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  • 2020-12-30 16:46:37

    假设身份证号在D列从D2开始,在表中找一空白列,在这一列的第二行输入以下公式,下拉填充就可以,然后筛选重复就可以了:if(countif(d:d,d2&"*")>1,"重复","")www.how234.com防采集。

    在Excel表格的运用中,有时候需要对信息进行筛选,那么Excel筛选怎么使用呢?

    用excel筛选出重复内容的方法与步骤:运行条件格式→重复值。详细操作及演示:1.选中目标单元格区域。2.开始→条件格式→重复值。3.选择颜色。4.确定,完成。

    首先,我们打开需要进行筛选的Excel表格,选中需要筛选的数据,这里大家记得要将表头也一起选中,然后打开上方的【数据】菜单栏,找到【筛选】工具并点击,这样,在我们选中的表格的第一行就会出现下拉按钮;比如我们点开第一列的【姓名】,选中【升序】,我们会发现表格内容自动按姓氏的首字母,进行了一个升序的排列。再点击一下【降序】,则会出现与【升序】完全倒过来了的显示结果;

    列举两行作为例子。光标定位到目标行,然后点击表格右上角处的排序和筛选,再点筛选。点击筛选标志后,有如下对话框,里面有很多个选项,即每个单元格的内容,如果我们选中百

    在降序方式的下方是筛选的选项,第一个是全选,下面则是所有的单个数据,我们将所有不需要筛选数据前面的对勾去掉。只保留我们需要筛选出来的数据,然后点击【确定】。这样,去掉了对勾的数据直接被隐藏,只留下了我们筛选出来的数据。

    sheet2是某班学生花名。2.在sheet1相对应名字同一行的空白出输入if(countif())3.然后 显示为F的就不是。再从这一行拉下填充,全部学生就可筛选完毕。

    用条件格式定位相同内容的单元格选择数据区域-条件格式-突出显示单元格规则-重复项-重复-选择重复标示颜色或直接用默认的即可。结果:同样内容的加了红底色如果要把重复项删除更简单:选择数据区域-数据-删除重复项,1、首先分别对A\B列进行排序。2、在C2输入公式if(A1B1,"相符","不相符")3、对C列进行排序,相符及不相符的就全部排在一起了内容来自www.how234.com请勿采集。

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  • 5.删除指定某一列有nan,这样即可定位到所在行的index,然后对该index进行drop操作即可df[np.isnan(df[‘open’])].index #定位某一列是否有nan直接drop对应indx即可删除该行df.drop(df[np.isnan(df[‘open’])]....

    在处理缺失值的时候,总会遇到各种问题

    目录

    1.删除全部为nan的行

     2.删除含有nan的行

     3.删除全部为nan的列

    4. 删除包含nan的列

    5.删除指定某一列有nan,这样即可定位到所在行的index,然后对该index进行drop操作即可df[np.isnan(df[‘open’])].index #定位某一列是否有nan

    直接drop对应indx即可删除该行df.drop(df[np.isnan(df[‘open’])].index, inplace=True)

     6. df1 = df.dropna(axis=0, how=‘all’, subset=[‘d’, ‘c’]) #删除指定的两列都是空的行

    7.筛选出nan的数据

    8.筛选出非nan的数据

    9.替换nan值


    import pandas as pd
    
    data = pd.read_excel(r'测试数据.xlsx')
    print(data)
    

    先看看如下数据

    1.删除全部为nan的行

    import pandas as pd
    
    data = pd.read_excel(r'测试数据.xlsx')
    print(data)
    # 删除表中全部为NaN的行
    data = data.dropna(axis=0, how='all')
    print(data)
    

    输出:

     2.删除含有nan的行

    import pandas as pd
    
    data = pd.read_excel(r'测试数据.xlsx')
    print(data)
    # 删除表中含有NaN的行
    data = data.dropna(axis=0, how='any')
    print(data)
    

    输出:

     3.删除全部为nan的列

    # 删除全部为nan的列
    data = data.dropna(axis=1, how='all')

    数据如下: 

    输出: 

    4. 删除包含nan的列

    # 删除包含nan的列
    data = data.dropna(axis=1, how='any')

    数据如下 

    输出: 

    5.删除指定某一列有nan,这样即可定位到所在行的index,然后对该index进行drop操作即可
    df[np.isnan(df[‘open’])].index #定位某一列是否有nan

