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  • 、查找重复值既然我们这个系列是对比Excel,那么在Excel里是怎么查找重复值的呢?有很多种方法,这里就简单说种:条件格式。在【开始】——【条件格式】里选择突出显示重复值,就将重复的值突出显示出来了:...

    一、查找重复值

    既然我们这个系列是对比Excel,那么在Excel里是怎么查找重复值的呢?有很多种方法,这里就简单说一种:条件格式。在【开始】——【条件格式】里选择突出显示重复值,就将重复的值突出显示出来了:

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    Pandas里如何查找重复值呢?

    1、查找所有列

    duplicated方法查找重复值,和isnull一样,得到的结果是布尔值,如果重复被标记为True,否则为False

    # 查看所有列都重复的数据df_list.duplicated()

    结果如下,得到的是一个序列,通过True/False来查看哪些行完全重复。

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    也可以把它具体的位置找出来:

    # 定位出所有列都重复的行df_list[df_list.duplicated()]

    结果是一个空行,说明这个数据集里没有所有列都重复的行

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    2、查找单独列

    对重复值的判断有时不需要判断所有列,只需要对某一列进行判断,还是用duplicated方法查找,如查找id列是否重复

    # 查找id列是否重复df_list[df_list.duplicated(["id"])]

    结果为空,说明id列是唯一标识。

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    二、重复值的处理

    对重复值的处理,就是删除

    在Excel里专门有一个删除重复值的功能,用这个功能就可以将某一列的重复值删除,只保留不重复的值:

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    在Panda里用到drop_duplicates方法来删除重复值。

    1、所有列去重

    对所有列都重复的行去重

    # 所有列去重df_list = df_list.drop_duplicates()df_list.head()

    2、某一列去重

    对某一列重复的行去重,添加subset参数

    # 某一列去重df_list.drop_duplicates(subset = "id")

    3、某几列去重

    对要去重的几列的列名用列表框起来,subset参数名可以不写

    # 某几列去重df_list.drop_duplicates(["id","name"])

    4、去重后保留最后一个值

    以上去重时默认都是保留第一个重复的值,但如果想要保留最后一个重复的值呢,添加keep参数,让keep = "last"

    # 保留最后一个值df_list.drop_duplicates(["id","name"],keep = "last")

    5、查找后定位的方法去重

    前面介绍了查找重复值用到的duplicated方法,那么也可以用这个方法直接去重。df_list[df_list.duplicated(["id","name"])]是定位出重复值,加个取反的符号df_list[~df_list.duplicated(["id","name"])]就将不重复的值取出来了,也就是去重了。

    # 查找后定位去重df_list[~df_list.duplicated(["id","name"])]

    三、类型转换

    这个案例里last_review字段应该是日期时间的类型,但在这里是字符型展示,因此要把字符型转换成日期时间类型的数据,使用to_datetime方法,它有两个参数,第一个参数是要转换的列,第二个参数是设置日期时间格式。

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    # 字符转时间df_list["last_review"] = pd.to_datetime(df_list["last_review"],                                 format = "%Y/%m/%d")df_list.info()

    结果如下,可以看到这一列已经由原先的字符型转化为了时间型。

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    类型转换还可以将字符转数值,数值转字符,用到astype(dtype)方法,dtype参数表示要转换的数据类型,整型为int,小数型位float,字符型为str

    # 数值转字符df_list["id"].astype(str).dtype

    如把id列的整型转为字符型,可以看到转换话数据类型为Object。

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    四、字段拆分

    发现这里neighbourhood字段是“朝阳区 / Chaoyang ”形式,只想要保留“/”符号前的字段,因此需要对这个字段进行拆分,在Excel里拆分很简单,就用【数据】选项卡中的【分列】功能即可,分割符号选择“/”。

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    在pandas里我们用split方法来拆分

    # 字段拆分new_neighbor = df_list["neighbourhood"].str.split("/",1,True)df_list[["neighborhood_new","neighbor2"]] = new_neighbordf_list

