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Excel公式练习44: 从多返回唯一且按字母顺序排列列表

导语:继续研究来自于excelxor.com案例。这个案例似乎又有点复杂,但其中许多公式技术仍值得我们反复琢磨。...本次练习是:如下图1所示,单元格区域A2:E5包含一系列值和空单元格,其中有重复值,要求从该单元格区域中生成按字母顺序排列不重复值列表,如图1G所示。 ?...Range1,""",COUNTIF(Range1,"<"&Arry4)),0)) 实际上,这是提取唯一且按字母顺序排列标准公式构造...唯一不同是,Range1包含一个4行5二维数组,而Arry4是通过简单地将Range1每个元素进行索引而得出,实际上是20行1一维区域。...:上述数组中非零值位置表示在该区域内每个不同值在该数组首次出现,因此提供了一种仅返回唯一方法。

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pandas数据清洗,排序,索引设置,数据选取

=True) 更改数据格式astype() isin #计算一个“Series各值是否包含传入值序列布尔数组 unique #返回唯一数组...')#两行key这一一样就算重复 df['A'].unique()# 返回唯一数组(类型为array) df.drop_duplicates(['k1'])# 保留k1唯一行,默认保留第一行...df.drop_duplicates(['k1','k2'], take_last=True)# 保留 k1和k2 组合唯一行,take_last=True 保留最后一行 ---- 排序 索引排序...# 将columns其中:race和sex值设置索引,race为一级,sex为二级 # inplace=True 在原数据集上修改 adult.set_index(['race','sex...B是范围 df.loc[1:4,['petal_length','petal_width']] # 需求1:创建一个新变量 test # 如果sepal_length > 3 test = 1 否则

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R语言第一章数据处理基础②一行代码完成数据透视表目录

目录 R语言第一章数据处理基础①读取EXEL表格数据 R语言第一章数据处理基础②一行代码完成数据透视表 rpivotTable:R数据透视表 安装 # devtools::install_github...(c("ramnathv/htmlwidgets", "smartinsightsfromdata/rpivotTable")) 数据透视表应出现在RStudioViewer。...如果仅选择数据,则数据透视表将打开,行和列上没有任何内容(但您可以随时拖放行或任何变量) rows and cols允许用户创建报告,即指示哪个属性将在行和列上。...这里选项很多:计数,计数唯一值,列表唯一值,总和,整数和,平均值,总和,80%上限,80%下限,总和为总分数,总和为行数,总和为分数,计为总分数,计算为行分数,计为分数 renderers决定了用于显示图形渲染类型...设置顺序,例如下面要以设置顺序显示Hair分类: library(rpivotTable) data(HairEyeColor) rpivotTable(data = HairEyeColor, rows

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【Python】基于多组合删除数据框重复值

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两组合删除数据框重复值,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重复值问题。 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(在两行顺序不一样)消除重复项。...由于原始数据是从hive sql跑出来,表示商户号之间关系数据,merchant_r和merchant_l存在组合重复现象。现希望根据这两组合消除重复项。...()] print(df_final.shape) 得到结果: (65, 3) 2.2代码解析 df[['merchant_r', 'merchant_l']]:从df取出待组合删重。...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重复值问题,只要把代码取两代码变成多即可。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十七)

如果您有一个字符串类型 Series,其中有很多重复元素(即 Series 唯一元素数量远小于 Series 长度),这可能会对性能产生影响。...与 R factor 函数相反,将分类数据作为唯一输入来创建分类系列 不会 删除未使用类别,而是创建一个与传入相等新分类系列!...如果您有一个类型为字符串Series,其中许多元素重复(即Series唯一元素数量远小于Series长度),这会对性能产生一些影响。...如果您有一个字符串类型Series,其中有很多重复元素(即Series唯一元素数量远小于Series长度),这会对性能产生一些影响。...与 R factor函数相反,将分类数据作为创建新分类系列唯一输入将不会删除未使用类别,而是创建一个等于传入新分类系列!

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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

这对于顺序数据(例如时间序列)非常有用。 8.删除缺失值 处理缺失值另一种方法是删除它们。“已退出”仍缺少值。以下代码将删除缺少任何值行。...让我们从一个简单开始。下面的代码将根据地理位置和性别的组合对行进行分组,然后为我们提供每组平均流失率。...method参数指定如何处理具有相同值行。first表示根据它们在数组(即顺序对其进行排名。 21.唯一数量 使用分类变量时,它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...但是,这可能会导致不必要内存使用,尤其是当分类变量基数较低时。 低基数意味着与行数相比,一具有很少唯一值。例如,Geography具有3个唯一值和10000行。...在计算元素时间序列或顺序数组变化百分比时很有用。 ? 从第一元素(4)到第二元素(5)变化为%25,因此第二个值为0.25。

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【Python环境】Python结构化数据分析利器-Pandas简介

创建DataFrame有多种方式: 以字典字典或Series字典结构构建DataFrame,这时候最外面字典对应是DataFrame,内嵌字典及Series则是其中每个值。...从列表字典构建DataFrame,其中嵌套每个列表(List)代表是一个,字典名字则是标签。这里要注意是每个列表元素数量应该相同。...使用这种方式,如果不通过columns指定顺序,那么顺序会是随机。...DataFrame每一,这里使用是匿名lambda函数,与Rapply函数类似 设置索引 df.set_index('one') 重命名列 df.rename(columns={u'one':'...1'}, inplace=True) 查看每个数据类型 df.dtypes R对应函数: str(df) 查看最大值/最小值 pd.Series.max()pd.Series.idxmax()

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30 个 Python 函数,加速你数据分析处理速度!

