc键进入正常模式。 2、将光标放在要删除第一上。...删除包含模式 基于特定模式删除多行语法如下: :g//d 全局命令(g)告诉删除命令(d)删除所有包含。 要匹配与模式不匹配,请在模式之前添加感叹号(!): :g!.../foo/d-删除所有不包含字符串“foo”。 :g/^#/d-从Bash脚本删除所有注释,模式^#表示每行以#开头。 :g/^$/d-删除所有空白,模式^$匹配所有空行。...:g/^\s*$/d-删除所有空白,与前面的命令不同,这还将删除具有零个或多个空格字符(\s*)空白

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Word VBA技术:删除表格内容相同重复(加强版)

标签:Word VBA 《Word VBA技术:删除表格内容相同重复,我们演示了如何使用代码删除已排序表第1列内容相同。...然而,如果表格第1列没有排序,那么如何删除这列内容相同呢? 对上篇文章中介绍代码稍作调整,就可以实现删除相同内容任务。...关闭屏幕刷新 Application.ScreenUpdating = False For i = objTable.Rows.Count To 2 Step -1 '设置变量为表格最后一...strLastRowCell = LCase(objRow.Cells(1).Range.Text) For j = i - 1 To 1 Step -1 '设置对象变量为前一...,依次遍历表格所有并对第一列内容进行比较,删除具有相同内容

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详解Linux清空或删除大文件内容5种办法

有时,处理Linux终端文件时,您可能希望清除文件内容,而无需使用任何Linux命令行编辑器打开它。怎么能实现这一目标?本文中,我们将借助一些有用命令,通过几种不同方式清空文件内容。...警告:我们继续查看各种办法之前,请注意,因为Linux中一切都是文件,所以必须始终确保要清空文件不是重要用户或系统文件。清除关键系统或配置文件内容可能会导致致命应用程序/系统错误或故障。...就像刚刚说,下面是从命令行清除文件内容办法。 重要说明:出于本文目的,我们access.log以下示例中使用了文件。...Linux,该null设备基本上用于丢弃进程不需要输出流,或者作为输入流合适空文件。.../dev/null因此,设备文件是一个特殊文件,可以注销(删除)发送给它任何输入,或者它输出与空文件输出相同。

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来看看数据分析相对复杂去重问题

在数据分析,有时候因为一些原因会有重复记录,因此需要去重。...如果重复那些是每一列懂相同删除多余只保留相同行就可以了,这个Excel或pandas中都有很容易使用工具了,例如Excel中就是菜单栏选择数据->删除重复值,然后选择根据哪些列进行去重就好...,pandas是有drop_duplicates()函数可以用。...指定根据哪些列去重,默认是根据所有列,也就是当两所有列都一样时满足去重条件; keep有三种选择:{‘first’, ‘last’, False},first和last分别对应选重复第一、最后一...,false是删除所有的重复值,例如上面例子df根据name去重且keep填false的话,就只剩name等于d行了; inplace是指是否应用于原表,通常建议选择默认参数False,然后写newdf

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国外大神制作超棒 Pandas 可视化教程

加载数据 加载数据最方便、最简单办法是我们能一次性把表格(CSV 文件或者 EXCEL 文件)导入。然后我们能用多种方式对它们进行切片和裁剪。 ? Pandas 可以说是我们加载数据完美选择。...表格下标是数字,比如我们想获取第 1、2 行数据,可以使用 df[1:3] 来拿到数据。 ? Pandas 利器之一是索引和数据选择器。...处理空值,Pandas 库提供很多方式。最简单办法就是删除空值。 ? 除此之外,还可以使用取其他数值平均值,使用出现频率高值进行填充缺失值。...import pandas as pd # 将值填充为 0 pd.fillna(0) 5. 分组 我们使用特定条件进行分组并聚它们数据,也是很有意思操作。...从现有列创建新列 通常在数据分析过程,我们发现自己需要从现有列创建新列,使用 Pandas 也是能轻而易举搞定。 ? - end -

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12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

二者日常数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析速度,有什么办法可以帮助到我们吗?...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列表格数据,如 SQL 表或 Excel 表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 时间序列数据; 带有/列标签任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型...Pandas 擅长处理类型如下所示: 容易处理浮点数据和非浮点数据 缺失数据(用 NaN 表示); 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度对象插入或者是删除列; 显式数据可自动对齐...Isin () 有助于选择特定列具有特定(或多个)值。...如果对 pivot_table( ) excel 使用有所了解,那么就非常容易上手了。

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加速数据分析,这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

