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  • :EXCEL 2007使用 Excel2007快速删除重复记录的方法 http://www.pconline.com.cn/pcedu/soft/office/exce
    原文地址为:
    EXCEL 一组数据筛选出重复的数据/去重
    

    一:EXCEL 2007使用

    在Excel2007中快速删除重复记录的方法

     

    http://www.pconline.com.cn/pcedu/soft/office/excel/0712/1176340.html

     

    在Excel中录入数据后,我们一般用高级筛选来处理删除重复的记录,Excel 2007保留了这个功能,同时又增加了一个“删除重复项”按钮,使操作更加简单、灵活。

     

      一、传统方法:使用高级筛选

      步骤如下:

      1.单击数据区,选中其中的任一个单元格。如果只是针对其中部分字段和记录进行筛选,可先选中这部分区域。注意:只对连续选中的矩形区域有效。

      2.单击“数据”标签,再单击下面工具栏中的“排序与筛选”区中的“高级”按钮,如图1。

    图1 排序与筛选功能选择

      3.在弹出的“高级筛选”对话框中选中“选择不重复的记录”复选项,在列表区域框中将自动出现筛选区域的范围,查看是否正确,不正确可用鼠标拖动重新选择;此外,可选择筛选结果的显示方式,这里选择的是“在原有区域显示筛选结果”。如图2。

    图2 设置高级筛选

      4.单击“确定”按钮,筛选完成,完全相同的记录除第一个被保留外,其他的均被删除。如图3。

     

      二、删除重复项

      Excel2007中增加了一个“删除重复项”按钮,用它来删除重复记录更加容易。步骤如下:

      1.单击选中数据区中的任一个单元格。

      2.单击“数据”标签,再单击其下工具栏中“排序与筛选”区中的“删除重复项”按钮,如图4。

    图4 单击“删除重复项”按钮

      3.在弹出的“删除重复项”对话框选择要检查的字段。为了对比第一种方法,此处只选择前三项,如图5。

    图5 设置删除重复项

      4.单击“确定”按钮,只要前三个字段完全相同的记录除第一个外全部被删除,如图6,再次单击“确定”按钮,确认结果。

     

     

    注意:

    此文中第一种删除并不是真正的删除,而是将多余的重复数据给隐藏了,只保留了重复项的第一行数据

    如下图:

    原始数据

     

    后来执行此文中第一种删除操作后结果

     

     

     

    二:EXCEL2003/2007通用

    http://zhidao.baidu.com/question/26019437.html

    问:EXCEL中一组数据如何筛选出重复的数据,还有二组数据中找出相同的数据?

    答:

    假设你需要查找的数据在B列。 

    首先将B列数据列排序(目的是将重复数据排在一起)

    ——在该列右边插入一列空白列(B列)

    ——在B列的第一个单元格输入公式[假设无标题,=IF(A1=A2,"重复","")]

    ——用鼠标向下拖动复制到你需要的单元格(凡是重复的数据就显示"重复"字样,不重复就不显示)

    ——然后在首行插入一行并选定——数据——筛选——自动筛选(在下拉菜单中选择“重复”,所有重复数据的行集中排列在一起)

    ——删除有“重复”字样的行——删除刚才插入的C列。

    ——复制删选后的结果,选择性粘贴(仅数值)到其他地方(A12)。
    ——选择性粘贴结果就是所需要的结果。

     

    结果如下:

     


    转载请注明本文地址: EXCEL 一组数据筛选出重复的数据/去重
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  • 今天我们来讲一下Excel的筛选功能,筛选功能可以在一大堆的数据中,按照某个条件筛选出来我们想要的数据;比如整个年级的考试成绩,筛选出来某个班的。 1如何开启筛选 选中区域内的任一单元格;使用快捷键Ctrl ...

