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去重函数最新视觉报道_去重函数unique用法(2024年12月全程跟踪)

内容来源：奇优电影院所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

去重函数

𐟓Š 自动从多个工作簿中提取数据的方法昨天我尝试了多种方法，从使用VBA在Excel中打开CSV文件进行数据提取，到使用Python处理数据，再到利用Power Query合并多个工作簿。最终，我发现Power Query是一个非常高效的方法。首先，我将所有364个CSV文件通过Power Query合并到一个工作簿中，这个过程虽然有点卡，但最终成功地将所有数据加载到工作表中。然后，我使用了unique函数去重，结合filter和index函数，最终通过sum函数求和，得出了所需的结果。具体步骤如下：打开Power Query，选择“合并查询”。选择“导入数据”，然后选择所有CSV文件。使用unique函数去重，确保每个文件名都是唯一的。使用filter函数过滤出需要的数据。使用index函数提取特定行的数据。最后，使用sum函数对数据进行求和。这种方法不仅高效，而且避免了手动打开每个CSV文件和手动输入数据的繁琐。希望这个小技巧能帮助到有相同需求的小伙伴们！𐟒ꀀ

如何将不连续的多列数据合并成一列嘿，大家好！今天我们来聊聊一个看似简单但有时却让人抓狂的问题：如何把不连续的多列数据合并成一列。特别是当这些数据中还包含0和一些不需要的值时，任务就变得更加复杂了。别担心，我来帮你解决这个问题！第一步：选中整个区域 𐟓Š 首先，我们需要选中整个数据区域。假设你的数据在B1到I5之间，你可以一次性选中这个区域。这样操作起来会更方便。第二步：过滤掉不需要的值 𐟚늦Ž夸‹来，我们要过滤掉那些不需要的值，比如0和一些文本。你可以使用一些函数来实现这个功能。比如，你可以使用1除以数据的方法，这样文本和空值都会变成错误，而数字则会变成它们的倒数。第三步：将多列数据转成一列 𐟓˜ 现在，我们需要把多列数据转成一列。你可以使用TOCOL函数来实现这个功能。这个函数会把多行多列的数据转成一列。然后，我们再用UNIQUE函数去重，确保没有重复的值。第四步：再次过滤非数字部分 𐟔 最后一步是过滤掉非数字的部分。你可以使用FILTER函数来实现这个功能。FILTER函数会过滤掉非数字的值，只保留数字部分。小贴士 𐟒እ悦žœ你在使用这些函数时遇到问题，比如返回#NAME错误，那可能是你的Excel版本问题。你可以尝试更新你的Excel版本，或者在网上搜索更多关于这些函数的教程。希望这些步骤能帮到你！如果你有其他问题或者更好的方法，欢迎在评论区分享哦！𐟘Š

回溯算法挑战，速看关键点！ 𐟌 93. 复原 IP 地址在解决复原 IP 地址的问题时，一个常见的错误是每次回溯时只增加一个索引。实际上，每次移动可能包含多个字符。此外，剪枝是优化回溯算法的关键，因为每次最多只能考虑三位字符。通过在循环中使用 `range(index, min(index + 3, len(s)))`，可以进一步优化算法。 𐟌𓠷8. 子集与挑选叶子节点或收集叶子节点不同，这道题要求收集树中的所有子节点。实际上，不需要终止条件，因为 for 循环的边界已经足够。 𐟌🠹0. 子集 II 在解决子集 II 的问题时，有三个关键点需要注意： 1️⃣ 当将 path 加入 result 时，要确保添加的是路径的副本，而不是引用。 2️⃣ 去重条件 `i > start` 的本质是，每次调用回溯函数时，树结构中向下移动了一层。如果 i 比 start 大，说明 for 循环已经运行了一次，并且由于回溯，层数发生了变化。如果此时仍然有值相等，就会出现重复。 3️⃣ 非常重要的一点是，去重前需要排序！不排序的话，无法保证值相同的元素相邻，这将影响去重的效果。通过这些关键点的把握，可以更有效地解决回溯算法中的各种挑战。

𐟚€ 货拉拉前端挑战：面试要点全解析 𐟓ˆ 𐟓Œ 准备好了吗？让我们一起来看看货拉拉前端面试的要点吧！ 1️⃣ 数组操作：掌握push(), pop(), shift(), unshift(), concat(), slice(), splice(), sort(), reverse(), forEach(), map(), filter()等数组方法。 2️⃣ 扁平化和去重：了解如何使用flat()方法将多维数组转换为一维数组，以及如何实现数组去重。 3️⃣ 递归与性能：探讨如何避免递归导致的栈溢出问题，并了解使用迭代而非递归的优点。 4️⃣ 类型判断与深拷贝：掌握如何进行类型判断，以及如何实现深拷贝。 5️⃣ JSON序列化：了解JSON.stringify()方法的使用场景。 6️⃣ 原型与原型链：探索JavaScript中的原型与原型链概念。 7️⃣ 创建对象：掌握使用字面量、构造函数、Object.create()等方法创建对象。 8️⃣ 异步编程：理解promise、async、await等异步编程概念。 9️⃣ 模块化：了解CommonJS、AMD、CMD、UMD等模块化规范。 𐟔Ÿ 事件循环与宏微任务：探索JavaScript的事件循环机制，以及宏任务和微任务的区别。 1️⃣1️⃣ 隐藏元素：掌握v-show指令的使用，以及如何根据条件隐藏或显示元素。 1️⃣2️⃣ BFC：了解如何通过设置元素的display属性为none来创建一个块级格式化上下文。 1️⃣3️⃣ HTTP请求：区分GET和POST请求，以及了解状态码301、401、501的含义。 1️⃣4️⃣ 浏览器缓存：掌握强缓存和协商缓存的区别。 1️⃣5️⃣ 同源策略与跨域：了解同源策略的限制，以及如何通过CORS等机制实现跨域请求。 𐟒ꠧŽ𐥜诼Œ你已经对货拉拉前端面试的要点有了全面的了解，准备好迎接挑战了吗？加油！𐟚€

