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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,一般需要删除第一行数据,保留后一行数据。...Excel虽然自带删除重复功能,但在使用时存在不足。下面先介绍删除重复功能,然后再采用VBA代码实现删除重复功能。...,一是如果存在重复项,默认保留行号靠前数据行;二是只能拓展到连续数据,而无法拓展到整行。...(2)VBA代码实现 本代码要实现功能是根据品号进行重复删除。若有重复行,保留后一行数据。原始数据默认已经按品号升序排列。...Sub DeleteDuplicate() '根据指定删除重复行 Dim aWB As Worksheet, num_row As Integer Dim

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删除重复,不只Excel,Python pandas更行

第3行和第4行包含相同用户名,但国家和城市不同。 删除重复 根据你试图实现目标,我们可以使用不同方法删除重复项。最常见两种情况是:从整个表中删除重复项或从中查找唯一。...图4 这一次,我们输入了一个列名“用户姓名”,并告诉pandas保留最后一个重复。现在pandas将在“用户姓名”中检查重复项,并相应地删除它们。...记录#1和3被删除,因为它们是该第一个重复。 现在让我们检查原始数据框架。它没有改变!这是因为我们将参数inplace留空,默认情况下其为False。...如果我们指定inplace=True,那么原始df将替换为新数据框架,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列表中查找唯一。...我们(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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【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中一行元素全部相同时才去除。...从结果知,参数为默认时,是在原数据copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣可以打印name数据框,删重操作不影响name。...四、按照多去重 对多去重和一去重类似,只是原来根据是否重复删重。现在要根据指定判断是否存在重复(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】基于多组合删除数据框中重复。 -end-

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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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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,最后再通过行转列实现图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】基于多组合删除数据框中重复

最近公司在做关联图谱项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据组合删除数据框中重复,两中元素顺序可能是相反。...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(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两删除数据框中重复 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.基于多组合删除数据框中重复') #把路径改为数据存放路径 df =...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希错误。 三、把代码推广到多 解决多组合删除数据框中重复问题,只要把代码中取两代码变成多即可。

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如何让pandas根据指定指进行partition

##解决方案 朴素想法 最朴素想法就是遍历一遍原表所有行,构建一个字典,字典每个key是title,value是两个list。...不断将原有数据放入其中,然后到时候直接遍历keys,根据两个list构建pd,排序后导出。 更python做法 朴素想法应该是够用,但是不美观,不够pythonic,看着很别扭。...于是我搜索了How to partition DataFrame by column value in pandas?...boolean index stackoverflow里有人提问如何将离散数据进行二分类,把小于和大于某个数据分到两个DataFrame中。...groupby听着就很满足我需求,它让我想起了SQL里面的同名功能。 df.groupby('ColumnName').groups可以显示所有的元素。

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Pandas中如何查找某中最大

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:譬如我要查找某中最大,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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对比Excel,Python pandas删除数据框架中

标签:Python与Excel,pandas 删除也是Excel中常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单中命令或者快捷键来实现。...上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行一些方法,删除与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除数据框架,仍然使用前面给出“用户.xlsx”中数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似,我们也可以使用.drop()删除。...唯一区别是,在该方法中,我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法一些说明: 要删除单列:传入列名(字符串)。 删除:传入要删除名称列表。...del 当我们只需要删除1或2时效果最好。这种方法是最简单、最短代码。 但是,如果需要删除多个,则需要使用循环,这比.drop()方法更麻烦。

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使用VBA删除工作表多重复

标签:VBA 自Excel 2010发布以来,已经具备删除工作表中重复功能,如下图1所示,即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复”。...图1 使用VBA,可以自动执行这样操作,删除工作表所有数据重复行,或者指定重复行。 下面的Excel VBA代码,用于删除特定工作表所有所有重复行。...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(例如第1、2、3)中重复项,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,以删除你想要重复行。

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使用pandas筛选出指定所对应

pandas中怎么样实现类似mysql查找语句功能: select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据有以下几种方法...布尔索引 该方法其实就是找出每一行中符合条件真值(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 ?...位置索引 使用iloc方法,根据索引位置来查找数据。...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、筛选出列等于标量行,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列属于某个范围内行...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列不等于某个/些行 df.loc[df['column_name

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Power BI 图像在条件格式和行为差异

Power BI在表格矩阵条件格式和区域均可以放入图像,支持URL、Base64、SVG等格式。同样图像在不同区域有不同显示特性。...接着,我们进行极小测试,将图像度量值调整为5*5,可以看到条件格式显示效果不变,但是图像变小。 另一端极大测试,将图像度量值调整为100*100,显示效果似乎与36*36没什么不同。...以上测试可以得出第一个结论:条件格式图像显示大小和图像本身大小无关;图像显示大小既受图像本身大小影响,又受表格矩阵格式设置区域区域空间影响。 那么,条件格式图像大小是不是恒定?不是。...还是36*36正方形,这里把表格字体放大,可以看到条件格式正方形图像也对应放大,图像没有变化。 所以,条件格式图像大小依托于当前列文本格式。...换一个场景,对店铺名称施加排名条件格式(SVG图像),为该设置背景色,可以看到背景色穿透了本应存在缝隙,条件格式和融为一体。

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