excel对比两边数据去重

最新推荐文章于 2024-10-04 21:22:43 发布
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分类专栏： 工作随记
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本文介绍了如何在Excel中处理重复数据。首先对A列数据进行分列，因数据格式不一致可能导致问题。接着在B和D列添加数字1作为索引，以便进行匹配。通过对比A列和C列数据，使用数据筛选功能过滤掉C列的重复项。最终，保留处理后的A列数据，并在其他工作表中验证结果。该方法适用于需要清理和整理大量数据的场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

需求:筛选重复数据，A列是1000条数据，C列是100条数据，删除重复的数据，只剩900条。

首先，A列数据要分列，因为数据格式不一样，会导致后面的问题，一直下一步到完成

第二步，在B和D列加数字1，相当于索引，相同的数据长度，做匹配，下图A和C的数据取反了

第三步，数据--筛选，然后过滤掉C列数据

最后复制A列的数据，已经处理好的数据，到其他页面，验证完成

arcgis表转excel一直失败_ArcGIS添加Excel数据的新老问题，连接数据库失败的解决方法...
weixin_30277297的博客
12-23 1万+
原标题：ArcGIS添加Excel数据的新老问题，连接数据库失败的解决方法ArcGIS是可以直接添加excel数据，且在ArcGIS中以属性表的格式显示，如下。 但是，经常我们在ArcGIS中添加Excel会出现如下的问题了(链接到数据库失败，出现基础数据库错误，没有注册类)，这个是因为你的excel数据是高版本的格式xlsx。 这个问题我想大家都知道解决了，主要有两种解决方法了：1、把你的exc...
canal mysql从库_采用Canal监听mysql数据库变化
weixin_30388285的博客
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注意：填写进 instance.properties 的master ip 是数据库的ipselect SUBSTRING_INDEX(host,':',1) as ip , count(*) from information_schema.processlist group by ip;1》docker中安装mysql容器开启binlog模式修改/etc/mysql/mysql.conf.d/m...
居民用电信息数据集，有功、无功、电压、电流
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10万条数据。家庭用电数据。有功、无功、电压、电流等数据。用于电力居民负荷预测
mysql user表备份_MySQL大表备份的简单方法
weixin_42350951的博客
01-18 474
MySQL大表备份是一个我们常见的问题，下面就为您介绍一个MySQL大表备份的简单方法，希望对您学习MySQL大表备份方面能有所帮助。这里所说的大表是超过4G以上的表,我目前见到过最大为６０多Ｇ的单表，对于这种表每天一个全备可以说是一件很痛苦的事。那么有没有办法，可以实现一个全备加增量的备份呢。答案当然是有的。在常规环境直可以用全备加binlog一同保存。这种环境大多可以用一个Slave上进行备份...
arcgis表转excel一直失败_arcGIS中属性表怎么导出到EXCEL里|excel表格转shp数据丢失...
weixin_30946627的博客
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如何将excel中的数据导入arcgis属性表如果是shp格式，直接excel打开dbf文件。否则，加载，layer右键打开属，找到一个export按钮出为dbf，excel可以直接打开。export按钮，不同的版本位置不一样，需要仔细找。导入Excel数据到ArcGIS有两种方法，一种是用ArcMap的加载数据(黄色 号那个)；另一种是用ArcCatalog直接转为shp文件，两种方法的原理是一...
Excel常用函数
me_to_007的博客
10-04 1713
Excel常用函数说明
数据仓库理论知识
默主归沙的博客
06-06 3880
通常数据仓库的数据来自各个业务应用系统。业务系统中的数据形式多种多样，可能是 Oracle、MySQL、SQL Server 等关系数据库里的结构化数据，可能是文本、CSV 等平面文件或 Word、Excel 文档中的数据，还可能是 HTML、XML 等自描 述的半结构化数据。这些业务数据经过一系列的数据抽取、转换、清洗，最终以一种统一的格式装载进数据仓库。数据仓库里的数据作为分析用的数据源，提供给后面的即席查询、 分析系统、数据集市、报表系统、数据挖掘系统等。这时我们就想了，为什么不能把业务系统的数据直接
RPA手把手————Excel 表格处理技巧（一）
weixin_44447687的博客
09-10 3292
艺赛旗 RPA9.0全新首发免费下载 点击下载 http://www.i-search.com.cn/index.html?from=line1 不再私藏，满满的干货，希望通过分享能解决伙伴们的 Excel 处理问题 一、关联:Vlookup (merage) vlookup 是 excel 几乎最常用的公式，一般用于两个表的关联查询等。 如若需求如下：...