Python小白30天进阶指南 𐟓… 第1-10天：基础入门变量和数据类型（int、float、str、bool）就像是不同功能的收纳盒，用来存储各种信息。比如，年龄可以用int表示，名字可以用str表示。掌握条件语句（if - elif - else）和循环（for、while），就像掌握了控制程序走向的魔法棒。比如，判断成绩是否及格，或者重复打印图案都靠它们。列表、元组、字典、集合，这些数据结构是数据的大家庭。列表像购物清单可以随意修改，元组像固定套餐不能变，字典是有对应关系的电话簿，集合能帮我们快速去重。学习资源：《Python 编程从入门到实践》：非常适合零基础小白，从基础语法到实际项目逐步讲解。菜鸟教程 Python 板块：知识点详细，有很多实例可以跟着敲代码。 𐟓… 第11-20天：进阶提升函数是代码的小助手，定义一次可多次调用。比如，计算圆面积的函数，传入半径就能得出结果，减少重复代码。类和对象开启面向对象编程的大门，把相关数据和功能封装。比如，创建学生类，包含姓名、年龄等属性和学习、考试等方法。异常处理（try - except）让程序更健壮，遇到错误不会轻易崩溃。比如，读取文件时若文件不存在，能友好提示而不是报错停止。学习资源： Python 官方文档：详细权威，深入学习函数、类等概念的好帮手。 B 站莫烦 Python 教程：视频讲解生动有趣，对理解进阶知识很有帮助。 𐟓… 第21-30天：实战演练数据分析方向，用 Pandas 处理数据，像数据筛选、清洗、分析。比如，分析销售数据找出畅销产品。机器学习方向，借助 Scikit-learn 构建简单模型，如预测房价。网络爬虫方向，用 BeautifulSoup 和 Requests 抓取网页信息，比如获取新闻标题和内容。学习资源：数据分析实战 45 讲：对用 Python 做数据分析有全面深入讲解和案例。开源项目：在 GitHub 上找 Python 相关项目，学习他人代码风格和思路，参与或自己创建项目锻炼能力。 𐟒ᠥ�𙠥𐏠tips：代码多敲多练，每天至少花 2 小时。加入学习社区（如 CSDN、掘金），和大家交流分享，遇到问题及时请教。每周末对本周知识总结复盘，整理笔记和代码。相信自己，30 天坚持下来，你会发现一个全新的编程世界在向你招手！𐟒ꀀ

Excel高手必学：10个超强函数技巧 𐟓ˆ 这些Excel函数虽然复杂，但一旦掌握，绝对值得！ 𐟔 1. XLOOKUP函数：强大的查找工具，让数据匹配变得简单。 𐟔„ 2. FILTER函数：筛选数据，快速定位所需信息。 𐟌 3. UNIQUE函数：去重功能，确保数据列表中无重复值。 𐟓Š 4. SORT、SORTBY函数：排序功能，让数据更有条理。 𐟓 5. TEXTJOIN函数：连接文本，创建复合字符串。 𐟔„ 6. TEXTSPLIT函数：分割文本，方便数据提取。 𐟏⠷. TOCOL、TOROW函数：转换数据类型，适应不同需求。 𐟓‚ 8. VSTACK函数：垂直堆叠数据，创建复合表格。 𐟓Š 9. GROUPBY函数：分组功能，便于数据分类管理。 𐟔 10. REGEXP函数：正则表达式匹配，精确筛选数据。

