excel DISTINCT

在Excel中，要筛选出唯一的值，可以使用"去重"功能。以下是在Excel中使用DISTINCT函数来实现去重的步骤：

1. 首先，在一个空白列中输入一个公式，例如在B1单元格中输入`=UNIQUE(A:A)`。这将筛选列A中的唯一值并将其放置在B列中。

2. 拖动B1单元格右下角的填充手柄，将公式应用到需要筛选的范围。

3. Excel将自动筛选出唯一的值，并将其显示在指定的列中。

请注意，DISTINCT函数是Excel 365的新函数。如果你使用的是较早版本的Excel，则可能无法直接使用DISTINCT函数。在这种情况下，你可以尝试使用其他方法，如使用高级筛选或自定义公式来实现去重。

相关问题

可以使用Python的pandas库和MySQL的查询语句来实现按照卡号批量导出数据为Excel文件，并且导出的文件以对应的卡号命名的需求。 以下是大致的代码示例： import pandas as pd import pymysql # MySQL连接配置 host = 'localhost' port = 3306 user = 'root' password = 'password' database = 'mydb' # 连接MySQL conn = pymysql.connect(host=host, port=port, user=user, password=password, database=database) # 查询不重复的卡号列表 sql = "SELECT DISTINCT card_number FROM bank_detail" cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) card_numbers = [row[0] for row in cursor.fetchall()] # 按照卡号导出数据为Excel文件，并以对应卡号命名 for card_number in card_numbers: # 查询数据 sql = f"SELECT * FROM bank_detail WHERE card_number = '{card_number}'" cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() # 将数据转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data, columns=[i[0] for i in cursor.description]) # 将数据写入Excel文件中 excel_file = f"{card_number}.xlsx" with pd.ExcelWriter(excel_file) as writer: df.to_excel(writer, index=False) 需要注意的是，因为数据量很大，查询数据和导出Excel文件可能需要较长时间，请耐心等待。另外，以上代码仅供参考，具体实现还需要根据实际情况进行修改。怎么把这个代码改成改成如果导出的文件夹类已存在导出的明细文件怎跳过这个卡号的明细导出否则继续导出

可以在每次导出文件前，先检查该卡号对应的Excel文件是否已经存在于指定的目录中。如果已经存在，则跳过该卡号的导出；否则，继续导出。以下是修改后的代码示例：

import os
import pandas as pd
import pymysql 

# MySQL连接配置
host = 'localhost'
port = 3306
user = 'root'
password = 'password'
database = 'mydb'

# 导出文件目录
export_dir = './export/'

# 连接MySQL
conn = pymysql.connect(host=host, port=port, user=user, password=password, database=database)

# 查询不重复的卡号列表
sql = "SELECT DISTINCT card_number FROM bank_detail"
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql)
card_numbers = [row[0] for row in cursor.fetchall()]

# 按照卡号导出数据为Excel文件，并以对应卡号命名
for card_number in card_numbers:
    # 检查导出文件是否已存在
    excel_file = f"{export_dir}{card_number}.xlsx"
    if os.path.exists(excel_file):
        print(f"文件 {excel_file} 已存在，跳过导出")
        continue
        
    # 查询数据
    sql = f"SELECT * FROM bank_detail WHERE card_number = '{card_number}'"
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(sql)
    data = cursor.fetchall()
    
    # 将数据转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(data, columns=[i[0] for i in cursor.description])
    
    # 将数据写入Excel文件中
    with pd.ExcelWriter(excel_file) as writer:
        df.to_excel(writer, index=False)
    print(f"卡号 {card_number} 导出完成")

# 关闭MySQL连接
conn.close()

需要注意的是，为了实现文件已存在的跳过导出功能，我们需要在导出文件前先检查文件是否已存在。此外，导出文件的目录需要事先指定，否则默认会保存在当前工作目录下。

# 导入所需包 library(readxl) library(tidyr) library(dplyr) # 读取Excel文件 data<- read_excel("data.xls", col_names = FALSE) # 数据预处理 data <- data %>% # 删除含有缺失值的行 drop_na() %>% # 去除重复行 distinct() %>% # 重命名列名 rename(new_name = old_name) %>% # 进行数据类型转换 mutate(new_col = as.numeric(old_col)) %>% # 进行数据透视 pivot_wider(names_from = col1, values_from = col2) # 查看处理后的数据 head(data) data1<-c(data) cor.test(data1$API, data1$PM10, method = "pearson")

这是一段 R 代码，主要用于读取 Excel 文件，进行数据预处理，进行数据透视以及计算两个变量之间的皮尔逊相关系数。

具体来说，该代码使用 read_excel() 函数读取名为 "data.xls" 的 Excel 文件，并将数据存储在名为 data 的数据框中。然后，使用 drop_na() 函数删除含有缺失值的行，使用 distinct() 函数去除重复行，使用 rename() 函数重命名列名，使用 mutate() 函数进行数据类型转换，最后使用 pivot_wider() 函数进行数据透视。数据透视的过程中，使用 pivot_wider() 函数将 col1 列中的唯一值作为新的列名，将 col2 列中的对应值作为新的数据。最后，使用 cor.test() 函数计算 data1 数据框中 API 和 PM10 两个变量的皮尔逊相关系数。

请注意，这段代码中的具体函数和参数可能需要根据实际情况进行修改。另外，如果您的 Excel 文件不在当前工作目录中，还需要提供正确的文件路径。