pandas日期比较以及pandas数据写入mssql数据库
kuntagang的专栏
05-28 1616
pandas日期比较以及pandas数据写入mssql数据库 pandas.read_excel pandas.to_sql pandas to mssql
数据结构与算法题目及C++解答
Ankang的博客
06-03 1万+
前言 题目主要按照类型进行整理，包括leetcode，nowcoder等网站，对于可以使用多种方法的题目，不重复列举。推荐书籍《数据结构与算法分析--C++语言描述》第四版。 本文中所有源代码及博客中其他文章的VS源代码均在github：https://github.com/AnkangH，根据名称检索即可。 1.排序算法 SortAlgorithm 排序算法的源码见博客内排序算法的文章。...
居民用电数据集_住宅小区无线远程抄表用电管理系统
weixin_32632831的博客
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udp 如何检验数据报的完整性?_数据随机性，如何利用游程检验来检测？
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游程检验也被称为“连贯检验”，是用于判断分析数据是否随机分布的一种检验方法。比如可以用于判断机器制作的商品尺寸偏差是随机的还是其他原因导致的。如果数据有上升或下降的趋势，或有呈周期性变化的规律等特征时，均可能表示数据与顺序是有关的，或者说不是随机出现的。原理说明比如原始数据为：1100001110110000111100；原始数据中0和1交替出现，也有可能连续出现0或1 。出现连续的0或1（单个0...
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两组数据的偏差怎么算_体检时臀围怎么测量？臀围正常值怎么算？
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臀围是臀部向后最突出部位的水平围长，臀部是腰与腿的结合部，骨架是由两个髋骨和骶骨组成的骨盆，外面附着有肥厚宽大的臀大肌、臀中肌和臀小肌以及相对体积较小的梨状肌。臀的形态向后倾，其上缘为髂嵴，下界为臀沟，人体正立时，整个臀部呈方形，两侧臀窝显著。臀围怎么测量臀围反映髋部骨骼和肌肉的发育情况。测量时，两腿并拢直立，两臂自然下垂，皮尺水平放在前面的耻骨联合和背后臀大肌最凸处，测量方法如下：1、身体笔直站...
pandas 对每一列数据进行归一化
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12-10 6万+
两种方式 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd Backend TkAgg is interactive backend. Turning interactive mode on. >>> np.random.seed(1) >>> df_test = pd.D...
ArcGIS表转EXCEL超出上限转换失败
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ArcGIS表转EXCEL超出上限问题 常规操作 只有实践才能出真知，ArcGIS从表转Excel一共有四种方法： ①表转excel工具，只能转成.xls，显示如下错误： ②利用python（结果一样） ③试试module builder，参考这篇 link.结果仍一样，但是第一次用这个模型构建器，感觉好有意思 做到这里心里怒骂自己是个憨批啊，这不都得转换成xls格式吗，肯定都不行啊 ④那就先转成文本文件再用Python转成excel处理吧… 曲线救国 先手动转成文本文件，导出的地方选为 愉快地文本
居民用电数据集_华北电力大学任文龙、许刚等：如何运用人工智能技术计算出每个家用电器的用电量？...
weixin_39782355的博客
12-10 1980
戳题目，看全文！基于深度序列翻译模型的非侵入式负荷分解方法/任文龙，许刚《电网技术》2020年第1期：27-34.微文内容为了得到每一个家用电器的用电量实际上有两种方式：第一种方法是在每个家用电器的接口处安装计量设备，这种方法叫做侵入式监测，其优点是计量的电器用电量较为准确，但需要进入居民家庭内部安装，且监测设备成本较高，在很大程度上制约了侵入式监测技术发展；与之相比，由Hurt教授在2...
canal监听不到mysql变化_Canal 详解
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12-22 3129
一、什么是canal官网的介绍canal，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。 Canal 是阿里巴巴开源的一套分布式数据库同步系统，目前主要支持 MySQL、RDS。Canal 的主要原理是伪装成 MySQL 的 Slave 节点，监听 MySQL 主库的 binlog 文件，根据 binglog 将数据库事件发送到...