秋招必备：SQL面试技巧全攻略 SQL在当今的职场中越来越受欢迎，不仅仅是数据分析岗位，许多运营、销售、市场营销甚至人力资源岗位也都需要用到SQL进行数据库查询。如果你在秋招中有SQL技能，绝对会让面试官刮目相看！ 𐟌ˆ常见考点 1️⃣数据检索：熟练使用SELECT语句，包括WHERE、ORDER BY、GROUP BY和HAVING子句。 2️⃣JOIN：理解不同类型的连接（内连接、左连接、右连接、全连接）及其使用场景。 3️⃣子查询：掌握在WHERE和SELECT子句中使用子查询。 4️⃣窗口函数：使用ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()和LEAD()/LAG()等函数进行复杂分析。 5️⃣数据去重：使用DISTINCT关键字和分组函数进行数据去重。 6️⃣数据聚合：熟练使用聚合函数，如COUNT()、SUM()、AVG()、MIN()和MAX()。 7️⃣数据修改：使用INSERT、UPDATE和DELETE语句对数据进行增删改。 8️⃣事务处理：理解事务的ACID属性和如何使用BEGIN TRANSACTION、COMMIT、ROLLBACK。 𐟔Ÿ索引与优化：了解索引的创建和优化查询性能。 𐟈𕩇要函数 1️⃣字符串函数：CONCAT()、SUBSTRING()、TRIM()、LOWER()、UPPER()。 2️⃣数值函数：ABS()、ROUND()、CEILING()、FLOOR()。 3️⃣日期函数：CURRENT_DATE()、NOW()、DATEDIFF()、DATE_ADD()。 4️⃣聚合函数：COUNT()、SUM()、AVG()、MIN()、MAX()。 5️⃣窗口函数：ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、NTILE()、LEAD()、LAG()。记得收藏这份攻略，方便在面试前复习！祝你秋招顺利，拿到心仪的offer！

𐟒𛥈学编程必备：10个基础代码练习𐟓– 让我们一起从基础开始，逐步掌握编程的精髓！以下是10个简单而实用的Python代码练习，帮助你快速入门编程。计算平均值 𐟓Š 编写一个函数，计算列表中元素的平均值。例如：`calculate_average([12, 34, 56, 78, 90])` 判断素数 𐟔 编写一个函数，判断一个数字是否为素数。例如：`is_prime(17)` 翻转字符串 𐟔„ 编写一个函数，将字符串翻转。例如：`reverse_string("He1lo, World!")` 计算阶乘 𐟔⊠ 编写一个函数，计算一个数字的阶乘。例如：`factorial(5)` 查找最大值和最小值 𐟎 编写一个函数，查找列表中的最大值和最小值。例如：`find_min_max([34, 12, 78, 45, 90])` 判断回文数 𐟔„ 编写一个函数，判断一个字符串是否为回文数。例如：`is_palindrome("leve")` 列表去重 𐟗‘️ 编写一个函数，去除列表中的重复元素。例如：`remove_duplicates([5, 2, 7, 5, 9, 2, 3])` 判断子串 𐟔 编写一个函数，判断一个字符串是否为另一个字符串的子串。例如：`is_substring("world", "Hel1o, World!")` 字符串反转 𐟔„ 编写一个函数，反转一个字符串。例如：`reverse_string("python is fun")` 字典操作 𐟓š 演示字典的添加、修改和查找操作。例如：`student = {"name": "Alice", "age": 20, "grade": "A"}`，然后添加、修改和查找字典中的值。通过这些简单的练习，你可以逐步掌握Python编程的基础知识，为进一步的学习打下坚实的基础。加油！𐟒ꀀ

SQL第二天：练语句结构嘿，大家好！今天是周末，虽然和对象有点小争执，但我还是决定继续学习SQL。𐟘Š 𐟓– 第二天的学习重点是SQL语句结构的练习。 𐟔 练习1: SELECT + FROM + WHERE 这个语句的核心是对目标数据表（FROM）中的特定条件（WHERE）进行数据查询。记住，筛选条件通常放在英文单引号内哦！ 𐟔 练习2: SELECT + FROM + WHERE + GROUP BY 在这里，GROUP BY可以对SELECT后的非聚合字段进行分组去重。它不仅可以创建透视表，还能对维度进行去重。去重的方法除了DISTINCT，还可以用GROUP BY直接分组去重。常用的聚合函数有SUM、AVG、MAX、MIN和COUNT，分别返回某列的平均数、最大值、最小值和行数。 ⚠️ 注意事项：GROUP BY后面必须有所有作为聚合依据的非聚合字段。 𐟒ᠧ𛓦Ÿ前，给大家留几个问题，欢迎大家多多提出宝贵意见： Q1: WHERE子句中模糊筛选通常使用什么？ Q2: WHERE子句支持哪些筛选逻辑？ Q3: GROUP BY和聚合函数必须同时出现吗？希望大家都能在学习SQL的道路上不断进步！加油！𐟒ꀀ

终于有人讲清楚了【连续问题】的解决方法！ 𐟎�ꤱ：去重用户活跃日期由于一个用户在同一天可能多次活跃，我们只需要知道用户是否在某天活跃，因此需要对用户ID和活跃日期进行去重处理。 𐟓… 步骤2：窗口函数排序在去重后的结果基础上，使用`row_number()`函数进行开窗操作，以`userid`分组，并按日期升序排序，得到每个用户按日期升序的排名。 𐟔„ 步骤3：序减定组【序减定组】是指利用`row_number`排序后的连续名次与日期差值来定义不同的连续日期组合。如果日期也是连续的，那么日期和排序的差值就是一个固定常数。 𐟓Š 步骤4：计算连续天数通过`group by`和`having count`来计算每个分组中的连续天数。这样就能得到每个用户在不同日期的连续活跃天数。

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