    第一个参数是指定分隔符,第二个参数填的是1,表示分割成1+1=2列,第三个参数填True,表示展开为数据框,默认是False,所以一般填True,结果如图

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    同样地把room_type这个字段也拆分一下

    new_room_type = df_list["room_type"].str.split("/",1,True)df_list[["room_type_new","room_type2"]] = new_room_typedf_list

    结果如图:

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  • 如何核对2张excel表中多列数值是否一致方法:Excel分别对AB列数据对比,A2=B2,就返回,否则返回不相同。D2公式为:=IF(C2=B2,"相同","不同"),这样就可以实现excel两列对比,判断C2和B2是否相同,如果相同就返回值...

    如何核对2张excel表中多列数值是否一致

    方法一:

    Excel分别对AB列数据对比,A2=B2,就返回,否则返回不相同。

    D2公式为:=IF(C2=B2,"相同","不同"),这样就可以实现excel两列对比,判断C2和B2是否相同,如果相同就返回值“相同”,反之则显示不同。

    如何快速辨别Excel中两列数据是否相同

    同样的方法比较其它数据,结果如下图:

    如何快速辨别Excel中两列数据是否相同

    不过细心的朋友会发现,B5和C5实质上有大小写区分的,因此使用这个公式不是完全准确。Excel中exact函数可以完全区分大小写,因此C2公式可以更改为:=IF(EXACT(A2,B2)=TRUE,"相同","不同"),然后下拉复制公式,完成excel两列数据对比。

    如何快速辨别Excel中两列数据是否相同

    这样我们就很准确的判断两列数据是否相同了,各位朋友按这方法试试。

    方法二、

    AB两列都是客户的姓名,需要找到两列重复的客户名称,并标示出来。

    C1单元格输入数组公式:=IF(COUNTIF(A:A,B1)=0,"不重复",""),然后下拉完成excel两列数据对比。

    如何快速辨别Excel中两列数据是否相同

    如何快速辨别Excel中两列数据是否相同

    方法三、

    在Excel中通过比较两列中的数据来查找重复项。如果A列的数据没有在B列出现过,就保留单元格为空。如果A列的数据在B列出现过,就返回A列对应的数据。

    C1输入公式:=IF(ISERROR(MATCH(A1,$B$1:$B$5,0)),"",A1)。Match部分得到的结果是#N/A或者数字,然后用ISERROR函数,将#N/A错误值进行处理,ISERROR(#N/A)得到TRUE,ISERROR(数字)得到false,最外面用IF函数来进行判断,如果第一参数是true,就执行第二参数,否则执行第三参数。这个应用是巧用excel两列对比,完成查找重复项。

    如何快速辨别Excel中两列数据是否相同

    如何快速辨别Excel中两列数据是否相同

    方法四、

    Excel中用vlookup函数来对比两列。

    B1单元格公式为:=IF(ISNA(VLOOKUP(A1,$C$1:$C$6,1,)),"←A有C无","←AC共有")

    D1单元格公式为:=IF(ISNA(VLOOKUP(C1,$A$1:$A$6,1,)),"←C有A无","←CA共有")

    然后下拉复制公式,完成Excel两列对比。

    如何快速辨别Excel中两列数据是否相同

    如何在两个excel中核对相同内容

    方法:使用“VlookUP”命令。

    1、打开EXCEL表格,在C列单元格输入如下命令:=VLOOKUP(B:B,A:A,1,0)。

    2、之后,向在拖动单元格,填充。就可以看到哪些数值是错误的,

    如何把两个excel表格中相同的数据筛选出来,并放在第三个表格中

    用vlookup函数。

    将两个EXCEL表变成表(A表、B表),将A表数据索引表,在A表中,新建一列,标题为“标识”,此列中所有有数据的行填入数据"1“。在B表中新建一列也取名为“标识”,在此列的第一行中应用VLOOKUP函数,例如“=VLOOKUP(表B[[#此行],[数据]],表A,2,FALSE) ”,这样,B表中的数据会自动跟A表中的数据进行比对,如有相同的,会自动标识数据“1”,然后你可用筛选命令,将相同的数据筛选出来,拷贝到新的一格中即可。