    今天我们来讲一下Excel的筛选功能,筛选功能可以在一大堆的数据中,按照某个条件筛选出来我们想要的数据;比如一整个年级的考试成绩,筛选出来某个班的。

    1如何开启筛选

    选中区域内的任一单元格;使用快捷键Ctrl Shift L,或者使用菜单选项中的“排序和筛选”--“筛选”;可以开启筛选/关闭筛选。

    开启筛选之后,我们看到第一行每一列都有个下拉的箭头。点击此箭头,可以看到本列的筛选条件。把条件前面的勾取消,则此条件对应的数据就不再显示。

    在下拉的菜单中选择“从XX中清除筛选”,就可以撤销单个筛选条件。

    也可以通过“排序和筛选”--“清除”来清除所有筛选。

    2筛选注意事项

    1、筛选分为3种模式:文本筛选、数字筛选、按颜色筛选;

    文本筛选:我们可以根据“等于”“不等于”“开头是”“结尾是”“包含”“不包含”“自定义筛选”多种形式来进行筛选。

    比如:我们可以使用小组“包含A”来筛选出A组信息;

    数字筛选:当一列只有数字时,我们可以根据“等于”“不等于”“大于”“大于或等于”“小于”“小于或等于”“介于”“前10项”等等形式来进行筛选。

    比如:使用绩效“大于1000”筛选出绩效大于1000的员工信息;

    颜色筛选:可以根据单元格的背景颜色,或者文本颜色来筛选;前提是单元格或者文本设置有颜色,才能使用颜色筛选。

    2、可以根据多个条件筛选:

    上例我们已经演示:先筛选出A组的绩效,还可以再筛选出A组绩效大于1000的员工。

    3额外小知识

    可以通过下拉菜单中的搜索框直接搜索想要的数据。

    还可以继续筛选,只要勾选“将当前所选内容添加到筛选器”,就可以保留之前筛选出来的数据,从而继续添加新的数据。如下图:

    这在我们做考勤时十分有用,利用组员的姓名搜索,再搜索其他的组员添加到筛选器;

    以上就是我们经常用到的筛选功能了,其实很多我们想不要的功能都隐藏在一些菜单里面,只要我们平时多摸索试验,就能发现Excel给你一次次惊喜哟。http://pdftoword.55.la/img2icon/

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  • 例如: ObjArr => ArrObj ObjArr=[ {key:1,value:'apple'}, {key:2,value:'banana'}, {key:1,value:'orange'}, {key:2,value:'peach'} ...1:[{key:1,value:'apple'},{key:1,value:'orange'}], ...

    例如:
    ObjArr => ArrObj

    ObjArr=[
    {key:1,value:'apple'},
    {key:2,value:'banana'},
    {key:1,value:'orange'},
    {key:2,value:'peach'}
    ]
    ArrObj={
    1:[{key:1,value:'apple'},{key:1,value:'orange'}],
    2:[{key:2,value:'banana'},{key:2,value:'peach'}]
    }

    实现方法:

    let o={}
    ObjArr.forEach(function (obj) {
        let array = o[obj['key']] || []
        array.push(obj)
        o[obj['day']] = array
    })
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  • 今天记录一下pandas筛选出一个表满足另个表所有条件的数据。例如: list1 结构: 名字,ID,颜色,数量,类型。list1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03'],['b',3,1,50,'11']]...

    今天记录一下pandas筛选出一个表中满足另一个表中所有条件的数据。例如:
    list1 结构: 名字,ID,颜色,数量,类型。list1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03'],['b',3,1,50,'11']]

    list2结构:名字,类型,颜色。list2 = [['a','03',255],['a','06',481]]

    如何在list1中找出所有与list2中匹配的元素?要得到下面的结果:list = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03']]。

    首先将两个list转化为dataframe.

    list1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03'],['b',3,1,50,'11']]
    df1=pd.DataFrame(list1,columns=["名字","ID","颜色","数量","类型"])
    list2 = [['a','03',255],['a','06',481]]
    df2=pd.DataFrame(list2,columns=["名字","类型","颜色"])

    数据结构如下:

    然后利用pandas.merge函数将其进行内连接。 这个函数的语法是:

    pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)。这函数连接方式和sql的连接类似,由参数how来控制。

    最后的代码如下:

    import pandas as pd
    list1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03'],['b',3,1,50,'11']]
    df1=pd.DataFrame(list1,columns=["名字","ID","颜色","数量","类型"])
    list2 = [['a','03',255],['a','06',481]]
    df2=pd.DataFrame(list2,columns=["名字","类型","颜色"])
    df=pd.merge(df1,df2,how='inner',on=["名字","类型","颜色"],right_index=True)
    df.sort_index(inplace=True)
    print(df)

    返回结果按照左表的顺序输出:

     

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如何在一组数据中筛选出部分数据