文章背景：在工作生活中，有时需要进行删除重复行的操作。比如样品测试时，难免存在复测数据，一般需要保留最后测试的数据。...之前通过拷贝行的方式保留最后一行的数据（参见文末的延伸阅读1），但运行效率较低。目前通过借助数组和字典达到删除重复行的效果。...1 基于指定列，保留最后一行的数据2 基于指定列，保留最后一行的数据，同时剔除不需要的列3 效果演示 1 基于指定列，保留最后一行的数据 想要实现的效果：在原来测试数据的基础上，基于B列，如果存在重复的数据...VBA代码如下： Sub Delete_Duplicate1() '基于指定列，删除重复行，保留最后出现的行数据。...，保留最后一行的数据，同时剔除不需要的列 想要实现的效果：针对原有的测试数据，基于B列，如果存在重复的数据，保留最后一行的数据；这里不需要E列的数据。
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。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...相当于保留第一行，把其余重复行删除。...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。...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
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。
导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...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-
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=.../ NaN的行？...city 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
数据清洗过程中的典型问题：数据分析|R-缺失值处理、数据分析|R-异常值处理和重复值处理，本次简单介绍一些R处理重复值的用法： 将符合目标的重复行全部删掉； 存在重复的行，根据需求保留一行 数据准备 使用...简单，直接，可以看到第9行完全重复的已经被删除。 如果我还想去掉ID_REF重复的行，怎么办？...2）选择性删除 A：删除某一列存在重复的行 data2 <- data[!duplicated(data$ID_REF),] ? 删除了ID_REF列存在重复的行，搞定！...删除了ID_REF列和GSM74876列均重复的行，Done！ 择“优”录取 存在重复，但是不想完全删除，根据数据处理的目的保留一行。...保留其最大值如下即可： data3 <- aggregate( . ~ ID_REF,data=data, max) 2 dplyr函数 A : ID_REF重复行，保留其均值，同aggregate函数结果一致
去重的重要性和应用场景drop_duplicates()函数用于检测并删除DataFrame中的重复行。...完全去重（所有列都相同）df.drop_duplicates()如果不指定subset参数，默认会比较所有列的值，只保留第一次出现的唯一行。...保留重复值df[df.duplicated(subset='column_name', keep=False)]通过结合duplicated()函数和布尔索引，我们可以选择保留所有重复值。...基于索引的去重：df.drop_duplicates(keep='first')默认情况下，保留第一次出现的重复行。可以通过keep参数设置为'last'来保留最后一次出现的重复行。...多列的去重df.drop_duplicates(subset=['column_name1', 'column_name2'])可以指定多个列，只有所有指定列的值都相同时，才视为重复基于条件的去重df.drop_duplicates
A_n)的一个关系 t表示元组，t\in R表示t是R的一个元组，可以理解为数据库某一表中一行实例 t[A_i]表示元组t中相对应于属性A_i的一个分量，即表中t元组中A_i属性所对应单元格的值 若A=...R和S两个关系必须具有相同的n个元（即两个关系都有n个属性） 相应的属性必须取自同一个域下 进行差运算后仍未一个n元关系，由所有属于R却不属于S的元组组成 R- S=\lbrace t|t\in R\...，部分元组也会取消，即不仅列数减少，行数也有可能减少，这是由于去除某些列后，原关系的限制关系解除，某些元组发生重复 例如上文的学生信息表，现在从其中只投影（筛选）专业这个属性，则必然重复专业的元组会被删除...，只保留一个 \pi_{dept}(Student) 投影多个属性的情况下按照如下方式书写，或将多个属性定义为一个属性列 \pi_{name,score,dept}(Student) 连接运算（Join...（即在结果中去掉重复的属性列） 自然连接的含义是R和S的相同属性组的值相等 R \Join S=\lbrace \overbrace{t_r\ \ t_s}|t_r\in R \wedge t_s\in