    如果不清楚vlookup函数的用法,可上网搜索,大把的教程。

    如何比对同一个EXCEL表中核对相同名称的数据,

    单独选列,按名称排序,看看可行否

    先选择A1:A7,排序,一定不要选“扩展选定区域”,选当前选定区域排序,使用升序

    再选择B1:B7,排序,一定不要选“扩展选定区域”,选当前选定区域排序,使用升序

    两个wps表格,怎么比对重复的数据?

    1、首先,个WPS或者有两个Excel表格。

    2、选中表格2中所有选项并填充颜色。

    3、然后将填色部切粘贴到表1中。

    4、在菜单栏点击数据,在下拉框选择排序。

    5、在弹出的对话框中输入关键字,这里需要找出相同的姓名,所以就输入姓名。

    6、排序好之后只要注意颜色交接部位就可以了,相同项就出来了。

    怎样在两个excel表里比对出相同数据。

    怎样在两excel表里比对出相同数据决方下:

    1、可以使用vlookup()或者countif()成比较的,

    2、假设在表找表二某相同单位,A1是表一中的单元格,表二中单位那一列为B列,

    3、在表一中B1位置输入=COUNTIF("表二的位置路径'B:B,A1),

    4、显示在表二中找到名称为A1的单位共几个,0表示没找到。

    怎样快速找出两个excel表中相同的数据

    1两个工作表放在窗口中,sheet1适用于所有学生,sheet2是一个类的名称。

    2、在sheet1相对应名字同一行的空白出输=if(countif())

    3、然后切换到sheet2,选择所有名称并按Enter键。

    4、再切换到sheet1,这时这个函数变成了=if(countif(Sheet2!A1:A44))

    5、最后,将函数补充完=if(countif(Sheet2!$A$1:$A$44,A2),"S","F"),输入完成后,按Enter键。显示为S的那个是这个班的学生。如果显示为F,则不显示。然后从这一行拉出填充,可以筛选所有学生。

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  • 、查找重复值既然我们这个系列是对比Excel,那么在Excel里是怎么查找重复值的呢?有很多种方法,这里就简单说种:条件格式。在【开始】——【条件格式】里选择突出显示重复值,就将重复的值突出显示出来了:...

    一、查找重复值

    既然我们这个系列是对比Excel,那么在Excel里是怎么查找重复值的呢?有很多种方法,这里就简单说一种:条件格式。在【开始】——【条件格式】里选择突出显示重复值,就将重复的值突出显示出来了:

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    Pandas里如何查找重复值呢?

    1、查找所有列

    duplicated方法查找重复值,和isnull一样,得到的结果是布尔值,如果重复被标记为True,否则为False

    # 查看所有列都重复的数据df_list.duplicated()

    结果如下,得到的是一个序列,通过True/False来查看哪些行完全重复。

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    也可以把它具体的位置找出来:

    # 定位出所有列都重复的行df_list[df_list.duplicated()]

    结果是一个空行,说明这个数据集里没有所有列都重复的行

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    2、查找单独列

    对重复值的判断有时不需要判断所有列,只需要对某一列进行判断,还是用duplicated方法查找,如查找id列是否重复

    # 查找id列是否重复df_list[df_list.duplicated(["id"])]

    结果为空,说明id列是唯一标识。

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    二、重复值的处理

    对重复值的处理,就是删除

    在Excel里专门有一个删除重复值的功能,用这个功能就可以将某一列的重复值删除,只保留不重复的值:

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    在Panda里用到drop_duplicates方法来删除重复值。

