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Excel(表)数据对比的常用方法

Excel数据的差异对比,方法非常多,比如简单的直接用等式处理,到使用Excel2016的新功能Power Query(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件...一、简单的直接等式对比 简单的直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致的情况,如下图所示: 二、使用Vlookup函数进行数据的匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个数据读取另一数据...vlookup函数除了适用于对比,还可以用于表间的数据对比,如下图所示: 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模的数据对比来说,数据透视法非常好用,具体使用方法也很简单,即将2数据合并后...比如,有个表的数据要天天做对比,找到差异的地方,原来用Excel做虽然也不复杂,但要频繁对比,就很麻烦了,因此,可以考虑使用Power Query来实现直接刷新的自动对比。...1、将需要对比的2个表的数据加载到Power Query 2、以完全外部的方式合并查询 3、展开合并的数据 4、添加差异比对 5、按需要筛选去掉无差异部分 6、按需要调整相应的就可以将差异结果返回

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对比Excel,Python pandas删除数据框架中的

标签:Python与Excel,pandas 删除也是Excel中的常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...准备数据框架 创建用于演示删除数据框架,仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似,我们也可以使用.drop()删除。...考虑我们原来的数据框架,它有5,即: 用户姓名、国家、城市、性别、年龄 假设我们要删除国家和年龄。...实际上我们没有删除,而是创建了一个新的数据框架,其中只包含用户姓名、城市和性别,有效地“删除”了其他。然后,我们将新创建的数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码中的双方括号。...重赋值 当数据框架只有几列时效果最好;或者数据框架有很多,但我们只保留一些。 如果我们需要保留许多,必须键入计划保留的所有列名称,这可能需要大量键入。

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【说站】excel筛选数据中的重复数据并排序

如果靠人眼来一个个的对比excel数据来去重的话,数据量少还能勉强对比一下,如果几千、几万条数据肯定就需要进行程式化处理,excel对于这个问题给我们提供了很方便的解决方案,这里主要用到excel...的“条件格式”这个功能来筛选对比数据中心的重复值,并将数据中的相同、重复的数据按规则进行排序方便选择,甚至是删除。...比如上图的F、G数据,我们肉眼观察的话数据有好几个相同的数据,如果要将这数据中重复的数据筛选出来的话,我们可以进行如下操作: 第一步、选择重复值 1、将这数据选中,用鼠标框选即可; 2...: 红色显示部分就表示数据重复的几个数据。...2、选中G,做上述同样的排序设置,最后排序好的结果如下图: 经过上面的几个步骤,我们可以看到本来杂乱无章的数据现在就一目了然了,数据中的重复数据进行了颜色区分排列到了上面,不相同的数据也按照一定的顺序进行了排列

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表各有202000多行,怎么做对比

小勤:我有个表要做数据对比,但各有20多,2000多行,怎么做比较好? 大海:这个很简单啊。合并查询一下不就行了吗?...这个以前视频《表间数据对比种方法》也有讲: 小勤:但我现在是20多全部要一一对比呢,难道要每都写个if...then...else...做判断吗?...大海:当然不用,你可以先逆透视一下,那不就等于只要对比一次了吗?...比如将数据加载到PQ后,对表1和表2分别逆透视(除原来用于做匹配的的所有其他): 这样得到的表如下: 后面再按照视频里的方法,合并查询时用“序号”(实际根据自己数据中原用于匹配的...大海:一般来说,对于你日常用Excel处理的数据来说,不用担心这个问题,详细的情况你也可以了解一下《Power Query的规范与限制》,对于行数,没有特别的限制。 小勤:好!

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Pandas实现一数据分隔为

分割成一个包含个元素列表的 对于一个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的(系列)上运行,并返回列表(系列)。...,每包含列表的相应元素 下面来看下如何从:分割成一个包含个元素列表的至分割成,每包含列表的相应元素。...: object df['AB'].str.split('-', 1).str[1] 0 B1 1 B2 Name: AB, dtype: object 可以通过如下代码将pandas的一分成...split拆分工具拆分,并使用expand功能拆分成多 将拆分后的多数据进行列转行操作(stack),合并成一 将生成的复合索引重新进行reset保留原始的索引,并命名 将上面处理后的DataFrame...以上这篇Pandas实现一数据分隔为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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JDK8利用Stream API对比筛选个List的不同数据

JDK8利用Stream API对比筛选个List的不同数据 业务场景:对比个List的里面嵌套的子List数据,然后筛选出其中一个List对比不同数据 业务场景也不是很常见,但是这里面又嵌套了层的...List和List里subList 对于A1的List先遍历一下,然后提取数据:是先在A1类里加个text字段,然后遍历子List,做下排序,然后拼接到字段里,为后面个List做字段对比做铺垫...Collectors.joining(StrUtil.CRLF)); A1 a = new A1(); a.setA2Text(aText); }); 对比个...e.getA1Text()) ) .collect(Collectors.toList()); ok,这个例子是巧用Jdk8中的stream API,将个...List的数据进行对比,然后提取数据,场景不是很常见,读者没遇到过可能不能很好理解,简单记录一下,方便之后查看

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对比Excel,学习pandas数据透视表

Excel中做数据透视表 ① 选中整个数据源; ② 依次点击“插入”—“数据透视表” ③ 选择在Excel中的哪个位置,插入数据透视表 ④ 然后根据实际需求,从不同维度展示结果 ⑤ 结果如下 pandas...mean', margins=False,margins_name='All', dropna=True,fill_value=None) 2)对比...excel,说明上述参数的具体含义 参数说明: data 相当于Excel中的"选中数据源"; index 相当于上述"数据透视表字段"中的行; columns 相当于上述"数据透视表字段"中的; values...案例说明 1)求出不同品牌下,每个月份的销售数量之和 ① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\...",columns=["销售区域","月份"], values="销售数量",aggfunc=np.sum) display(df1) 结果如下: 3)求出不同品牌不同地区下