import pandas as pd # Eat - Equipment account table 设备台账表 # Gtm - General Table of Machines 机台总表 # ip - ip地址表 Eat =pd.read_excel("D:\工作资料\物联iot肖工数据\设备台账.xlsx",sheet_name="设备台账") Gtm = pd.read_excel("D:\工作资料\物联iot肖工数据\设备台账.xlsx",sheet_name="机台总表") ip = pd.read_excel("D:\工作资料\物联iot肖工数据\设备台账.xlsx",sheet_name="IP地址") test = Eat["资产编号/Asset Number"] Gtm[["*资产编号"] != test] Traceback (most recent call last): File "D:\work_Software\PyCharm 2024.3.2\plugins\python-ce\helpers\pydev\pydevconsole.py", line 364, in runcode coro = func() ^^^^^^ File "<input>", line 1, in <module> File "C:\Users\g84404625\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\ops\common.py", line 76, in new_method return method(self, other) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\g84404625\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\arraylike.py", line 44, in __ne__ return self._cmp_method(other, operator.ne) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
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04-29
<think>好的，我现在需要帮助用户解决在Pandas中筛选无法内连接的数据以及修复比较操作错误的问题。用户之前已经询问过如何筛选无法内连接的数据，我也给出了使用merge方法结合indicator参数的解决方案。现在用户再次提问，并提到了参考站内的引用内容，虽然引用中的信息是关于替换列名空格和使用xlwings处理Excel的，但用户明确说明这些引用仅供参考，真正的需求还是围绕Pandas的内连接和错误修复。 首先，我需要确认用户的具体问题。用户想查找两个表中无法通过内连接匹配的数据，并且在操作过程中遇到了比较操作的错误。这可能涉及到数据合并时的键不匹配、数据类型不一致或存在NaN值等问题。 回顾之前的回答，我提到了使用outer合并和indicator参数来标记数据来源，然后筛选出left_only和right_only的数据。这可能仍然是解决方案的一部分，但用户现在可能遇到了代码错误，需要进一步指导如何修复。 接下来，我需要考虑用户可能遇到的比较操作错误。比较操作错误常见的原因包括数据类型不一致，例如键列一个是字符串，另一个是整数，或者存在缺失值导致比较失败。此外，如果键列中有重复值或空格等不可见字符，也可能导致匹配失败。 我应该分步骤解答用户的问题。首先，详细说明如何筛选无法内连接的数据，可能需要复习之前的解决方案，但结合用户提到的错误修复，可能需要补充更多细节。然后，针对比较操作错误，分析可能的原因并提供解决方法。 另外，用户提供的引用中提到使用str.replace处理列名，这可能提示用户在处理数据时遇到了列名问题，比如列名中有空格，导致在合并时键名不匹配。因此，在修复比较错误时，可能需要检查键列的名称是否正确，是否存在空格或其他字符，是否需要统一处理。 可能的步骤包括： 1. 确保连接键的数据类型一致，比如将两边的键列转换为相同类型（如字符串或整数）。 2. 处理缺失值，比如删除或填充NaN值，避免在合并时出现问题。 3. 清理键列中的额外空格或特殊字符，使用str.replace或str.strip方法。 4. 使用正确的合并方法，如outer合并结合indicator参数，然后筛选出未匹配的数据。 5. 处理可能存在的重复键，这可能导致合并结果不符合预期。 此外，用户可能需要验证合并后的数据是否正确，比如检查未匹配的数据是否符合预期，或者是否存在遗漏的情况。 在代码示例方面，需要提供如何处理数据类型转换、处理缺失值、清理键列，以及如何正确使用merge方法。同时，针对比较操作错误，可能需要展示如何调试和修复这些错误，比如使用dtypes属性检查数据类型，使用fillna处理缺失值，或者使用astype进行类型转换。 还需要注意用户可能在合并时使用了错误的参数，比如没有正确指定left_on和right_on，或者键名拼写错误。这些都是常见的错误点，应该在回答中提及。 总结来说，回答的结构应该是先解决如何筛选无法内连接的数据，复习之前的步骤并补充更多细节，然后分析比较操作的可能错误原因，并提供具体的修复方法，包括代码示例和常见问题处理。同时，结合用户提到的引用内容，可能需要提示处理列名中的空格问题，尽管用户已经说明引用仅供参考，但可能仍有相关性。</think>--- ### **解决方案：筛选无法内连接的数据及修复比较操作错误** 根据你的需求，我们将分两步解决： 1. **筛选无法内连接的数据**（基于键值不匹配） 2. **修复比较操作错误**（处理数据类型或缺失值问题） --- ### **一、筛选无法内连接的数据** #### **核心思路** 通过 **外连接（outer join）** + **来源标记（`indicator`）** 定位未匹配数据。