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  • 【指导】如何在 excel 数据表中去重重复项计数
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    2017-02-22 14:45:49

    如题,默认的 excel 数据透视表的值选项里只有计数、求和等简单直接的计算方法,但是如果是重复值计数,就爱莫能助了。

    网上有很多方法,辅助列、sql、PowerPivot插件,都太麻烦了,我还是比较懒。最后发现,其实这只是一个打个勾勾的事情:

    如下截图,在建立数据透视表的时候,勾选上:添加到数据模型(Add this data to the Data Model)

    然后在选择值类型的时候,拖到最后,选择非重复计数(Distinct Count)就好了。

    就这么简单:


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    起因:因领导层需要将电商平台利润核算自动化,原始数据不可以动,所以需要用到公式

    (PS:其实所谓自动化不是Python / VBA办公自动化,就是嵌套一堆公式,然后每月更新电商后台基础数据,就可以出来利润结果~)

     

    正文:

    普通方法1:

    直接使用=SUM(1/COUNTIF(A1:A1000,A1:A1000))

    普通方法2:

    =SUMPRODUCT(1/COUNTIF(A1:A500,A1:A500))

    但是:

    上面的两个方法都有一个BUG,如果选中的区域有空,那么就会报错 #DIV/0!,因为是除法,有空,就意味着有0,除以0就会报错。

    进化方法1:

    =1/COUNTIFS(A:A,A2)

    再对此列进行求和

     

    进化方法2:

    1、=COUNTIF($A$1:A3,A3)

        1.1、需要锁定第一个单元格,下拉公式,这样区域就会不断增加,

    2、=COUNTIF(B:B,1)

        2.1、再计算结果为1的数量

     

    进化方法3:

    先进行计算当列有多少数值,再使用INDIRECT函数引用此数值,进行套用未进化的方法1 / 未进化的方法2

    因为此方法太麻烦,且不常用,故而就只是说一个概念留存~

     

     

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  • 展开全部Leetcode上:从排序数组中删除重复项// nums 是以“引用”方636f707962616964757a686964616f31333365663433式传递的。也就是说,不对实参做任何拷贝int len = removeDuplicates(nums);// 在函数里修改输入...

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    Leetcode上:从排序数组中删除重复项

    // nums 是以“引用”方636f707962616964757a686964616f31333365663433式传递的。也就是说,不对实参做任何拷贝int len = removeDuplicates(nums);// 在函数里修改输入数组对于调用者是可见的。// 根据你的函数返回的长度, 它会打印出数组中该长度范围内的所有元素。for (int i = 0; i < len; i++) {    print(nums[i]);

    }

    我当时的解决方法:class Solution:

    def removeDuplicates(self, nums):

    """

    :type nums: List[int]

    :rtype: int

    """

    nums = list(set(nums))        return len(nums)

    然而这个方法一直没通过,我看了测试过程后才发现原来nums并没有被修改。这是为什么呢?原来 nums = list(set(nums)) 这个被重新赋值的nums并不是指向的原来传进来的nums 的地址,set()后重新申请了一块空间,然后list()又重新申请了一块空间,最后将nums指向这个空间当然就不是原来的实参(形参)原来的空间了,自然实参的值没有得到改变。

    python中不需要像C++中那样传引用或是传地址,而是只用在函数内对传进来的变量重新赋值即可,python函数传参的过程可看做是深拷贝,地址是相同的,所以可以通过改变形参的值来改变实参的值。但是如果是整型是不可以的。

    a = 1print(id(a)) =>1624465632def do1(nums):

    nums = 2do1(a)

    print(id(a)) =>1624465632print(a)    => a=1----

    b = [1,2]

    print(id(b)) =>2578463263304def do2(list):

    list.append(3)

    do2(b)

    print(id(b)) =>2578463263304print(b)   => [1,2,3]

    a=1只是a引用了1,指向了1这个地址。10的引用计数位0的时候,解释器会自动回收。

    当然这跟python中整型分配内存空间的方式也有关。

    num = 10print(id(num))

    print(id(10) )

    #=>结果是相同的.

