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  • python筛选excel某列中相同的数据

    万次阅读 多人点赞 2018-11-13 11:34:57
    python筛选excel某列中相同的数据 1.需要cmd下载 pip install pandas 的模板 2.注意文件的路径问题不要出错 3.还有文件的编码格式 ------encoding = 'gbk' import pandas as pd #读取excel文件信息 d...

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    python筛选excel某一列中相同的数据

    1.需要cmd下载 pip install pandas  的模板

    2.注意文件的路径问题不要出错

    3.还有文件的编码格式 ------encoding = 'gbk'

    import pandas as pd

    #读取excel文件信息

    data = pd.read_csv('1.csv',encoding = 'gbk')

    #筛选表格中需要的列

    data_gender = data[['ID','Price','Actualamount','Merchandise','Time','Place']]

    data_gender_re = data_gender[data_gender.notnull()]   #除去缺失值

      #筛选Place中地点为A 的数据  

    FF = data_gender_re.loc[(data_gender_re['Place'] == 'A')] 
    print(data_gender_re.loc[(data_gender_re['Place'] == 'A')])

    FF.to_csv('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\A.csv',index=False,encoding = 'gbk')       #生成excel文件

    代码如下:

    import pandas as pd
    
    data = pd.read_csv('1.csv',encoding = 'gbk')
    
    data_gender = data[['ID','Price','Actualamount','Merchandise','Time','Place']]
    data_gender_re = data_gender[data_gender.notnull()]
    
    FF = data_gender_re.loc[(data_gender_re['Place'] == 'A')]
    print(data_gender_re.loc[(data_gender_re['Place'] == 'A')])
    
    FF.to_csv('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\A.csv',index=False,encoding = 'gbk')
    
    
    

    需要处理文件如下:

    得到的结果如下:

     

      #筛选Place中地点为A 的数据

    展开全文
  • R语言筛选出不重复的的几种方法

    万次阅读 2017-07-22 19:13:52
    介绍五种筛选不重复的数据

    在做项目的过程中遇到筛选不重复的会员信息进行匹配,本次介绍五种筛选不重复行的数据:


    五种方法如下:

    >>> library(dplyr)
    >>> library(sqldf)

    方法一:

    >>> data1 <- data7_0 %>% 
                 group_by(CELLPHONE,MEMBERID) %>%
                 filter(row_number() == 1) %>%
                 ungroup()

    方法二:

    >>> data2 <- data7_0 %>% 
                 distinct(CELLPHONE,MEMBERID, .keep_all = TRUE)

    方法三:

    >>> data3 <- sqldf("select DISTINCT CELLPHONE,MEMBERID from data7_0")

    方法四:

    >>> data4 <- base::unique(data7_0)

    方法五:

    >>> data5 <- as.data.table(data7_0[!duplicated(data7_0$CELLPHONE), ]) 
    展开全文
  • R语言筛选V2和V3两列中,元素的重复次数超过2次以上的数据,其中2和3的重复次数超过3次,需要筛选出来。筛选不同门店的数量,进行数据计数和统计。

    思想:将读取的数据当做数据库中的数据表,读取的数据放置到数据内存中临时存储,以SQL语句对数据进行筛选,得出想要的数据内容。

    数据情况

    筛选V2和V3两列中,元素的重复次数超过2次以上的数据,其中2和3的重复次数超过3次,需要筛选出来。
    在这里插入图片描述

    其中:找出V2和V3 同时重复大于3

    筛选数据R语言程序

    library(sqldf)
    data <- read.csv("data.csv")
    head(data)
    zdata <- sqldf("select * from data t where (select count(1) from data where V2 = t.V2 and V3 = t.V3)>2")
    print(zdata)
    

    方法一: 使用的SQL语句为:

    select * from data t where (select count(1) from data where V2=t.V2 and V3=t.V3)>2

    得到晒选的效果如下所示:

