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  • EXCEL中筛选一列数据中包含某些数字。返回它前面的序号。(0x040403为要含的数字) =IF(LEN(SUBSTITUTE(B2,"0x040403",...

    EXCEL中筛选一列数据中包含某些数字。返回它前面的序号。(0x040403为要含的数字)

    思想是将所要查找的内容替换为一串很长的字符串,用长度区分它们

    在C2单元格中键入 =IF(LEN(SUBSTITUTE(B2,“0x040403”,“ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ”))>140,A2)

    SUBSTITUTE是替换,将B2单元格中的0x040403内容替换为ZZZZ…,然后返回A2单元格的值

    然后鼠标放到单元格右下角 双击 快速向下填充满整列。

    然后在这一列顶部中添加筛选,把FALSE去掉

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  • 比如,一个excel 表,有一列是各类证件号,如何用python pandas 方法,按按某列字符长度等于18位的条件 筛选出excel表所有数据。这个条件如何写?
  • 主要介绍了pandas数据处理基础之筛选指定行或者指定数据的相关资料,需要的朋友可以参考下
  • DataFrame 数据筛选

    2021-04-08 13:12:40
    pandas DataFrame 数据筛选DataFrame 数据筛选数据筛选基本格式containsisin多个条件与或数据筛选进阶groupbyaggnp.where DataFrame 数据筛选 近期使用pandas比较频繁,在进行数据处理的时候经常要用到dataframe的...

    DataFrame 数据筛选

    近期使用pandas比较频繁,在进行数据处理的时候经常要用到dataframe的数据筛选功能,这里做个小结。

    数据有以下的格式:

    columns = [“blockNumber”,“timestamp”,“transactionHash”,“from”,“to”,“creates”,……“isError”]

    数据筛选基本格式

    初级筛选:

    ==, !=, >, >=, <, <=

    主要用于简单的判断

    contains

    选取"from"列数据,最后一位为0或a的数据。(数据类型默认str)

    data[data['from'].str[-1:].str.contains('0|a')]
    

    contains语句中,可以以’|'符号为分割,添加多个候选项。

    这里由于要只选最后一位,需要使用两次 str 方法。

    isin

    已有一个取值数组,目标是选择数据中,"from"数据的值在取值数组内的数据

    targetList = ['0x12','0x1a','0x98', ... , '0x82']
    data[data['from'].isin(targetList)]
    

    这里targetList最好保持list的数据类型,使用pandas.Series可能会有意外的错误

    反过来,如果目标是选择数据中,"from"数据的值不在取值数组内的数据

    targetList = ['0x12','0x1a','0x98', ... , '0x82']
    data[`data['from'].isin(targetList)]
    

    仔细注意,这里是在前面加个反引号 ` ,通过反引号来表示取反

    多个条件与或

    选取的是数据中,"from"列数据的取值在目标数组内,或者"to"列数据取值最后一位为0或a的数据

    targetList = ['0x12','0x1a','0x98', ... , '0x82']
    data[(data['from'].isin(targetList)) | (data['to'].str[-1:].str.contains('0|a'))]
    

    选取的是数据中,"from"列数据的取值在目标数组内,并且"to"列数据最后一位为0或a的数据

    targetList = ['0x12','0x1a','0x98', ... , '0x82']
    data[(data['from'].isin(targetList)) & (data['to'].str[-1:].str.contains('0|a'))]
    

    如果是多个条件并列在一起,每个条件都需要用括号括起来。

    数据筛选进阶

    这里主要介绍一些,跟数据库操作相似的数据筛选,假设数据格式如下:

    columns = ['from', 'to', 'weight'] # from,to 都是 str数据,weight是 int 数据
    

    groupby

    这里,假设一个需求是,统计from中的值,出现的次数,我们很容易想到可以通过value_counts() 方法直接获取:

    pd.DataFrame(data['from'].value_counts())
    

    这里value_counts()得到的是一个pandas.Series
    那么更进一步,如果想知道"from"中的每个取值,对应的"to"取值跟"weight"取值分别是多少,可以使用:

    pd.DataFrame(data.groupby('from'))
    

    agg

    如果要统计的是 from 中的值,每个值对应的weight总和是多少,这时候需要使用到groupbyagg

    pd.DataFrame(data.groupby('from').agg('sum'))
    

    np.where

    假设现在的需求是,将from跟to的数据,每一行按照 from > to 的顺序交换(注意不是整列交换)。这时可以使用np.where实现。

        data['from'], data['to']= np.where(
                        data['from'] > data['to'], 
                        [data['to'], data['from']], 
                        [data['from'], data['to']])
    

    np.where使用格式是:

    np.where(condition, Yes, No)
    

    conditionTrue时,取值为Yes,为False时,取值是No

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  • 在日常工作,相信很多人都会遇到这样的问题:Excel表格数据太多了,而且其中还有一些重复的数据,想要快速筛选出,但是又不会。 其实,想要快速筛选出重复的数据是有方法的。只要掌握下面这些方法,1秒即可...