    #num_2=10 id(num_2)=id(num)=id(10)

    更进一步说明:print(num is 10) # => True

    其中操作符is的作用就是判断两个是否指向同一个内存。在python中,相当于给"10"这个数值分配了内存,然后让变量"num"去指向“10”(可以看做是指针),num可以看做是10的引用。而python中的id()则可以用来查询地址。

    在python中,一开始初始化存储在内存的东西是不可以更改的,python中对内存的操作是由解释器来管理的。对于整型来说,我们并不能改变地址,我们所能更改的只是它的指向。

    然而对于python的内置数据类型如列表list(),字典{},集合{}来说。又是另外一种情况。

    list1 = [1,2,3]

    list2 = [1,2,3]print(id(list1) )   # =>1904062761544print(id(list2) )   # =>1904062762952print(id([1,2,3]))  # =>1904092664008#=>结果是不同的.

    更进一步说明:print(list1 is list2) # => False

    Python中list内存的分配方式是动态的:

    创建时:if (numfree) {

    numfree--;

    op = free_list[numfree];

    _Py_NewReference((PyObject *)op);

    } else {

    op = PyObject_GC_New(PyListObject, &PyList_Type);    if (op == NULL)        return NULL;

    }

    resize时:

    new_allocated = (newsize >> 3) + (newsize < 9 ? 3 : 6);    /* check for integer overflow */

    if (new_allocated > PY_SIZE_MAX - newsize) {

    PyErr_NoMemory();        return -1;

    } else {

    new_allocated += newsize;

    }

    即使是相同内容的列表,但他们的地址是不同的,相当于仅仅是一次浅拷贝。

    至于为什么整型、元组不能改变他们内存上的值,而字典、列表可以,我个人认为主要还是python对它们内存管理方式上的不同。学识尚欠,不敢误言,以后整明白了再补上吧。

    Python sys.getsizeof(int())

    print(id(2)) #=>1624465664

    print(id(3)) #=>1624465696

    print(id(4)) #=>1624465728

    发现整型地址之间只差了32,这似乎意味着在64位里python是占4字节的。于是为了证实这个想法,我使用了sys.getsizeof(int())。

    △.注:sys.getsizeof(int()) 为这个类的总大小

    >>> sys.getsizeof(0)24>>> sys.getsizeof(1)28>>> sys.getsizeof(2 ** 30 - 1)28>>> sys.getsizeof(2 ** 30)32>>> sys.getsizeof(2 ** 60 - 1)32>>> sys.getsizeof(2 ** 60)36

    可以看到的是,随着存储的数字大小不同,int占有的空间也是不同的,越大的数,需要的存储空间越大。这种能够变得更长的表现暗示着它像列表之类的数据类型。事实上,在C语言中python的int是这样定义的:

    typedef struct {

    PyObject_HEAD

    long ob_ival;   #类型为长整型

    } PyIntObject;

    为了避免每次需要一个新的整数对象时都要申请新的对象,python提前为未使用的整数对象分配了一块空的区间。struct _intblock {    struct _intblock *next;

    PyIntObject objects[N_INTOBJECTS];

    };

    typedef struct _intblock PyIntBlock;

    ▲.0是没有价值的,所以不在存储值内,所以getsizeof(0)==24.

    通常在32、64位中的int都是4字节的,然而得到的结果明显远大于这个值,原因是在python中int已经很完善了,实现多种功能的同时,就意味着它需要占用更多的空间,消耗更多的内存。

    总的来说,这些都是跟硬件有关的,在32位和64位中不同数据类型所占的空间还是不同的。

    继续讨论下那块已经提前分配好的整数空间

    print(id(-6))  #3221839702960

    print(id(-5))  #1624465440

    print(id(255)) #1624473760

    print(id(256)) #1624473792

    print(id(257)) #2143657436272

    print(id(258)) #2143657438960

    可以看到-6到-5和256到257,地址突然跃变了,这其实是因为重新为[-5,256]之外的数分配了新的内存空间。

    #define NSMALLPOSINTS           257#define NSMALLNEGINTS           5static PyIntObject *small_ints[NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS];

    A specific structure is used to refer small integers and share them so access is fast. It is an array of 262 pointers to integer objects. Those integer objects are allocated during initialization in a block of integer objects we saw above. The small integers range is from -5 to 256. Many Python programs spend a lot of time using integers in that range so this is a smart decision.

