目前常用的重复记录识别方法有

A. sql关联列表怎么抽取相同类型的的多条记录

sql关联列表抽取相同类型的的多条记录方法如下：
1、查找表中多余的重复数毁记录，重复记录是根据单个字段（peopleId）来判断。
2、删除表中多余的重复记录，重复记录是猜毕猛根据单个字段（peopleId）来判断，只留有rowid最小的记录。
3、查找表中多余的重穗桥复记录（多个字段）。
4、删除表中多余重复记录。
5、输出剩余记录。

B. excel2003重复数据筛选的方法

Excel 中有很多重复数据需要进行筛选出来，重复数据具体该如何筛选呢?下面是由我分享的excel2003重复数据筛选的 方法 ，以供大家阅读和学习。

excel2003重复数据筛选的方法

重复数据筛选步骤1：首先我们打开excel，我使用的是电脑中默认安装的excel 2003，下面的操作均建立在此版本的excel上，如果你的版本不同，操作步骤可能略有不同。为了便于测试和理解，我新建了一个工作表并且输入了一些简单的数据。

excel2003重复数据筛选的方法图1

重复数据筛选步骤2：我们先来介绍一种常用的去除重负项的方法，那就是excel自带的筛选法。首先选择我们需要进行筛选的区域，然后点击“数据”选项卡，找到“筛选”选项并点击，最后我们点击“高级筛选”选项即可。

excel2003重复数据筛选的方法图2

重复数据筛选步骤3：可能会出现如下图所示警告框，大概使用方法不当所致，但是不影响我们使用，我们点击确定即可。然后我们勾选“选择不重复的记录”，此时我们有两种操作选择，一种是在原有的区域显示筛选结果，另一种复制到其他位置，我们先来看原有区域显示。

excel2003重复数据筛选的方法图3
excel2003重复数据筛选的方法图4

重复数据筛选步骤4：点击确定后我们会发现，原来的数据区域已经从有重复的数据，变成了没有重复的数据。当然这个只是一个筛选的结果，并非把我们的源数据给覆盖掉了，如果想要还原数据的话，只需要点击全部显示即可，如果想要去除重复项，需要保存现有筛选结果。

excel2003重复数据筛选的方法图5
excel2003重复数据筛选的方法图6

重复数据筛选步骤5：接着我们来看复制到其他位置。首先我们选择复制到其他位置，此时“复制到”选项框就会变成可编辑状态，我们只需点击右侧的按钮(红线标注处)，选择复制的区域然后点击确定即可，千万别忘了勾选“选择不重复记录项”。

excel2003重复数据筛选的方法图7
excel2003重复数据筛选的方法图8

重复数据筛选步骤6：除了这种方法之外我们还可以使用公式法。我们首先对现有的数据进行一次排序，升序或者降序都可以。然后我们选择一个空的列(或者行，根据你的数据而定)作为辅助项，在对应的第一个数据空白列中输入1。

excel2003重复数据筛选的方法图9

重复数据筛选步骤7：然后在第二个对应空白列中输入=if($A2=$A1,2,1)，具体的变量根据你的单元格而定，然后点击回车。然后我们拖动复制应用这个公式，此时如果是重复的选项都会变成2。然后我们点击筛选选项，选择自动筛选，然后把1的筛选出来就是不重复的数据了。

excel2003重复数据筛选的方法图10
excel2003重复数据筛选的方法图11 >>>下一页更多精彩“Excel使用高级筛选的步骤” 共2页: 上一页 1 2 下一页

C. 华为运动健康运动记录怎么选择重复记录

通过穿戴设备启动的单次运动，运动数据都是穿戴设备识物枣别记录的；通过华为运动健康App启动的单次运动，运动数据是手机识别的；因设备不同，传感器/算法/使用场景等都不同，运动结束后数据可能会存在差异。

华为运动健康App连接穿戴设备，通过穿戴设备开启单次运动，同时在华为运动健康App 我的 > 设置 中打开了 自动轨迹 开关；自动轨迹开启后，App会自动识大誉别跑步状态并记录，所以会产生两条相似滚蚂段的运动记录；同时App会将其中距离较小的一条运动记录识别为重复轨迹（如图标志的运动记录），被识别为重复的那条运动记录不会参与所有运动记录相关的数据统计，如周月报、运动里程统计。