    1、所有列去重

    对所有列都重复的行去重

    # 所有列去重df_list = df_list.drop_duplicates()df_list.head()

    2、某一列去重

    对某一列重复的行去重,添加subset参数

    # 某一列去重df_list.drop_duplicates(subset = "id")

    3、某几列去重

    对要去重的几列的列名用列表框起来,subset参数名可以不写

    # 某几列去重df_list.drop_duplicates(["id","name"])

    4、去重后保留最后一个值

    以上去重时默认都是保留第一个重复的值,但如果想要保留最后一个重复的值呢,添加keep参数,让keep = "last"

    # 保留最后一个值df_list.drop_duplicates(["id","name"],keep = "last")

    5、查找后定位的方法去重

    前面介绍了查找重复值用到的duplicated方法,那么也可以用这个方法直接去重。df_list[df_list.duplicated(["id","name"])]是定位出重复值,加个取反的符号df_list[~df_list.duplicated(["id","name"])]就将不重复的值取出来了,也就是去重了。

    # 查找后定位去重df_list[~df_list.duplicated(["id","name"])]

    三、类型转换

    这个案例里last_review字段应该是日期时间的类型,但在这里是字符型展示,因此要把字符型转换成日期时间类型的数据,使用to_datetime方法,它有两个参数,第一个参数是要转换的列,第二个参数是设置日期时间格式。

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    # 字符转时间df_list["last_review"] = pd.to_datetime(df_list["last_review"],                                 format = "%Y/%m/%d")df_list.info()

    结果如下,可以看到这一列已经由原先的字符型转化为了时间型。

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    类型转换还可以将字符转数值,数值转字符,用到astype(dtype)方法,dtype参数表示要转换的数据类型,整型为int,小数型位float,字符型为str

    # 数值转字符df_list["id"].astype(str).dtype

    如把id列的整型转为字符型,可以看到转换话数据类型为Object。

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    四、字段拆分

    发现这里neighbourhood字段是“朝阳区 / Chaoyang ”形式,只想要保留“/”符号前的字段,因此需要对这个字段进行拆分,在Excel里拆分很简单,就用【数据】选项卡中的【分列】功能即可,分割符号选择“/”。

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    在pandas里我们用split方法来拆分

    # 字段拆分new_neighbor = df_list["neighbourhood"].str.split("/",1,True)df_list[["neighborhood_new","neighbor2"]] = new_neighbordf_list

    第一个参数是指定分隔符,第二个参数填的是1,表示分割成1+1=2列,第三个参数填True,表示展开为数据框,默认是False,所以一般填True,结果如图

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    同样地把room_type这个字段也拆分一下

    new_room_type = df_list["room_type"].str.split("/",1,True)df_list[["room_type_new","room_type2"]] = new_room_typedf_list

    结果如图:

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    @ 作者:可乐
    @ 公众号/知乎专栏/头条/简书:可乐的数据分析之路
    @ 加微信(data_cola)备注:进群,拉你进可乐的数据分析交流群,数据分析知识总结,不定期行业经验分享

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  • 行的对比……那你就真的Out了……、同行对比(相同/不同)。方法:1、选定目标单元格。2、快捷键:Ctrl+(反斜杠)。3、标识颜色。二、两列数据对比。目的:标识重复值。思路1:方法:1、选定目标单元格。2...

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    如果在几百行、几千行、甚至更多数据的Excel表格中,找出不同的数据;或者在两列数据中,找出相同的值……核对两个工作表的数据是否完全相同等等,你会怎么做?一行一行的对比……那你就真的Out了……


    一、同行对比(相同/不同)。

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    方法:

    1、选定目标单元格。

    2、快捷键:Ctrl+(反斜杠)。

    3、标识颜色。


    二、两列数据对比。

    目的:标识重复值。

    思路1:

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    方法:

    1、选定目标单元格。

    2、【条件格式】-【突出显示单元格规则】-【重复值】。

    3、选择填充色等。


    思路2:

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    方法:

    1、【数据】-【高级】。

    2、单击【列表区域】右侧的箭头,选择需要对比的第一列数据。

    3、单击【条件区域】右侧的箭头,选择需要对比的第二列数据。

    4、【确定】。

    5、【开始】-填充颜色。


    三、不同工作簿的两列对比。

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    方法:

    1、在任意一个工作表的目标单元格中输入公式:=COUNTIF(工作表1!B$3:B$9,B3)。

    2、【数据】-【筛选】,筛选出结果为“0”和大于“0”的结果。

    解读:

    1、如果为“0”则代表不重复,如果大于0则代表重复,具体的数值代表重复次数。

    2、公式中的“工作表1”为参与计算的工作簿的名称,需要注意的是并不是当前工作簿的名称哦!