二者日常数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析速度,有什么办法可以帮助到我们吗?...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列表格数据,如 SQL 表或 Excel 表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 时间序列数据; 带有/列标签任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型...Pandas 擅长处理类型如下所示: 容易处理浮点数据和非浮点数据 缺失数据(用 NaN 表示); 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度对象插入或者是删除列; 显式数据可自动对齐...Isin () 有助于选择特定列具有特定(或多个)值。...如果对 pivot_table( ) excel 使用有所了解,那么就非常容易上手了。

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加速数据分析,这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

二者日常数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析速度,有什么办法可以帮助到我们吗?...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列表格数据,如 SQL 表或 Excel 表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 时间序列数据; 带有/列标签任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型...Pandas 擅长处理类型如下所示: 容易处理浮点数据和非浮点数据 缺失数据(用 NaN 表示); 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度对象插入或者是删除列; 显式数据可自动对齐...Isin () 有助于选择特定列具有特定(或多个)值。...如果对 pivot_table( ) excel 使用有所了解,那么就非常容易上手了。

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国外大神制作超棒 Pandas 可视化教程

Pandas 是一个开源、能用于数据操作和分析 Python 库。 1.加载数据 加载数据最方便、最简单办法是我们能一次性把表格(CSV 文件或者 EXCEL 文件)导入。...表格下标是数字,比如我们想获取第 1、2 行数据,可以使用 df[1:3] 来拿到数据。 ? Pandas 利器之一是索引和数据选择器。...处理空值,Pandas 库提供很多方式。最简单办法就是删除空值。 ? 除此之外,还可以使用取其他数值平均值,使用出现频率高值进行填充缺失值。...import pandas as pd # 将值填充为 0 pd.fillna(0) 5.分组 我们使用特定条件进行分组并聚它们数据,也是很有意思操作。...这也是 Pandas 库强大之处,能将多个操作进行组合,然后显示最终结果。 6.从现有列创建新列 通常在数据分析过程,我们发现自己需要从现有列创建新列,使用 Pandas 也是能轻而易举搞定。

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NumPy、Pandas若干高效函数!

二者日常数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析速度,有什么办法可以帮助到我们吗?...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列表格数据,如SQL表或Excel表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 时间序列数据; 带有/列标签任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型); 其他任意形式统计数据集...Pandas 擅长处理类型如下所示: 容易处理浮点数据和非浮点数据 缺失数据(用 NaN 表示); 大小可调整性: 可以从DataFrame或者更高维度对象插入或者是删除列; 显式数据可自动对齐...Isin()有助于选择特定列具有特定(或多个)值。...如果对pivot_table()excel使用有所了解,那么就非常容易上手了。

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panda python_12个很棒Pandas和NumPy函数,让分析事半功倍

参考链接: Python | 使用Panda合并,联接和连接DataFrame 本文转载自公众号“读芯术”(ID:AI_Discovery)  大家都知道Pandas和NumPy函数很棒,它们日常分析起着重要作用...它返回特定条件下值索引位置。这差不多类似于SQL中使用where语句。请看以下示例演示。  ...Pandas非常适合许多不同类型数据:  具有异构类型列表格数据,例如在SQL表或Excel电子表格  有序和无序(不一定是固定频率)时间序列数据。  ...具有和列标签任意矩阵数据(同类型或异类)  观察/统计数据集任何其他形式。实际上,数据根本不需要标记,即可放入Pandas数据结构。  ...以下是Pandas优势:  轻松处理浮点数据和非浮点数据缺失数据(表示为NaN)  大小可变性:可以从DataFrame和更高维对象插入和删除列  自动和显式数据对齐:计算,可以将对象显式对齐到一组标签

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技术解析:如何获取全球疫情历史数据并处理

二、数据处理 首先将存储字典里面的数据保存到dataframe,使用pandas里面的pd.DataFrame()当传进去一个字典形式数据之后可以转换为dataframe⬇️ ?...keep='first'表示保留第一次出现重复,是默认值。keep另外两个取值为"last"和False,分别表示保留最后一次出现重复和去除所有重复。...inplace=True表示直接在原来DataFrame上删除重复项,而默认值False表示生成一个副本 于是我们我们需要根据时间进行去重,也就是每天每个国家只保留一条数据,首先把所有时间取出来 ?...这所以我们pandas中进行处理,将缺失值填充为0,这样就搞定了。 ?...关于pandas其他语法我们会在以后技术解析文章慢慢探讨,最后彩蛋时间,有没有更省事获取历史数据办法

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