    在这里插入图片描述

    方法二:提取查询

    在这里插入图片描述
    v1=c(1,21,5,5,8,8)
    v2=c(2,5,2,8,2,2)
    v3=c(3,6,3,9,3,3)
    v4=c(4,7,3,4,7,4)
    data=data.frame(v1,v2,v3,v4)
    head(data)
    data v 2 v 5 = p a s t e ( d a t a v2v5=paste(data v2v5=paste(datav2,data v 5 ) a = t a b l e ( d a t a v5) a=table(data v5)a=table(datav2v5)
    tarid=names(a)[a>2]
    res=data[data$v2v5%in%tarid,]
    print(res)

    在这里插入图片描述

    方法三:条件筛选subset

    a1 <- c("M","b","b","c")
    b1 <- c(1,2,3,4)
    da <- cbind(a1,b1)
    da <- as.data.frame(da)
    
    print(da)
    mz <- subset(da,a1=='b'&b1==2) 
    print(mz)
    

    在这里插入图片描述

    方法四:which条件查询

    a1 <- c("M","b","b","c")
    b1 <- c(1,2,3,4)
    da <- cbind(a1,b1)
    da <- as.data.frame(da)
    print(da)
    zda<-da[which(a1 == 'b'),]
    print(zda)
    

    在这里插入图片描述

    案例一:门店营业额业务数据筛选判断

    找出历史门店中累计营业额有25天的日营业额大于3的订单数量门店。
    在这里插入图片描述
    1.对一天中不同的门店的订单数量进行统计。找出每一天中不同门店的订单数量

    install.packages("sqldf")
    library(sqldf)
    AA=read.csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\data.csv")
    str(AA)
    data1=sqldf("select 门店,日期,count(1) as 当日订单数 from AA group by 日期,门店")
    

    2.对每一天中,不同门店的订单数量进行判断,找出每天门店的订单数量大于三的门店。

    data2=sqldf("select 门店,日期,count(1) as 当日订单数 from AA group by 日期,门店 having 当日订单数>=3")
    

    3.对每天门店数量大于3的门店进行统计,找出连续一个月中,每天门店数量大于3的门店,在一个月中的营业额次数累计大于等于25天的门店。

    data3=sqldf("select 门店,count(1) as 月订单数量大于3的天数 from (select 门店,日期,count(1) as 当日订单数 from AA group by 日期,门店 having 当日订单数>=3) group by 门店 having 月订单数量大于3的天数>=25")
    

    案例二: 数据筛选合并

    原始数据如下:

    key time
    a 1月
    a 1月
    a 2月
    b 1月
    b 1月
    b 1月

    合并数据如下:

    key time count
    a 1月 2
    a 2月 1
    b 1月 3

    实现代码如下:

    key=c("a","a","a","b","b","b")
    time=c("1月","1月","2月","1月","1月","1月")
    data=cbind(key,time)
    data=as.data.frame(data)
    
    data
    library(sqldf)
    
    zdata=sqldf("select key,time,count(1) from data group by key,time")
    print(zdata)
    

    在这里插入图片描述

    案例三:提取指定内容数据

    提取数据框中的a1列数据包含内容为b的所有数据。

    a1=c("M","b","b","c")
    b1=c(1,2,3,4)
    da=cbind(a1,b1)
    da=as.data.frame(da)
    print(da)
    m=da[da$a1=='b',]
    print(m)
    

    在这里插入图片描述

    案例四:R语言对两列中不重复元素数据进行计数

    数据情况:

    slon是经度,slat是维度,找出以两列中非重复数据累计出现的次数,(即不同的位置的个数,即统计出不同位置下(slon,slat)出现的次数)。
    在这里插入图片描述

    统计出a,b对应出现过多少次,1,2出现次数,2,3出现过多少次,等等
    方法如下:

    统计不同的(a,b)出现次数,对a和b进行合并,对a&b进行计数,即得到不同的(a,b)出现次数的结果值,如下所示:

    aax$freq <- paste(aax$slon,aax$slat,sep=',')
    table(aax$freq)
    

    统计效果如下所示:
    在这里插入图片描述

    不同位置数据统计详细过程方法如下

    原始数据展示如下,统计slon和slat

    aax=dat1  
    
    print(aax)
    