    在日常工作中,相信很多人都会遇到这样的问题:Excel表格中的数据太多了,而且其中还有一些重复的数据,想要快速筛选出,但是又不会。

    其实,想要快速筛选出重复的数据是有方法的。只要掌握下面这些方法,1秒即可筛选出重复的数据。

    1、利用条件格式进行筛选

    方法步骤:选中数据,点击【开始】,点击【条件格式】,点击【突出显示单元格规则】,选择【重复值】,点击【确定】
    Excel数据太多,不会筛选重复数据?只需1键,即可筛选出重复数据
    2、利用公式进行筛选

    方法步骤:在A列输入数据,在B2单元格输入公式【=IF(COUNTIF($A$2:$A$15,A2)=1,"唯一值","重复值")】即可。

    Excel数据太多,不会筛选重复数据?只需1键,即可筛选出重复数据
    3、利用高级筛选进行筛选

    方法步骤:选中所有表格数据,点击【数据】,点击【高级】,勾选【选择不重复的记录】,点击【确定】即可。

    Excel数据太多,不会筛选重复数据?只需1键,即可筛选出重复数据
    如果想要将筛选结果复制到其他的位置上,只要勾选【将筛选结果复制到其他的位置】,然后选择位置即可。

    转载于:https://blog.51cto.com/14119358/2335529

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  • #region DataTable筛选,排序返回符合条件行组成的新DataTable或直接用DefaultView按条件返回 /// /// DataTable筛选,排序返回符合条件行组成的新DataTable或直接用DefaultView按条件返回 /// eg:...
            #region DataTable筛选,排序返回符合条件行组成的新DataTable或直接用DefaultView按条件返回
            /// <summary>
            /// DataTable筛选,排序返回符合条件行组成的新DataTable或直接用DefaultView按条件返回
            /// eg:SortExprDataTable(dt,"Sex='男'","Time Desc",1)
            /// </summary>
            /// <param name="dt">传入的DataTable</param>
            /// <param name="strExpr">筛选条件</param>
            /// <param name="strSort">排序条件</param>
            /// <param name="mode">1,直接用DefaultView按条件返回,效率较高;2,DataTable筛选,排序返回符合条件行组成的新DataTable</param>
            public static DataTable SortDataTable(DataTable dt, string strExpr, string strSort, int mode)
            {
                switch (mode)
                {
                    case 1:
                        //方法一 直接用DefaultView按条件返回
                        dt.DefaultView.RowFilter = strExpr;
                        dt.DefaultView.Sort = strSort;
                        return dt;
                    case 2:
                        //方法二 DataTable筛选,排序返回符合条件行组成的新DataTable
                        DataTable dt1 = new DataTable();
                        DataRow[] GetRows = dt.Select(strExpr, strSort);
                        //复制DataTable dt结构不包含数据
                        dt1 = dt.Clone();
                        foreach (DataRow row in GetRows)
                        {
                            dt1.Rows.Add(row.ItemArray);
                        }
                        return dt1;
                    default:
                        return dt;
                }
            }
            #endregion
    
            #region 获取DataTable前几条数据
            /// <summary>
            /// 获取DataTable前几条数据
            /// </summary>
            /// <param name="TopItem">前N条数据</param>
            /// <param name="oDT">源DataTable</param>
            /// <returns></returns>
            public static DataTable DtSelectTop(int TopItem, DataTable oDT)
            {
                if (oDT.Rows.Count < TopItem) return oDT;
    
                DataTable NewTable = oDT.Clone();
                DataRow[] rows = oDT.Select("1=1");
                for (int i = 0; i < TopItem; i++)
                {
                    NewTable.ImportRow((DataRow)rows[i]);
                }
                return NewTable;
            }
            #endregion
    
            #region 获取DataTable中指定列的数据
            /// <summary>
            /// 获取DataTable中指定列的数据
            /// </summary>
            /// <param name="dt">数据源</param>
            /// <param name="tableName">新的DataTable的名词</param>
            /// <param name="strColumns">指定的列名集合</param>
            /// <returns>返回新的DataTable</returns>
            public static DataTable GetTableColumn(DataTable dt, string tableName, params string[] strColumns)
            {
                DataTable dtn = new DataTable();
                if (dt == null)
                {
                    throw new ArgumentNullException("参数dt不能为null");
                }
                try
                {
                    dtn = dt.DefaultView.ToTable(tableName, true, strColumns);
                }
                catch (Exception e)
                {
                    throw new Exception(e.Message);
                }
                return dtn;
            }
            #endregion


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空空如也

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从一列中筛选18位数的数据