检查排序的依据列是否是常数值，即所有行这一列的值都相等 if (cond && const_expression_in_where(cond, order->item[0])) {...这里的条件 col = 123 就是一个等号右侧为常量，但是还是无法保证结果集中该列的「值唯一」的例子。...，所以认为需要保留（实际上是冗余的）ORDER BY col1 条件。...= STRING_RESULT || l->collation.collation == r->collation.collation))); } 幸运（不幸）的是，追踪代码库中这一行的提交历史...腾讯云线上使用的是基于 mysql-8.0.22 的修改版本，所以存在这个缺陷。
上文我们合并后的df数据集就是有缺失数据的： 要删除空值，一个dropna即可搞定： dropna函数默认删除所有出现空值的行，即只要一行中任意一个字段为空，就会被删除。...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？...keep值等于last，保留最后一行数据，不输入keep值时，系统默认会给keep赋值为first，就会保留第一行数据而删掉其他的。
主要用的到R base和dplyr函数： duplicated（）：用于识别重复的元素和 unique（）：用于提取唯一元素， distinct（）[dplyr package]删除数据框中的重复行...如果存在重复行，则仅保留第一行。 它是R base函数unique（）的高效版本。...根据所有列删除重复的行（完全一样的观测值）： my_data %>% distinct() 根据特定列删除重复值 my_data %>% distinct(Sepal.Length, .keep_all...= TRUE) 根据多列删除重复值 my_data %>% distinct(Sepal.Length, Petal.Width, .keep_all = TRUE) 选项.kep_all用于保留数据中的所有变量...总结 根据一个或多个列值删除重复行：my_data％>％dplyr :: distinct（Sepal.Length） R base函数从向量和数据帧中提取唯一元素：unique(my_data) R基函数确定重复元素
no_re_row = data.drop_duplicates() print(no_re_row) # 查看基于[物品]列去除重复行的数据 #wp = data.drop_duplicates...(['物品']) #print(wp) # 将去除重复行的数据输出到excel表中 no_re_row.to_excel("test2.xls") 补充知识：Python数据预处理（删除重复值和空值...默认值为subset=None表示考虑所有列。 #####keep='first'表示保留第一次出现的重复行，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的重复行和去除所有重复行。...）的行 # #axis=1: 删除包含缺失值（NaN）的列 # # how=‘any' :要有缺失值（NaN）出现删除
中的重复行。...last') # drop_duplicate方法的keep参数用于指定在删除重复行时保留哪个重复项 # 'first'（默认）：保留第一个出现的重复项，删除后续重复项。...# 'last'：保留最后一个出现的重复项，删除之前重复项。...# False：删除所有重复项 数据连接（concatenation) 连接是指把某行或某列追加到数据中 数据被分成了多份可以使用连接把数据拼接起来 把计算的结果追加到现有数据集，可以使用连接 import...与添加行的方法类似，需要多传一个axis参数 axis的默认值是index 按行添加 向DataFrame添加一列，不需要调用函数，通过dataframe['列名'] = ['值'] 即可 通过dataframe
标签：VBA 这是一个案例：想要删除数据集中每列（列A到列J）都为空的行，也就是数据集中完全没有数据的行，如何使用VBA代码实现？...我们可以基于这样一种假设，即多行多列中的空格实际上是重复的，可以将它们看成是重复值，这样使用RemoveDuplicates方法，是否可以快速删除空行。下面我们试一试。...，但是还是会保留一个空行。...也就是说，上面的代码只是部分起到了作用，还需要我们手工删除还剩下的一个空行。并且，如果数据集中有相同的数据行，除第1行相同的数据外，其余行会被删除。...因此，使用RemoveDuplicates来删除空行不保险。
先说结论：其实在设计良好的数据模型里，VALUES 和 IDSTINCT 无本质区别，总是能返回相同的值。区别发生在模型中存在无效关系（空行）时。...ALL 函数 使用表作为参数时，用于解除所有筛选器，常用于计算占总计的百分比。 使用一列作为参数时，返回该列在整个表中的不重复值（解除筛选器，保留空行）。...使用多列作为参数时，返回这些列中所有现有值的组合。（解除筛选器，保留空行）。 VALUES 函数 使用表作为参数时，返回表的所有行，不删除重复项，并保留可能存在的空行。表中的重复行保持不变。...使用列作为参数时，返回当前筛选器中计算的列的不同值，并保留空行。 DISTINCT 函数 使用表作为参数时，返回表的不同值，不考虑空行。...（会删除重复行） 使用列作为参数时，返回当前筛选器中计算的列的不同值，但是不返回空行。 - END -