    运行得到结果如下:
    在这里插入图片描述

    两列数据合并成一列,合并slon和slat,生成新的一列freq

    aax$freq <- paste(aax$slon,aax$slat,sep=',')  ## 两列数据合并成一列
    head(aax)
    

    运行得到结果如下:
    在这里插入图片描述

    table统计新生成的一列,并将统计结果转换为数据框形式展示

    dax=as.data.frame(table(aax$freq))
    
    head(dax)
    

    运行得到结果如下:
    在这里插入图片描述

    对统计的结果Var1变量进行拆分成两列,还原slat和slon,展示统计结果

    re <- strsplit(as.character(dax$Var1),",")
    
    for(i in 1:dim(dax)[1])
     {
    dax$slon[i] <- re[[i]][1]
    dax$slat[i] <- re[[i]][2]
    }
    
    head(dax)
    

    运行得到结果如下:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • SQL 筛选出最新条数据

    千次阅读 2016-12-09 17:57:32
    一种通俗的可以理解为:将外查询表的每一行,代入内查询作为检验,如果内查询返回的结果取非空值,则EXISTS子句返回TRUE,这一行行可作为外查询的结果行,否则不能作为结果。 分析器会先看语句的第一个词,当它...

    sql中exists,not exists的用法


    exists : 强调的是是否返回结果集,不要求知道返回什么, 比如:
      select name from student where sex = 'm' and mark exists(select 1 from grade where ...) ,只要
    exists引导的子句有结果集返回,那么exists这个条件就算成立了,大家注意返回的字段始终为1,如果改成“select 2 from grade where ...”,那么返回的字段就是2,这个数字没有意义。所以exists子句不在乎返回什么,而是在乎是不是有结果集返回。

    而 exists 与 in 最大的区别在于 in引导的子句只能返回一个字段,比如:
      select name from student where sex = 'm' and mark in (select 1,2,3 from grade where ...)  
    ,in子句返回了三个字段,这是不正确的,exists子句是允许的,但in只允许有一个字段返回,在1,2,3中随便去了两个字段即可。

    而not exists 和not in 分别是exists 和 in 的 对立面。

    exists (sql 返回结果集为真)  
    not exists (sql 不返回结果集为真)

    下面详细描述not exists的过程:

    如下:
    表A
    ID NAME  
    1   A1
    2   A2
    3   A3

    表B
    ID AID NAME
    1   1     B1
    2   2     B2  
    3   2     B3

    表A和表B是1对多的关系 A.ID => B.AID

    SELECT ID,NAME FROM A WHERE EXISTS (SELECT * FROM B WHERE A.ID=B.AID)
    执行结果为
    1 A1
    2 A2
    原因可以按照如下分析
    SELECT ID,NAME FROM A WHERE EXISTS (SELECT * FROM B WHERE B.AID=1)
    --->SELECT * FROM B WHERE B.AID=1有值返回真所以有数据

    SELECT ID,NAME FROM A WHERE EXISTS (SELECT * FROM B WHERE B.AID=2)
    --->SELECT * FROM B WHERE B.AID=2有值返回真所以有数据

    SELECT ID,NAME FROM A WHERE EXISTS (SELECT * FROM B WHERE B.AID=3)
    --->SELECT * FROM B WHERE B.AID=3无值返回真所以没有数据

    NOT EXISTS 就是反过来
    SELECT ID,NAME FROM A WHERE NOT EXIST (SELECT * FROM B WHERE A.ID=B.AID)
    执行结果为
    3 A3
    ===========================================================================
    EXISTS = IN,意思相同不过语法上有点点区别,好像使用IN效率要差点,应该是不会执行索引的原因
    SELECT ID,NAME FROM A  WHERE ID IN (SELECT AID FROM B)

    NOT EXISTS = NOT IN ,意思相同不过语法上有点点区别
    SELECT ID,NAME FROM A WHERE ID NOT IN (SELECT AID FROM B)

     有时候我们会遇到要选出某一列不重复,某一列作为选择条件,其他列正常输出的情况.