D. excel如何筛选两个重复数据 教你4个方法筛选重复数据

1、高级筛选。

Excel自带的高级筛选功能，可以快速将数据列中的重复数据删除，并筛选保留不重复的数据项，十分的便利实用。

步骤：选中需要进行筛选的目标数据列，点击【数据】菜单栏，点击【高级筛选】，选中【在原有区域显示筛选结果】，勾选【选择不重复的记录】，单击【确定】即可。

2、自动筛选。

自动筛选功能与高级筛选类似升顷，只是筛选出的结果需要一个个手动勾选，方能显示是否存在重复结果。

步骤：选中需要进行筛选的目标数据列，点击【数据】菜单栏，点击【自动筛选】，取消【全选】，勾选【张三三】，即可看出该数据项是否存在重复，重复数量多少。

3、条件格式。

Excel的条件格式功能，也可以快速筛选出重复值，具体操作如下。吵御

步骤：选中目标数据区域，点击【条件格式】，选择【突出显示单元格规则】，选择【重复值】，设置重复单元格格式，单击【确定】即可。

4、公式吵碰陆法。

简单的说就是可以通过使用函数公式，来筛选出表格中的重复数据。

1.countif函数

步骤：点击目标单元格，输入公式【=COUNTIF(A$2:A$10，A2)】，下拉填充，可统计出数据项的重复次数。

2.if函数

步骤：点击目标单元格，输入公式【=IF(COUNTIF(A$2:A$10，A2)>1，重复，)】，下拉填充，对于存在重复的数据会显示重复二字。

E. 求助！在excel里找出一组数据中重复的数据，并显示重复的次数

求助！在excel里找出一组数据中重复的数据，并显示重复的次数

使用countif函数
=countif(A:A,A1)
最后筛选出大于2的

EXCEL怎么只显示重复的数据

用数据透视表很方便。
1.选择工作表-数据-数据透视表-完成。会出现透视表模板和字段选择框。。
2.将KK字段拉到模板行字段，再将KK拉到数据区域。
3.右键点击数据区-选“字段”-选“统计”
右键点击行字段区-选“字段”-点高级-按统计降序排序（或用工具条图标、或数据-排序）
4.点击>1的数据，即可查看重复记录
5，可组合将几个列字段拉入行字段区和数据区域，灵活查看重复情况。

如何应用excel 过滤重复的数据。并且删除重复的数据。保留没有重复的数据。

假如A1:A5有5个电话号码，B1:B8有8个电话号码。
方法一：在C1中输入公式：
=IF(COUNTIF(A:A,B1),"重复","")
下拉填充，然后通过排序或筛选后，删除重复的行即可。
方法二：在C1中输入数组公式，直接提取没有重复的值：
=INDEX($B$1:$B$8,SMALL(IF(COUNTIF($A$1:$A$5,$B$1:$B$8),"",ROW($1:$8)),ROW(A1)),1)
这是数据公式，输入完毕后要按”Ctrl+Shift+Enter"组合键结束。
向下填充至出错位置，公式中区域根据自己的数据格式修改 。

怎么在excel中找出重复的数据？

不用那么麻烦

鼠标选中这一列，然后如下：
EXCEL菜单下：
“开始”--“条件格式”--“突出显示单元格规则”--“重复值”（然后选择一个颜色就OK了）

打开空白excel，在一列中输入一系列数据，其中包含重复数据
在菜单栏中选择数据-筛选-高级筛选选项，弹出高级筛选对话框
在“方式”下可以选择‘在原有区域显示筛选结果’，列表区域选择刚输入数据的一列，同时选中下面的选择不重复记录，单击确定
在刚才的数据列就显示出所有的不重复数据
如果想在新的一行显示不重复数据，那么在“方式”中选择‘将筛选结果复制到其他区域’，列表区域同样选择数据一列，复制到要选择显示的区域，单击确定
步骤阅读
6
在新的区域就显示出所有的不重复数据

excel 2003中删除重复的数据（是重复的数据都不要，只保留不重复的数据）

重复的都不要什么意思？A和B重复A,B都不要？
这样的话你可以，如果，数据在A列，在B1中输入=countif(a:a,a1) 往下拉填充公式。删除B列中不为1的行即可-可以结合排序，把1集中到一块，
要是有重复值留一个：可以用高级筛选，数据--筛选--高级筛选，选中“将筛选结果复制到其他位置” 选中"选择不重复的记录"。
列表区域就是数据列，条件不填，复制区域自己选择。

Excel 中找出重复的数据(显示数据, 而不是数量)

自动筛选就可实现显重复的数据，=COUNTIF(A1:A5,A1)

excel如何找出重复的数据并删除

利用辅助列，在辅助列的第二行输入如下公式：
=vlookup(A2,K:K,1,false)
此处假设最后一列为K列
向下填充公式到最后一行，扒洞念然后春困按照辅助列进行过滤，删除不需要的数据

excel中，如何找出一列有重复的数据中总共出现的不重复的数据并统计出不重复数据的个数？

第1问的公式：
=IF(ROW()<=SUM(IF($A$1:$A$6=ROW($A$1:$A$6),1)),SMALL(IF($A$1:$A$6=ROW($A$1:$A$6),$A$1:$A$6),ROW(A1)),"")
摁键盘上的 shift+ctrl+回车 结束公式的输入，再将公式向下填充复制。
第2问的公式：
=SUM(IF($A$1:$A$6=ROW($A$1:$A$6),1))
摁键盘上的 shift+ctrl+回车 结束公式的输入。