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对比Excel,学习pandas数据透视表

Excel中做数据透视表 ① 选中整个数据源; ② 依次点击“插入”—“数据透视表” ③ 选择在Excel中的哪个位置,插入数据透视表 ④ 然后根据实际需求,从不同维度展示结果 ⑤ 结果如下 pandas...mean', margins=False,margins_name='All', dropna=True,fill_value=None) 2)对比...excel,说明上述参数的具体含义 参数说明: data 相当于Excel中的"选中数据源"; index 相当于上述"数据透视表字段"中的行; columns 相当于上述"数据透视表字段"中的; values...案例说明 1)求出不同品牌下,每个月份的销售数量之和 ① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\...",columns=["销售区域","月份"], values="销售数量",aggfunc=np.sum) display(df1) 结果如下: 3)求出不同品牌不同地区下

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【R语言】数据框按排序

我相信大家经常会使用Excel数据进行排序。有时候我们会按照个条件来对数据排序。假设我们手上有下面这套数据,9个人,第二(score)为他们的考试成绩,第三(code)为对应的评级。...在Excel里面其实还是很容已实现的。我们只需要先根据code来进行升序排序,然后次要关键字再根据分数进行降序排序。 我们就会得到如下结果 那么这个过程怎么在R里面实现呢?...#读入文件,data.txt中存放的数据为以上表格中展示的数据 file=read.table(file="data.txt",header=T,sep="\t") #先按照code升序,再按照Score...再按照Score降序,只需要前面加个负号就可以了 View(file[order(file$Code,-file$Score),]) 下面是按照code升序,然后再按score降序排列的结果,是不是跟Excel

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PowerQuery拆分,并数据相对应

我们收集资料,队友填写后交上来是这样的 天啊,如果数据少还可以手动整理,如果数据量大,那就手动整理要加班加班啦! 【问题】把姓名与电话拆分为行,姓名与电话是按顺序对应的。...难点:姓名与电话的个数不定 【解决方法】可以用VBA,,下面是我已前写的 ExcelVBA-多单元格中有逗号的数据整理 可以用PowerQuery 第一步:导入数据 第二步: 插入步骤:把姓名与电话按...Table.TransformColumns(源,{{"姓名", each Text.Split(_,"、")},{"电话", eachText.Split(Text.From(_),"、")}}) 第三步:新建一,...把个列表中的数据按顺序合并列一个表table,放入 = Table.AddColumn(拆分后2,"合并列",each Table.FromColumns({[姓名],[电话]},{"姓名","电话..."})) 第四步:展开列表 第五步:删除 完成

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对比Excel,轻松搞定Python数据透视表

学习Excel数据er最常用的Excel功能就是VLOOKUP和数据透视表!...利用数据透视表可以从繁杂无序的源数据中筛选出自己需要的“字段标题”进行分类汇总、对比或合并等操作,作为一种强大的交互性报表,大大简化了数据处理和分析工作的步骤,提高办公效率,职场达人必学!...---- 用Excel实现数据透视表的优势也很明显,只需要拖拉拽就可以,非常简单也容易操作。而Python去处理数据可以更快更强,比如几十万行级别的数据Excel打开都需要半天,更别提快速处理了。...接下来我们可以对比 Excel数据透视表的操作步骤,为大家介绍pivot_table()方法中的常用参数。...▲图3-16 对比上图的Excel数据透视表参数,我列出了pivot_table()方法中的8个常用参数。

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Excel分析数据数据分析有何不同?

Excel中,有个名字相似的功能,一个在“开始”选项卡,名字叫“分析数据”,如下图所示: 另一个在“数据”选项卡,名字叫“数据分析”: 这个功能有什么不同呢?...1.开始选项卡下的分析数据 ---- 假设有以下销售数据,鼠标放在数据的任意区域,点击开始选项卡下的“分析数据”: 可以看到,Excel自动生成了一系列的分析图表,比如第一周销量的排名: 鞋子的销售比重大...2.数据选项卡下的数据分析 ---- 同样是这份数据,点击数据选项卡下的“数据分析”,可以看到里面是专业的统计分析方法。...以上操作可以得出一个结论,如果你想发散思维,使用“分析数据”功能,如果你想严肃分析,选择“数据分析”功能。二者可以配合使用。...其实,通过这个功能的图标,你也可以大致猜测它们的区别。“分析数据”上有一个放大镜,意味着探索,放大镜里面是个柱形图,意味着生成图表。而“数据分析”的图标意味着生成的还是数据

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Excel实战技巧109:快速整理一数据拆分成多

如果你的工作簿中的数据如下图1所示。 图1 而你想把它们转换成如下图2所示。 图2 你可以使用多种方法,包括:使用VBA,创建数组公式,编写多个公式,等等。...图3 第2步:创建引用公式 在单元格E4至G4中创建单元格引用,如下图4所示代表想要看到的单元格中的数据。...图6 第5步:创建整个引用列表 现在,我们已经建立了Excel的工作模式,选择所有引用单元格(E4:G5),单击并按住填充系列手柄并向下拖动,生成一个列表,该列表超过了15行,以便稍后扩展列表。...图9 第7步:进一步完善转换数据列表 注意到上图9中转换后的数据列表中有很多数字0,这是为了我们在原始数据后面添加数据时,转换后的数据列表会自动更新。...图11 此时,当你在原始数据中添加新数据时,列表会自动更新,如下图12所示。 图12

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