    如下面的表table:

    Id  Name  Class Count  Date

     1   苹果    水果    10     2011-7-1

     1   桔子    水果    20     2011-7-2

     1   香蕉    水果    15     2011-7-3

     2   白菜    蔬菜    12     2011-7-1

     2   青菜    蔬菜    19     2011-7-2

    如果想要得到下面的结果:(Id唯一,Date选最近的一次)

    1   香蕉    水果    15     2011-7-3

    2   青菜    蔬菜    19     2011-7-2

    正确的SQL语句是:

    SELECT Id, Name, Class, Count, Date
    FROM table t
    WHERE (NOT EXISTS
              (SELECT Id, Name, Class, Count, Date FROM table 
             WHERE Id = t.Id AND Date > t.Date))

    如果用distinct,得不到这个结果, 因为distinct是作用与所有列的

    SELECT DISTINCT Id, Name, Class, Count, Date FROM table

    结果是表table的所有不同列都显示出来,如下所示:

     1   苹果     水果    10     2011-7-1

     1   桔子    水果    20     2011-7-2

     1   香蕉    水果    15     2011-7-3

     2   白菜    蔬菜    12     2011-7-1

     2   青菜    蔬菜    19     2011-7-2

    如果用Group by也得不到需要的结果,因为Group by 要和聚合函数共同使用,所以对于Name,Class和Count列要么使用Group by,要么使用聚合函数. 如果写成

    SELECT Id, Name, Class, Count, MAX(Date) 
    FROM table
    GROUP BY Id, Name, Class, Count

    得到的结果是

     1   苹果     水果    10    2011-7-1

     1   桔子    水果    20     2011-7-2

     1   香蕉    水果    15     2011-7-3

     2   白菜    蔬菜    12     2011-7-1

     2   青菜    蔬菜    19     2011-7-2

    如果写成

    SELECT Id, MAX(Name), MAX(Class), MAX(Count), MAX(Date) 
    FROM table 
    GROUP BY Id

    得到的结果是:

     1   香蕉    水果    20     2011-7-3

     2   青菜    蔬菜    19     2011-7-2

    如果用in有时候也得不到结果,(有的时候可以得到,如果Date都不相同(没有重复数据),或者是下面得到的Max(Date)只有一个值)

    SELECT DISTINCT Id, Name, Class, Count, Date FROM table

    WHERE (Date IN
              (SELECT MAX(Date)
             FROM table
             GROUP BY Id))

    得到的结果是:(因为MAX(Date)有两个值2011-7-2,2011-7-3)

     1   桔子    水果    20     2011-7-2

     1   香蕉    水果    15     2011-7-3

     2   青菜    蔬菜    19     2011-7-2

    注意in只允许有一个字段返回

    有一种方法可以实现:

    SELECT Id, Name, Class, COUNT, Date
    FROM table1 t
    WHERE (Date =
              (SELECT MAX(Date)
             FROM table1
             WHERE Id = t .Id))

     

     

     

    比如在Northwind数据库中有一个查询为
    SELECT c.CustomerId,CompanyName FROM Customers c
    WHERE EXISTS(
    SELECT OrderID FROM Orders o WHERE o.CustomerID=c.CustomerID)  
    这里面的EXISTS是如何运作呢?子查询返回的是OrderId字段,可是外面的查询要找的是CustomerID和CompanyName字段,这两个字段肯定不在OrderID里面啊,这是如何匹配的呢?  

    EXISTS用于检查子查询是否至少会返回一行数据,该子查询实际上并不返回任何数据,而是返回值True或False
    EXISTS 指定一个子查询,检测 行 的存在。

    语法: EXISTS subquery
    参数: subquery 是一个受限的 SELECT 语句 (不允许有 COMPUTE 子句和 INTO 关键字)。
    结果类型: Boolean 如果子查询包含行,则返回 TRUE ,否则返回 FLASE 。
    例表A:TableIn例表B:TableEx

    (一). 在子查询中使用 NULL 仍然返回结果集
    select * from TableIn where exists(select null)
    等同于: select * from TableIn
     
    (二). 比较使用 EXISTS 和 IN 的查询。注意两个查询返回相同的结果。
    select * from TableIn where exists(select BID from TableEx where BNAME=TableIn.ANAME)
    select * from TableIn where ANAME in(select BNAME from TableEx)

