在Excel中,比较四个不同的列并删除其中一行,如果它们是重复的,可以按照以下步骤进行操作:
=COUNTIF(A:A,A1)&COUNTIF(B:B,B1)&COUNTIF(C:C,C1)&COUNTIF(D:D,D1)
这样,你就可以比较四个不同的列并删除其中一行,如果它们在Excel中是重复的。
回顾:多个数据的组织——数据结构-向量-一维数据;一个向量内部只能有一种数据类型,可以有重复值;注:重复值允许,不同的数据类型不允许!...df1[,2] #取出来的列是向量df1[2] #不加逗号,可以取出列,并保留其数据框属性df1[c(1,3),1:2] #取第一行 第三行的前两个数(会继承行名、列名)#小tips:读懂error...#例:筛选score > 0的基因df1$score #取df1中score那一列,结果为一个含四个元素的向量df1$score > 0 #运算结果是返回四个逻辑值TRUE/FALSEdf1$score...table(g %in% s)length(intersect(g,s)) # %in%不会去重复,有多少是多少,取交集取并集会去重复;g[g %in% s] #筛选在s中存在的所有g#练习:...中,Species列的值为a或c的行test[test$Species %in% c("a","c"),] #如果把这里的%in%换成 == 的话会出现循环补齐,是不对滴;#上次已经辨析过:x ==
如下数据为各个销售人员的销售数量,其中包含了重复记录。如果直接用此数据去计算销量之和,那结果肯定是不符合要求的。我们应该如何进行去重呢?...excel数据处理是特别常见的操作,那我们应该如何操作呢?...注:如果只是把某列相同的记录定义为重复项那么只需要勾选那一列字段即可。 3 快速删除数据 在Excel表格中,如果有很多无用的空行,我们的需求是想把它们全部删除。...如果通过一行一行的点击进行删除,则会比较浪费时间。如果Excel表格中除了空行外没有其他空单元格时,我们可以利用“筛选”功能快速删除数据。...“开始”选项卡中“删除”按钮下方的小三角,“删除”按钮下方的小三角后,会弹出一个下拉列表,点击其中的“删除工作表行”。 ?
图9-4 当合并文件时,将创建四个新的查询(显示在下半部分) 虽然每个新查询都是这个过程中的关键组成部分,但其中三个查询将被放在一个【帮助程序查询】文件夹中,用户不需要创建它们。...然后,扩展这些表格,将它们【追加】到一个长的数据表中,并允许用户在必要时做进一步的转换。...如果不合并 Excel 文件,可以跳过这一步,但无论如何,做这一步没有任何影响或问题。 此时,应该仔细检查列表中保留的文件。为了合并这些文件,它们不仅需要有相同的文件类型,而且必须有一致的内部结构。...图9-15 其中“Change Type”步骤不是用户自己构建的 每当一行被提升到标题时,Power Query 都会帮助用户自动判别并转换数据类型。虽然这很有用,但它也将列的名称硬编码到步骤中。...图9-24 比较 Excel 和 Power BI 的结果 9.8.2 添加新文件 现在是时候探索一下当解决方案中添加新数据时会发生什么。
将使用这四个工作表来演示 Power Query 是如何处理用于连接到数据的不同方式的。 6.1.1 连接到表 先从最容易导入的数据源开始:Excel 表(Table)。...图 6-19 数据清洗成比较干净的样子 唯一的问题是,如果一直滚动到数据预览窗口的右边,会发现一个名为 “Column7” 的列,里面全是 “null” 值。...在原 Excel 中,她并不包括在命名区域内,但作为从工作表中读取时,它就显示出来了。如果该列充满了 “null” 值,可以直接选择该列并将其删除,或者思考下,这里是不是可以直接将它删除呢?...重新选择所有的列,如果它们没有被选中的话。 转到【转换】【检测数据类型】。 通过使用【删除其他列】而不是删除指定的列,可以确保只保留用户知道将来会需要用到的列,而不会硬编码一个可能更改或消失的列。...要检查的最后一件事是,在数据集下面是否有大量的空白行。如果发生这种情况,可以通过以下操作来去除它们。 选择数据集中的所有列。 进入【主页】【删除行】【删除空行】。
【注意】 问问自己,是否曾经在 Excel 中打开一个 “CSV” 或 “文本” 文件,发现其中一半的日期是正确的,而另一半则显示为文本?...在 Excel 中,通过 TRIM 和 CLEAN 函数来清理文本数据是一种标准的做法,以便删除所有开头、尾部和重复的空格,以及去除所有非打印字符。...如果在这里向下滚动鼠标,会发现这个数据中有大量垃圾行,主要是来自文件中重复的列标题和分隔。出现这些问题的第一个位置是在第 40 行,并引入了一堆丑陋的东西,如图 5-15 所示。...但是没有提到的是,与其他程序不同的是,在 Power Query 中,错误是真正令人兴奋的,原因是用户可以控制它们,并对它们做出反应。...如果列中存在不同的值,用户可以在预览中看到,以预知是在加载数据时会得到的内容,如图 5-18 所示。