    四、数值类表格的比较。

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    方法:

    1、复制第一个工作表中的数值区域。

    2、在第二个工作表中的数值区域,单击右键-【选择性粘贴】-【减】-【确定】。

    解读:

    1、计算结果中的“0”代表数值相同,非“0”值则代表具体的差值。

    2、前提条件是表格结果必须相同,数值类型必须为数值类型哦!


    五、不限制类型的数据对比。

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    方法:

    1、选择两个表格中的任意一个表格,【开始】-【条件格式】-【新建规则】-【使用公式确定要设置格式的单元格】。

    2、在【为符合此公式的值设置格式】中输入公式:=A3<>A14,并单击【格式】-【填充】,选择填充色,并【确定】-【确定】。

    解读:

    被标记成填充色的就是不同的数据哦!


    六、“差异化”比较。

    目的:比较基础数据有差异的表格数据。

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    方法:

    1、选定两个表格中的任意一个表格数据,【开始】-【条件格式】-【新建规则】-【使用公式确定要设置格式的单元格】。

    2、在【为符合此公式的值设置格式】中输入公式:=vlookup($b14,$b$3:$h$9,column()-1,0)<>c14,并单击【格式】-【填充】,选择填充色,并【确定】-【确定】。

    解读:

    1、使用此方法的原因在于表格内容并不完全一致。

    2、被标记成填充色的就是不同的数据哦!


    结束语:

    通过本节的学习,相信各位亲对数据核对有了更进一步的认识,对于使用技巧,你Get到了吗?

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  • vc++ 开发实例源码包

    2014-12-16 11:25:17
    主要在MzfHipsDlg中,程序分析进程数据、驱动数据、注册表数据从而实现主动防御。 超级下载 不过不是c++源码 1:综合FTP下载和HTTP(网络蚂蚁)(多线程). 2:FTP下载支持多个站点同时下载个文件(同时支持断点续传). 3...
  • 也就是说当你调用远程方法的时候,实际会通过代理对象来传输网络请求,不然的话,怎么可能直接就调用到远程方法呢? 负载均衡 :负载均衡也是需要的。为啥?举个例子我们的系统中的某个服务的访问量特别大,我们将...
  • Total Uninstall 出已安装到您系统上的程序。从列表内选择程序,开始分析过程。如果选中绑定(批处理)复选框,可次选择多个程序进行卸载。选中程序后,几秒后将在 变更 页显示检测到的注册表和文件系统项目。...
  • vc++ 应用源码包_1

    热门讨论 2012-09-15 14:22:12
    出所有的显示模式并列表出来,通过单击列表来改变显示分辨率。 iconbutton_demo.zip iconbutton_src.zip 创建个按钮,并在上面显示图标。 jpeglib_demo.zip jpeglib_src.zip 利用Delphi的代码在VC中显示JPG...
  • vc++ 应用源码包_6

    热门讨论 2012-09-15 14:59:46
    出所有的显示模式并列表出来,通过单击列表来改变显示分辨率。 iconbutton_demo.zip iconbutton_src.zip 创建个按钮,并在上面显示图标。 jpeglib_demo.zip jpeglib_src.zip 利用Delphi的代码在VC中显示JPG...
  • vc++ 应用源码包_2

    热门讨论 2012-09-15 14:27:40
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  • vc++ 应用源码包_5

    热门讨论 2012-09-15 14:45:16
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  • vc++ 应用源码包_4

    热门讨论 2012-09-15 14:38:35
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空空如也

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怎么对比一列数据重复