    (三). 比较使用 EXISTS 和 = ANY 的查询。注意两个查询返回相同的结果。
    select * from TableIn where exists(select BID from TableEx where BNAME=TableIn.ANAME)
    select * from TableIn where ANAME=ANY(select BNAME from TableEx)

    NOT EXISTS 的作用与 EXISTS 正好相反。如果子查询没有返回行,则满足了 NOT EXISTS 中的 WHERE 子句。

    结论:
    EXISTS(包括 NOT EXISTS )子句的返回值是一个BOOL值。 EXISTS内部有一个子查询语句(SELECT ... FROM...), 我将其称为EXIST的内查询语句。其内查询语句返回一个结果集。 EXISTS子句根据其内查询语句的结果集空或者非空,返回一个布尔值。

    一种通俗的可以理解为:将外查询表的每一行,代入内查询作为检验,如果内查询返回的结果取非空值,则EXISTS子句返回TRUE,这一行行可作为外查询的结果行,否则不能作为结果。

    分析器会先看语句的第一个词,当它发现第一个词是SELECT关键字的时候,它会跳到FROM关键字,然后通过FROM关键字找到表名并把表装入内存。接着是找WHERE关键字,如果找不到则返回到SELECT找字段解析,如果找到WHERE,则分析其中的条件,完成后再回到SELECT分析字段。最后形成一张我们要的虚表。
    WHERE关键字后面的是条件表达式。条件表达式计算完成后,会有一个返回值,即非0或0,非0即为真(true),0即为假(false)。同理WHERE后面的条件也有一个返回值,真或假,来确定接下来执不执行SELECT。
    分析器先找到关键字SELECT,然后跳到FROM关键字将STUDENT表导入内存,并通过指针找到第一条记录,接着找到WHERE关键字计算它的条件表达式,如果为真那么把这条记录装到一个虚表当中,指针再指向下一条记录。如果为假那么指针直接指向下一条记录,而不进行其它操作。一直检索完整个表,并把检索出来的虚拟表返回给用户。EXISTS是条件表达式的一部分,它也有一个返回值(true或false)。

    在插入记录前,需要检查这条记录是否已经存在,只有当记录不存在时才执行插入操作,可以通过使用 EXISTS 条件句防止插入重复记录。
    INSERT INTO TableIn (ANAME,ASEX)  
    SELECT top 1 '张三', '男' FROM TableIn
    WHERE not exists (select * from TableIn where TableIn.AID = 7)

    EXISTS与IN的使用效率的问题,通常情况下采用exists要比in效率高,因为IN不走索引,但要看实际情况具体使用:
    IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况。
    展开全文
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    万次阅读 2019-04-08 19:39:58
    pandas中对DataFrame筛选数据的方法...使用个条件对数据进行筛选,代码类似如下: num_red=flags[flags['red']==1] 使用多个条件对数据进行筛选,代码类似如下: stripes_or_bars=flags[(flags['stripes']&g...
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  • LeetCode题解:矩阵中战斗力最弱的 K

    千次阅读 多人点赞 2020-12-21 19:06:44
    矩阵中战斗力最弱的 K 行 一、题目 给你一个大小为 m * n 的矩阵 mat,矩阵由若干军人和...军人 总是 排在一行中的靠前位置,也就是说 1 总是出现在 0 之前。 示例: 输入:mat = [[1,1,0,0,0], [1,1,1,1,0], [1,0,0,0
  • DataView 数据筛选

    千次阅读 热门讨论 2014-02-13 11:01:41
    数据筛选,种类无非两种,筛选有用去除重复或无用。 在以前做项目中遇到个问题,就是获取DataTable中某列的值,因为从数据库中检索数据时,按照2个字段进行分组,而要获得的那列刚好在分组这两列中,所以该列...
  • 例:int(5) 插入'123',补填后为'00123' - 在满足要求的情况下,越小越好。 - 1表示bool值真,0表示bool值假。MySQL没有布尔类型,通过整型0和1表示。常用tinyint(1)表示布尔型。 -- b. 浮点型 ----------...

空空如也

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如何筛选出一行相同数