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中,还是分布在多个文件中,问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。...在 Excel 中完成这项工作的一个方法是,右击【查询 & 连接】窗格中的任意一个查询,并选择【追加】。此时将弹出如图 8-3 所示的对话框。...8.2 追加列标题不同的数据 在【追加】查询时,只要被合并的查询的列标题是相同的,第二个查询就会按用户所期望的那样被【追加】到第一个查询上。但是,如果这些列没有相同的列标题呢?...【编辑】其中一个月度查询,并将其中任何一列重命名为不同的名称。返回到 “Transactions” 查询,此时将看到新命名的列。...需要注意的是,在应用这种技巧的场景中,将第一行提升为标题是有风险的,因为如果有人不关心日期列,他们可能会删除 “Feb 2008” 这一列,这就会导致出错。
我们可以用多种不同的方式构建一个DataFrame,但对于少量的值,通常将其指定为 Python 字典会很方便,其中键是列名,值是数据。...过滤 在 Excel 中,过滤是通过图形菜单完成的。 可以通过多种方式过滤数据框,其中最直观的是使用布尔索引。...If/then逻辑 假设我们想要根据 total_bill 是小于还是大于 10 美元,来创建一个具有低值和高值的列。 在Excel电子表格中,可以使用条件公式进行逻辑比较。...列的选择 在Excel电子表格中,您可以通过以下方式选择所需的列: 隐藏列; 删除列; 引用从一个工作表到另一个工作表的范围; 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名,因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...删除重复项 Excel 具有删除重复值的内置功能。熊猫通过 drop_duplicates() 支持这一点。
:文件如果行数过多,需要调整此参数 包含列头行:意思是文件中第一行是字段名称行,表头不进行读写 行号字段:如果文件第一行不是字段名称或者需要从某行开始读写,可在此输入行号。...企业级ETL 经常会用到这两个控件来进行数据库更新的操作 两者区别: 更新是将数据库表中的数据和数据流中的数据做对比,如果不同就更新,如果数据流中的数据比数据库表中的数据多,那么就报错。...任务:利用excel输入控件读取input目录下的06_去除重复记录.xlsx,然后对里面重复的数据进行按照id排序并去重 原始数据: 执行结果: 3.3.8 唯一行(哈希值) 唯一行...排序记录+去除重复记录对比的是每两行之间的数据,而唯一行(哈希值)是给每一行的数据建立哈希值,通过哈希值来比较数据是否重复,因此唯一行(哈希值)去重效率比较高,也更建议大家使用。...原始数据: 1.选择扁平化的字段 2.填写目标字段,字段个数跟每个分组的数据一致 3.3.12 列转行 列转行,顾名思义多列转一行,就是如果数据一列有相同的值,按照指定的字段,将其中一列的字段内容变成不同的列
上次给大家分享了数据分析中要用的anaconda以及一些模块的安装和导入,至于具体如何使用python处理excel还有点模糊,今天就来研究一下如何使用,提高工作效率。...读取的时候一般默认是读取第一个Sheet,从0计数,如图读取Sheet2 有时候文件列数特别多,我们只需要其中几列得到话,怎么办呢,这里就用一个usecols参数指定要取得列,如图所示,useclos...= 默认索引或者自定义索引 (1)空值处理 有些行某些列数据格是空的,就用方法dropna()删除这一行,但如果只想删除全空值得行,就可以加一个参数how = all即可,如图所示 (2)重复值处理...重复数据集有多条,这样就可以使用python中drop_duplicates()方法进行重复值判断并删除,默认保留第一行值,如图所示 (3)数据类型转化 pandas中的数据主要有int、float、object...到这里,对于python数据分析中如何使用pandas模块处理excel表格,应该有一个大致的了解了,马上去实践吧,祝学习顺利!