（或者：把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。...这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。...缺点：它是基于数组的，数组创建后难于扩展，某些哈希表被基本填满时，性能下降得非常严重，所以程序员必须要清楚表中将要存储多少数据（或者准备好定期地把数据转移到更大的哈希表中，这是个费时的过程）。...这个程序中是通过取模来模拟查找到重复元素的过程。对待重复元素的方法就是再哈希：对当前key的位置+7。最后，可以通过全局变量来判断需要查找多少次。...，便可获取最小值 ； 输出最小值 ； 删除根结点，继续改造剩余树成堆，便可获取次小值 ； 输出次小值 ； 重复改造，输出次次小值、次次次小值，直至所有结点均输出，便得到一个排序 。
删除缺失值：删除缺失值是最简单的处理方式，这种方式通过直接删除包含缺失值的行或列来达到目的，适用于删除缺失值后产生较小偏差的样本数据，但并不是十分有效。...重复值主要有两种处理方式：删除和保留，其中删除重复值是比较常见的方式，其目的在于保留唯一的数据记录。...how：表示删除缺失值的方式。 thresh：表示保留至少有N个非NaN值的行或列。 subset：表示删除指定列的缺失值。 inplace：表示是否操作原数据。...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...： 删除全部的重复值，但保留最后一次出现的值： # 删除重复值｜指定 # 删除全部的重复值，但保留最后一次出现的值 df.drop_duplicates(keep = 'last') 输出为：
今天的文章有点儿长，步骤有点儿多，但这个综合操作很值得练好，以后扩展应用的空间很大。 小勤：大海，公司现在要对产品根据关键词进行分类，有位大神写了个公式，不是很复杂，但基本效果实现了： 大海：嗯。...Step-4：对待分类表添加自定义列（用于与关键词查询做连接合并） Step-5：用前面步骤添加的自定义字段进行合并查询 Step-6：展开合并表 展开后，关键词表的所有行都会重复到待分类表中的所有行中...Step-8：先对物料名称升序排序，再对判断列降序排序，为删除重复项（剔除不包含关键字）做准备 通过该步骤，将相同物料名称包含所有关键词的情况排在一起，并且使得包含关键词的情况排在前面，而不包含的情况往后排...Step-9：添加索引列，避免后续删重复行时可能出现的错位 Step-10：基于物料名称列删除重复项，即对每个物料仅保留第一行，如果该物料包含关键词，则保留了关键词行，如果没有包含关键词，也将保留一行...：选择要保留的列（删除不需要的列） Step-13：数据加载 小勤：这个步骤挺多的啊，要两表合并再展开、然后再判断删重复…… 大海：对的。
缓存的大小有限，当缓存被用满时，哪些数据应该被清理出去，哪些数据应该被保留？这就需要缓存淘汰策略来决定。...比如，堆栈溢出、重复计算、函数调用耗时多、空间复杂度高等，所以，在编写递归代码的时候，一定要控制好这些副作用。 递归的优缺点？ 1.优点：代码的表达力很强，写起来简洁。...2.警惕重复计算：通过某种数据结构来保存已经求解过的值，从而避免重复计算。...散列函数，可以把它定义成hash(key)，其中 key 表示元素的键值，hash(key) 的值表示经过散列函数计算得到的散列值。 散列函数设计的基本要求： 1....为了避免过多的散列冲突，散列表装载因子不能太大，特别是基于开放寻址法解决冲突的散列表，不然会浪费一定的存储空间。 综合这几点，平衡二叉查找树在某些方面还是优于散列表的，所以，这两者的存在并不冲突。
删除排序链表中的重复元素 给定一个排序链表，删除所有重复的元素，使得每个元素只出现一次。...递归到最后，例如尾部节点为2 2，也就是当head->next指向末尾的2时候，此时需要判断head与head->next值是否相等，如果相等，直接让head指向尾部，依次覆盖所有重复节点。...删除排序链表中的重复元素 II 给定一个排序链表，删除所有含有重复数字的节点，只保留原始链表中 没有重复出现 的数字。...到最后,q指针为空,分为两种情况： （1）值不同不连续: 例如：[1,2,2] p指向了2,q指向了NULL,此时需要将r->next指针直接指向末尾的NULL* （2）值不同连续: 例如：[1,2,2,5...1）值不同不连续 例如：[1,2,2] p指向了2,q指向了NULL,此时需要将r->next指针直接指向末尾的NULL （2）值不同连续 值不同连续,且返回链表的没有开始节点，也就是HEAD->next
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