以下是详细步骤： ```python import pandas as pd # 示例数据 left_df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']}) right_df = pd.DataFrame({'ID': [2, 3, 4], 'Age': [25, 30, 28]}) # 执行外连接并标记来源 merged = pd.merge( left_df, right_df, on='ID', # 连接键 how='outer', # 外连接包含所有数据 indicator=True # 添加来源标记列 ) # 筛选未匹配数据 non_matching = merged[merged['_merge'] != 'both'] print("未匹配数据：\n", non_matching) ``` **输出结果**： ``` 未匹配数据： ID Name Age _merge 0 1 Alice NaN left_only 3 4 NaN 28.0 right_only ``` --- ### **二、修复比较操作错误** #### **常见错误原因** 1. **数据类型不一致**：连接键列类型不同（如 `int` vs `str`） 2. **空值干扰**：键列中存在 `NaN` 或空字符串 3. **键名不匹配**：未正确指定 `left_on`/`right_on` 参数 --- #### **修复方法** ##### **1. 统一数据类型** 检查键列类型，强制转换格式： ```python # 将键列统一为字符串类型 left_df['ID'] = left_df['ID'].astype(str) right_df['ID'] = right_df['ID'].astype(str) ``` ##### **2. 处理空值** 清除无效数据或填充占位符： ```python # 删除含空值的行 left_df = left_df.dropna(subset=['ID']) right_df = right_df.dropna(subset=['ID']) # 或用特定值填充空值 left_df['ID'] = left_df['ID'].fillna('Unknown') ``` ##### **3. 清理键列中的特殊字符** 使用 `str.replace` 处理空格或符号（参考引用[^1]）： ```python # 清理列名中的空格（参考引用[1]） left_df.columns = left_df.columns.str.replace(' ', '_') right_df.columns = right_df.columns.str.replace(' ', '_') # 清理键值中的空格 left_df['ID'] = left_df['ID'].str.strip() right_df['ID'] = right_df['ID'].str.strip() ``` --- ### **三、完整修复代码示例** ```python import pandas as pd # 修复步骤：处理数据 left_df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']}) right_df = pd.DataFrame({'ID': ['2', 3, 4], 'Age': [25, 30, 28]}) # 模拟混合类型 # 1. 统一键列类型 left_df['ID'] = left_df['ID'].astype(str) right_df['ID'] = right_df['ID'].astype(str) # 2. 清理键列空格 left_df['ID'] = left_df['ID'].str.strip() right_df['ID'] = right_df['ID'].str.strip() # 3. 执行外连接 merged = pd.merge( left_df, right_df, on='ID', how='outer', indicator=True ) # 4. 筛选未匹配数据 non_matching = merged[merged['_merge'] != 'both'] print("修复后的未匹配数据：\n", non_matching) ``` --- ### **四、关键问题排查表** | 错误现象 | 可能原因 | 解决方案 | |--------------------------|------------------------|-----------------------------------| | `KeyError` | 键列名拼写错误 | 检查 `on`/`left_on`/`right_on` | | 合并后数据量异常 | 键列存在重复值 | 使用 `df.duplicated()` 去重 | | 数据无法匹配 | 键列类型不匹配 | 统一为 `str`/`int` 类型 | | 结果包含意外空值 | 原始数据存在空值 | 执行 `dropna()` 或 `fillna()` | --- ### **五、扩展应用** - **多表对比**：通过循环合并多个表，批量检查数据一致性 - **自动化验证**：将上述逻辑封装为函数，集成到数据清洗流程中 - **性能优化**：对大型数据集使用 `dask` 替代 `pandas` 加速合并操作[^2] ---
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