让我们创建一个,根据客户余额对客户进行排名。...df_new['rank'] = df_new['Balance'].rank(method='first', ascending=False).astype('int') 21.唯一值数 它使用分类变量时派上用场...但是,它可能会导致不必要内存使用,尤其是当分类变量具有较低基数。 低基数意味着与行数相比几乎没有唯一值。例如,地理具有 3 个唯一值和 10000 行。...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易,而不是使用其他数据可视化库。 让我们创建平衡直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多小数点。...在计算时间序列或元素顺序数组更改百分比时,它很有用。

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20个能够有效提高 Pandas数据分析效率常用函数,附带解释和例子

df.year.nunique() 10 df.group.nunique() 3 我们可以直接将nunique函数应用于dataframe,并查看每唯一数量: ?...如果axis参数设置为1,nunique将返回每行唯一数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、标签在dataframe查找指定值。假设我们有以下数据: ?...我们要创建一个新,该显示“person”每个人得分: df['Person_point'] = df.lookup(df.index, df['Person']) df ? 14....Merge Merge()根据共同组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于共同值合并它们。设置合并条件参数是“on”参数。 ?...df1和df2是基于column_a共同值进行合并,merge函数how参数允许以不同方式组合dataframe,如:“inner”、“outer”、“left”、“right”等。

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直观地解释和可视化每个复杂DataFrame操作

每种方法都将包括说明,可视化,代码以及记住它技巧。 Pivot 透视表将创建一个新“透视表”,该透视表将数据现有投影为新表元素,包括索引,和值。...初始DataFrame中将成为索引,并且这些显示为唯一值,而这两组合将显示为值。这意味着Pivot无法处理重复值。 ? 旋转名为df DataFrame代码 如下: ?...结果是ID值(a,b,c)和值(B,C)及其对应值每种组合,以列表格式组织。 可以像在DataFrame df上一样执行Mels操作 : ?...可以按照与堆叠相同方式执行堆叠,但是要使用level参数: df.unstack(level = -1)。 Merge 合并两个DataFrame是在共享“键”之间按(水平)组合它们。...另一方面,如果一个键在同一DataFrame列出两次,则在合并表中将列出同一键每个值组合

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pandas 分类数据处理大全(附代码)

比如下面自定义了abc3个分类,并指定了顺序。然后就可以通过dtype指定自定义数据类型了,d不在定义类型abc,显示为空。...# 删除指定分类r和t s.cat.remove_categories(['r','t']) # 自动删除未使用分类 s.cat.remove_unused_categories() 顺序 默认情况下分类数据不自动排序...": "category"}) 创建了两个DataFrame,其中df1包含了species并且为object类型,df1_cat复制了df1,但指定了species为category类型。...在这种情况下,速度提高了大约14倍(因为内部优化会让.str.upper()仅对分类唯一类别值调用一次,然后根据结果构造一个seires,而不是对结果每个值都去调用一次)。 怎么理解?...使用.unstack()会把species索引移到索引(类似pivot交叉表操作)。而当添加不在species分类索引时,就会报错。

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R语言入门

如上所示,创建了一个4行5矩阵,矩阵元素按照行填充,分表定义了行名、列名。 我们可以使用下标和方括号来选择矩阵行、 或元素。...数组可通过array函数创建其中vector包含了数组数据, dimensions是一个数值型向量,给出了各个维度下标的最大值,dimnames是可选、各维度名称标签列表。...数据框可通过函数data.frame()创建:mydata <- data.frame(col1, col2, col3,...)其中向量col1、 col2、 col3等可为任何类型(如字符型、数值型或逻辑型...每一数据模式必须唯一,不过你却可以将多个模式不同放到一起组成数据框。 访问数据框中元素方式有若干种。...函数factor()以一个整数向量形式存储类别值,整数取值范围是[1...k](其中k是名义型变量唯一个数),同时一个由字符串(原始值)组成内部向量将映射到这些整数上。

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R编程(二:基本数据类型及其操作之因子、矩阵、数据框和列表)

rownames(df), colnames(df),返回行名与列名。 构建data frame 本质就是不同类型向量排列组合。 首先构建vectors。...当通过名称对数据框进行选择子集不存在时,R会帮我们创建一个新内容。 排序 order() 会将其中元素按照大小顺序排列,并按照大小顺序返回元素所在位置数据。...另外,tibble类型允许其中是列表类型, 这样, 该每个元素就可以是复杂类型, 比如建模结果(列表), 元素之间可以保存不等长值。...R 会为每个独立向量分配一个整数,创建一个value-label 对,value 对应向量元素,label 对应分配数字。...1)按照list顺序获取。