前言 Excel与Python都是数据分析中常用的工具,本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作...数据插入 说明:在指定位置插入指定数据 Excel 在Excel中我们可以将光标放在指定位置并右键增加一行/列,当然也可以在添加时对数据进行一些计算,比如我们就可以使用IF函数(=IF(G2>10000...数据去重 说明:对重复值按照指定要求处理 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>删除重复值按钮并选择需要去重的列即可,例如对示例数据按照创建时间列进行去重,可以发现去掉了196 个重复值,保留了...数据交换 说明:交换指定数据 Excel 在Excel中交换数据是很常用的操作,以交换示例数据中地址与岗位两列为例,可以选中地址列,按住shift键并拖动边缘至下一列松开即可 ?...Pandas 在Pandas中对数据进行分组计算可以使用groupby轻松搞定,比如使用df.groupby("学历").mean()一行代码即可对示例数据的学历进行分组并求不同学历的平均薪资,结果与Excel
1.2 提取 在本章节中,将看到在 Excel 或 Power BI 中导入一个简单的 “CSV” 文件到 Power Query 中,用来展示 Power Query 是如何处理上述任务的、它在用户界面上是如何显示的...在这个步骤中有四个不同的子任务,如图 1-2 所示。...这其中的含义相当重要。与经典的 Excel 世界不同,在那里,数据是在完全没有任何跟踪的情况下进行转换的,Power Query 提供了一个完整的转换检查路径。...将第一行提升为标题并设置了数据类型。 删除了一个不相关的列。 重新命名了两列,使它们更加易于理解。 对于这个数据集,这样就足够了。数据是干净的表格格式,它已经准备好用来驱动商业智能。...在这个例子中,要做的是重新配置查询路径,使其指向一个新的数据文件。 【警告】 如果打开本章的 Excel 或 Power BI 示例文件,则会发现它们无法刷新。
【注意】 如果唯一的目标是识别左表中没有在右表中匹配的记录,就没有必要展开合并的结果。而且可以直接删除右边的列,因为无论如何每条记录都会返回空值。...在这种情况下,解决这个问题的方法非常简单:在 “Months” 表中,右击 “Month” 列并选择【删除重复项】。这样做应该是安全的,因为不应该两次预测同一个月。...但是,在【合并】之前【删除重复项】也应谨慎。...图 10-30 与 “SKU” 列不同,“Brand” 列将在【合并】时创建笛卡尔积 如图所示,在 “Inventory” 表中删除 “Brand” 列的重复项是不可取的,因为这样做会导致失去该供应商提供的两种产品中的一种...识别 “Key” 和 “Return” 列通常相当简单,因为它们通常是查找表中唯一的列。但另一个问题是,由于源表宽度不同,可能有多个列作为 ID 列。
构建一个 DataFrame 对象的基本语法如下: 举个例子,我们可以创建一个 5 行 4 列的 DataFrame,并填上随机数据: 看,上面表中的每一列基本上就是一个 Series ,它们都用了同一个...在使用这个函数的时候,你需要先指定具体的删除方向,axis=0 对应的是行 row,而 axis=1 对应的是列 column 。 删除 'Birth_year' 列: ? 删除 'd' 行: ?...如果你确定要永久性删除某一行/列,你需要加上 inplace=True 参数,比如: ?...image 连接(Join) 如果你要把两个表连在一起,然而它们之间没有太多共同的列,那么你可以试试 .join() 方法。和 .merge() 不同,连接采用索引作为公共的键,而不是某一列。 ?...同样,inner 代表交集,Outer 代表并集。 数值处理 查找不重复的值 不重复的值,在一个 DataFrame 里往往是独一无二,与众不同的。找到不重复的值,在数据分析中有助于避免样本偏差。
在 Python 中,不需要知道很多关于正则表达式的知识,但它们是一个强大的工具,可用于匹配和替换某些字符串或子字符串。如果你想了解更多,请参考以下教程。 ? 信任这个网站的一些代码。...使用一行代码,我们已经将这些数据分配并保存到 Pandas dataframe 中 - 事实证明是这种情况,字典是要转换为 dataframe 的完美数据格式。 ?...如果要查看特定数量的行,还可以在 head() 方法中插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行(head 方法的默认值),我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...我们将要重命名某些列,在 Excel 中,可以通过单击列名称并键入新名称,在SQL中,你可以执行 ALTER TABLE 语句或使用 SQL Server 中的 sp_rename。...这个方便的教程将分解 Python 中不同数据类型之间的差异,以便你需要复习。 在 Excel 中,你可以右键单击并找到将列数据转换为不同类型的数据的方法。
今天先和大家分享一个Python的小应用!按照某列拆分数据并分别存储至不同文件! 大家可以先下载一下这个文件实验一下!...我自己一行一行的数,数了四个小时,一共有57万多行! ? 如何按照K列镇区的非重复值拆分为独立文件呢! 方法一:勤劳小蜜蜂! ? 刚刚演示了普通劳动人民是如何按照某列拆分一列的!...error代码代表略过有错误的行 df= pd.read_csv(cf) #读取文件 list_township = df['镇区'].drop_duplicates() #删除镇区重复项drop_duplicates...save变量,中括号内是判断条件,df.loc[]代表将符合筛选条件的筛选出来 save.to_csv('D:/拆分后数据/'+ str(township) + '.csv',index=False...如果不理解没有关系! 本期只是解释小编为什么分享pandas,代码只是顺便分享的! 后续我们从pandas最基础的知识开始分享! 如果你有用Excel处理大数据的需求,学习pandas准没有错!