    if integer value in range -5,256:    return the integer object pointed by the small integers array at the

    offset (value + 5).else:    if no free integer object available:

    allocate new block of integer objects    set value of the next free integer object in the current block    of integers.    return integer object

    为了让更小的数字被访问的更快,事先python已经为[-5,256]之间的整数分配好了内存。如果要使用这个范围里面的数直接访问即可,加上相应的偏移量就能得到正确的数值,(-5的偏移量为0,-4的偏移量则为1)。如果不在这个范围内,python将另外创建个新的block来存放PyIntObject。

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    Excel函数学习:悟空百问の009:去除重复项的深入思考

    我们经常整理一些数据,数据不可以动原数据,又需要进行数据分析处理,整理,数据汇总,如何快速的找到这些重复的值,这成了我们很头疼的东西,今天就来和大家探讨一下这个重复项的问题。

    今天的数据信息来自“古天乐慈善基金会”,来自一个“建校狂魔”古天乐的英勇的数据。

    本期重点

    方案一:删除重复值

    操作流程:菜单栏-数据-删除重复值

    方法剖析:删除重复值有几个注意事项

    1.直接动原数据,无法进行数据分析,直接见结果,无过程,没法确认重复项。

    2.速度太快,都没反应过来,脑瓜子跟不上(这应该是优点吧)

    3.无论什么数据直接可以进行行值的删除重复项,没有顾虑。

    去除重复项

    方案二:条件格式

    操作流程:菜单栏-开始-条件格式-突出单元格规则-重复值

    方法剖析:条件格式的几个相关事宜

    1.条件格式本身可以做很多操作,不仅仅是对重复值进行显示,也可以进行判断,进行公式填充,进行错误值显示,重复值显示仅仅是其中一个很小的一方面运用。

    2.条件格式和去除重复项唯一的区别:可能就是去重项直接出结果,条件格式给你一个过程,然后不出结果。给你显示重复的项目,标注出颜色,让你自己去处理,这个是增加数量还是删重。

    3.条件格式的运用可以令我们工作有很多信息借用这个信息判断,让我们操作的数据先行一步进行处理优化,然后进行人为操作。类似于粮草先行,先用条件格式进行数据分析,然后在处理,可以提高效率。

    条件格式

    方案三:COUNTIF函数的运用

    操作流程:函数运用,进行函数的数据判断后,用条件格式显示结果。

    COUNTIF函数

    函数解析:=COUNTIF(C$2:C$15,C2)

    查询C2的值在C2:C15中出现的次数

    通过条件格式,显示大于1.5的为红色出来的结果就是重复项目

    重点注意:

    1.COUNTIF函数是数据计数函数,计数某值出现的次数,这个可以计算概率,计算值综合运用效果显著。

    2.这里用了条件格式的另一种用法,就是大于某值时的显示,和重复值的显示是一个道理。

    3.这里问什么要讲这个COUNTIF函数,就是通过逻辑关系告诉你,一个EXCEL按钮,也可以通过其他方式显示,这个方式就是以后VBA的一个基础,通过逻辑判断,来显示我们需要的结果。

    方案三丶1/2:COUNTIF函数的运用

    嘿嘿,这已经结束了为什么还要讲一个3.1/3.2呢?你想函数时有没有想过一个很偏僻的想法,比如说,能不能显示第一次出现的重复项的值,能不能显示第二次重复项的值,那么第一次或者第二次的值就可以不用动了,我只动一个数值?想过这个点吗?这里其实值要对COUNTIF函数的 取值范围进行更换,就可以达到很多效果。

    比如说:

    第一次重复时显示重复数,第二次不显示

    =COUNTIF(C2:C$15,C2)

    向下拉取时区域,每一行少一行上面区域,所以选值范围缩小,第二次出现重复值不显示。

    显示第一次

    第二次重复时显示重复数,第一次不显示

    =COUNTIF(C$2:C2,C2)

    向下拉取时,增加选值区域,所以第二次出现重复会显示,第一次就不会显示。

    显示第二次

    总结

    本身的删除重复项要熟练运用,然后慢慢学习条件格式,进行进一步学习,最后学学函数,进行大脑开发,深入学习函数,真的可以提高逻辑判断能力,加油!

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