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(数据科学学习手札07)R在数据框操作上方法总结(初级篇)

上篇我们了解了Pythonpandas内封装关于数据框常用操作方法,而作为专为数据科学而生一门语言,R在数据框操作上则更为丰富精彩,本篇就R处理数据框常用方法进行总结: 1.数据框生成 利用...:数据框构成向量变量名,顺序即为生成数据框顺序 row.names:对每一行命名向量 stringAsFactors:是否将数据框字符型数据类型转换为因子型,默认为FALSE > a <-...在R,通过内联键合并数据框函数为merge(),其主要参数如下: by:对两个数据框建立内联共有(元素交集部分不能为空集),以此列为依据,返回内联取交集后剩下样本行 sort:是否对合并后数据框以内联列为排序依据进行排序...,R数据框合并原则是不返回含有缺失值行 > merge(df1,df2,by='ID') ID a b 1 a 2 9 2 b 1 10 3 c 3 8 4 d 4...duplicated()以及数据框元素删减方法联合起来完成去重工作,先依次介绍这两个方法:  duplicated(),用于检测输入中有无符合元素重复行(若输入多则检测是否存在行组合方式中有无满足重复

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数据科学 IPython 笔记本 7.10 组合数据集:合并和连接

这里我们将展示三种合并简单示例,并在下面进一步讨论详细选项。 一对一连接 也许最简单合并表达式是一对一连接,这在很多方面与“数据集组合:连接和附加”连接非常相似。。...合并结果是一个新DataFrame,它组合了两个输入信息。 请注意,每条目顺序不一定得到保留:在这种情况下,employee顺序df1和df2之间有所不同。...拥有带有supervisor信息附加其中信息在输入所需一个或多个位置重复。...为连接指定集合运算 在前面的所有例子,我们在执行连接时掩盖了一个重要考虑因素:连接中使用集合运算类型。当一个值出现在一个键而不出现在另一个键时,会出现此情况。...尝试使用真实数据源回答问题时,这种混乱数据合并是一项常见任务。我希望这个例子让你了解,如何组合我们所涵盖工具,来从你数据获得见解!

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猿创征文|数据导入与预处理-第3章-pandas基础

index:表示传入索引,必须是唯一,且与数据长度相同。若没有传入索引,则创建Series类对象会自动生成0~N整数索引。 dtype:表示数据类型。...DataFrame类对象行索引位于最左侧一索引位于最上面一行,且每个索引对应着一数据。DataFrame类对象其实可以视为若干个公用行索引Series类对象组合。...) print(df2.sort_values(['a','c'])) # 多排序,按顺序排序 输出为: 排序2 - 索引排序 .sort_index pandas中提供了一个sort_index...Series类对象还是创建DataFrame类对象,根本目的在于对Series类对象或DataFrame类对象数据进行处理,但在处理数据之前,需要先访问Series类对象或DataFrame类对象数据...变量.at[行索引, 索引] 变量.iat[行索引, 索引] 以上方式,"at[行索引, 索引]"索引必须为自定义标签索引,"iat[行索引, 索引]"索引必须为自动生成整数索引

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HadoopSecondary Sort

我们查询想要对 total 字段进行降序排序,为此我们将在下一段创建一个特定 Sort Comparator。...B 和 C 键值对 key 有相同 state 和 city,因此它们组合在一起在一个 reducer() 调用。传递给函数 key 是分组第一个键值对 key,因此它依赖于排序。...B, C ,D 键值对 key 都具有相同 state,因此它们被组合在一起以在一个 reducer() 调用。 在某些情况下分组可能很有用。...对于我们查询,我们只需要打印出每个记录字段,对于分组无关紧要。...其中两项输出有 Worland 条目。 正如前面所解释,每个输出结果都是按照 state 和 city 上升顺序排列,并且 donation 降序排列。

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【生信技能树培训笔记】R语言基础(20230112更新)

(一)在R中新建项目方式:RStudio,菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName该方式通过新建一个目录方式来新建一个项目,创建一个...该项目的工作目录即为新建该项目创建目录。即后续创建脚本文件默认保存位置均为该目录。项目目录移动后,项目中文件、脚本仍然可以通过项目文件(Rproj)关联使用。...不建议用带引号字符。可以用字母和数字组合,但是数字要在字母后面。不能用空格,运算符号在名称。可以使用下划线。不建议用中文作为变量名称。2....(1,15,2)+1)c(1:7) #先将8个奇数变成偶数,再取出其中7个> 1 2 4 6 8 10 12 14Tips:向量只允许一种数据类型存在,当出现不同类型数据时,会自动根据下图优先顺序进行转换...将k1作为y轴;k2作为x轴图片图片plot() 默认作散点图,可以指定另外作图形式(折线图,点线图等,详见帮助文档)boxplot() 用~连接指定需要作图数学公式函数和自变量(可以是组合分组变量

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