    直接drop对应indx即可删除该行
    df.drop(df[np.isnan(df[‘open’])].index, inplace=True)

    数据如下:

    输出:

     6. df1 = df.dropna(axis=0, how=‘all’, subset=[‘d’, ‘c’]) #删除指定的两列都是空的行

    7.筛选出nan的数据

    df_nan = df[df['往来单位编号'].isna()]
    ​​​​​​​
    8.筛选出非nan的数据

    df_notnan = df[~df['往来单位编号'].isna()]

    9.替换nan值

    df.fillna('', inplace=True)  # 将nan替换为'',否则无法保存到MySQL

    展开全文
  • 今天小编就为大家分享一篇浅谈pandas筛选出表中满足另一个表所有条件的数据方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 问题介绍python中删除...下面给大家介绍另外一个方法,支持删除筛选数据;data.name.isin([筛选元素]);data:原始数据集name:列名称筛选元素:该列满足的条件值;操作示例1、 删除某一列满足条件的所有行导入...

    问题介绍

    python中删除表格中常用的方法是DataFrame.drop()函数,DataFrame.drop()常用的操作是删除一整行或者删除某一整列。对于删除某一列满足条件的所有行操作暂不支持;

    下面给大家介绍另外一个方法,支持删除和筛选数据;

    data.name.isin([筛选元素]);

    data:原始数据集

    name:列名称

    筛选元素:该列满足的条件值;

    操作示例

    1、 删除某一列满足条件的所有行

    导入数据

    import pandas as pd

    import numpy as np

    iris_data = pd.read_csv("iris.csv",header=0,names = ["花萼长度", "花萼宽度", "花瓣长度", "花瓣宽度", "类别"], # header=0 表示只对第一行进行处理

    encoding = 'gbk');

    DataFrame1 = iris_data[:10].copy() # 建立数据副本,以便多次修改

    DataFrame1

    watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0NzQwMjc3,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center

    删除满足条件的行

    data2=DataFrame1[-DataFrame1.花萼长度.isin([4.9])] #删除花萼长度列 = 4.9 的所有行

    data2

    watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0NzQwMjc3,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center

    可以看到,所有花萼长度= 4.9 的行均被删除了;

    2、 筛选某一列满足条件的所有行

    导入数据

    import pandas as pd

    import numpy as np

    iris_data = pd.read_csv("iris.csv",header=0,names = ["花萼长度", "花萼宽度", "花瓣长度", "花瓣宽度", "类别"], # header=0 表示只对第一行进行处理

    encoding = 'gbk');

    DataFrame1 = iris_data[:10].copy() # 建立数据副本,以便多次修改

    DataFrame1

    watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0NzQwMjc3,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center

    筛选出满足条件的行

    data2=DataFrame1[DataFrame1.花萼长度.isin([4.9])] #删除花萼长度列 = 4.9 的所有行

    data2

    20200410110227875.png#pic_center

    可以看到,所有花萼长度= 4.9 的行均被筛选出来了;

    展开全文
  • 2、第一步先进行排序,升序降序随意,目的是将内容相同的行排在一起。 . 3、排在一起的数据我们需要用一个公式将重复的标注出来。增加一个“查重”列,在C2单元格输入公式:“=IF(A2=A1,"重复","")”,向下复制...

    听起来是个很简单的事,但真操作起来就不那么简单了,一不留神就可能丢失数据。有没有安全一点的方法呢?下面是我常用的方法,虽然啰嗦或者笨了一点,但安全有效。

    1、如下图一组数据,里面有重复的内容。

    .

    2、第一步先进行排序,升序降序随意,目的是将内容相同的行排在一起。

    .

    3、排在一起的数据我们需要用一个公式将重复的标注出来。增加一个“查重”列,在C2单元格输入公式:“=IF(A2=A1,"重复","")”,向下复制公式,重复(多余的)将会标注“重复”字样。

    .

    4、然后设定自动筛选。

    .

    5、在“查重”列,筛选标注“重复”的行,并将其全部删除。

    .

    6、剩下的就是唯一的,不重复数据。

    这个方法用习惯了,效率还是蛮高的。EXCEL菜鸟起航带您用最基础的excel操作,应对日常工作,敬请关注!

    展开全文
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如何筛选出相同的数据并删除