今天我们正式开始怼需求:有很多Excel,需要批量处理,然后存入不同的数据表中。 2、开始动手动脑 2.1 拆解+明确需求 1) excel数据有哪些需要修改?...有一列数据DocketDate是excel短时间数值,需要转变成正常的年月日格式; eg. 44567 --> 2022/1/6 部分数据需要按SOID进行去重复处理,根据DocketDate保留最近的数据...数据 读取数据比较简单,直接调用pandas的read_excel函数即可,如果文件有什么特殊格式,比如编码,也可以自定义设置。...我的想法是,首先调用pandas的sort_values函数将所有数据根据日期列进行升序排序,然后,调用drop_duplicates函数指定按SOID列进行去重,并指定keep值为last,表示重复数据中保留最后一行数据...保证留下的日期是最近的 data.sort_values(by=['Docket Rec.Date & Time'], inplace=True) # 按 SOID 删除重复行
在 Python 中,不需要知道很多关于正则表达式的知识,但它们是一个强大的工具,可用于匹配和替换某些字符串或子字符串。如果你想了解更多,请参考以下内容。 ?...使用一行代码,我们已经将这些数据分配并保存到 Pandas dataframe 中 —— 事实证明是这种情况,字典是要转换为 dataframe 的完美数据格式。 ?...如果要查看特定数量的行,还可以在 head() 方法中插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行(head 方法的默认值),我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...我们将要重命名某些列,在 Excel 中,可以通过单击列名称并键入新名称,在SQL中,你可以执行 ALTER TABLE 语句或使用 SQL Server 中的 sp_rename。...这个方便的教程将分解 Python 中不同数据类型之间的差异,以便你需要复习。 在 Excel 中,你可以右键单击并找到将列数据转换为不同类型的数据的方法。
标签:Python与Excel,pandas 在Excel中,我们可以通过单击功能区“数据”选项卡上的“删除重复项”按钮“轻松”删除表中的重复项。确实很容易!...第3行和第4行包含相同的用户名,但国家和城市不同。 删除重复值 根据你试图实现的目标,我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是:从整个表中删除重复项或从列中查找唯一值。...我们将了解如何使用不同的技术处理这两种情况。 从整个表中删除重复项 Python提供了一个方法.drop_duplicates()可以帮助我们轻松删除重复项!...图4 这一次,我们输入了一个列名“用户姓名”,并告诉pandas保留最后一个的重复值。现在pandas将在“用户姓名”列中检查重复项,并相应地删除它们。...如果我们指定inplace=True,那么原始的df将替换为新的数据框架,并删除重复项。 图5 在列表或数据表列中查找唯一值 有时,我们希望在数据框架列的列表中查找唯一值。
Power Query 介绍 Power Query 是微软提供的工具,Excel 2013 版作为插件加载使用,从 Office 2016 版开始,Power Query 的功能集成到 Excel 中...如果是多个 Excel 工作表呢?我特意在网上搜索了一下,知乎有两篇文章,一篇是基于 VBA 的,另一篇是基于数据透视表多重合并计算区域的。 如何快速的合并多个 Excel 工作簿成为一个工作簿?...第三个步骤,Power Query 将第一行作为列名,第四个步骤,Power Query 尝试帮我们确定每一列的数据类型。...外所有列,删除后显示区的界面如下: [20190826165733635.png] 注意到 Data 列右边下图所示的图标了吗?...的核心是查询对象,通过查询对象连接不同的数据源获取数据,并对数据进行处理和转换,得到处理后的结果。
数据获取是数据预处理的第一步操作,主要是从不同的渠道中读取数据。...header:表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引,默认为0,即第一行数据作为列索引。...2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna(),dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据,并返回一个删除缺失值后的新对象。...2.3.2 重复值的处理 重复值的一般处理方式是删除,pandas中使用drop_duplicates()方法删除重复值。...正态分布也称高斯分布,是统计学中十分重要的概率分布,它有两个比较重要的参数:μ和σ,其中μ是遵从正态分布的随机变量(值无法预先确定仅以一定的概率取值的变量)的均值,σ是此随机变量的标准差。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云