EXCEL中，A列和B列中有重复的数据，请选出重复的数据，并在A列和B列中将重复的项涂红，并统计重复的个颤袜数。

选中A列，条件格式-新建规则-第六个 use a formula to determin which cell to format
然后输入公式=COUNTIF($B:$B,A1)>0， 选择红色
这样A列当中有和B列重复的就标红色了。
然后同理选中B列，进行同样操纵，只是公式变成=COUNTIF($A:$A,B1)>0,这样B列当中有和A列重复的也是红色了
个数的公式=SUM(COUNTIF(A1:A10,B1:B10))

F. 如何在Excel两表中查找到重复的记录并自动标记

1. 假设，有两个表格：S1和S2，里边都有数据（包括重复的）

   

   12.然后，拖动鼠标选中这些内容，按delete键，删去。剩下的内容是不重复的数据。

   G. excel表格中删除重复数据有什么方法

   在工作中，经常会有需要在对原始记录清单进行整理时，剔除其中一些重复项。所谓的重复项，通常是指某些记录在各个字段中都有相同的内容。以下是我为您带来的关于excel表格中删除重复数据的方法，希望对您有所帮助。
   excel表格中删除重复数据的方法
   例如下面图中的第三行数据记录和第五行数据记录就是完全相同的两条记录，除此以外还有第六行粗谈和第十行也是一组相同记录。
   
   在另外一些场景下，用户也许会希望找出并剔除某几个字段相同的但并不完全重复的“重复项”，例如下面图中的第7行记录和第12行记录中的【姓名】字段内容相同，但其他字段的内容则不完全相同。
   
   以上这两种重复项的类型有所不同，在剔除操作的实现上也略有区别，但本质上并无太大差别，可以互相借鉴参考。下面将以这两种场景为例，将介绍几种常用的删除重复项操作技巧。
   
   1、【删除重复项】功能
   
   删除重复项是Excel 2007版本以后新增的功能，因此适用于Excel 2007及其后续版本。将活动单元格定位在数据清单中，然后在功能区上依次单击【数据】——【删除重复项】，会出现【删除重复项】对话框。对话框中会要求用户选择重复数据所在的列(字段)。
   
   假定我们将“重复项”定义为所有字段的内容都完全相同的记录，那么在这里就要把所有列都勾选上。而如果只是把某列相同的记录定义为重复项，例如文章开头所提到的第二种场景情况，那么只需要勾选那一列字段即可。
   
   在勾选所有列以后，单击【确定】按钮，就会自动得到删除重复项之后的数据清单，剔除的空白行会自动由下方的数据行填补，但不会影响数据表以外的其他区域。效果如下图所示：
   
   2、高级筛选
   
   在2007版出现以前，【高级筛选】功能一直是删除重复项的利器。
   
   将活动单元格定位在数据清单中，然岩正碰后在功能区上依次单击【数据】——【高级】(2003版本中的操作路径是【数据】——【筛选】——【高级筛选】)，会出现【高级筛选】对话框。
   
   对话框中会要求用户指定列表区域，就是数据清单所在的单元格区域，默认情况下会自动生成。筛选方式上一般选择“将筛选结果复制到其他位置”，以方便删除重复项以后的处理操作。指定这种方式以后，对话框中会要求用户指定“复制到”哪里，也就是删除重复项以后的数据清单放置位置，用户指定其左上角单元格的位置即可，在这个例子中我们设定为E1单元格。最后一项也是删除重复项最关键的一个选项必须勾选：【选择不重复的记录】。如下图所示：
   
   单击【确定】按钮以后，就会在E1单元格开始的区域中生成剔除重复项以后的另一份数据清单，效果如下图所示：
   
   假定按照第二种场景的方式来定义重复项，就是需要删除所有【姓名】字段内容重复的记录，可以这样操作：
   
   在数据清单中，选中【姓名】字段所在的区域A1:A12单元格，清陆然后在功能区上依次单击【数据】——【高级】(2003版本中的操作路径是【数据】——【筛选】——【高级筛选】)，会出现【高级筛选】对话框。筛选方式选择“在原有区域显示筛选结果”，【选择不重复的记录】复选框同样必须勾选，如下图所示：
   
   选择【在原有区域显示筛选结果】的方式，使得对A列不重复项的筛选结果能够同时影响到其他字段上。单击【确定】按钮后，筛选结果如下图所示。将这个筛选的结果复制粘贴出来，就等到一份剔除姓名字段重复项以后的新清单。
   
   需要补充的一点是，对于姓名字段相同的记录，这样的剔除操作过后，保留的是最先出现的记录。例如在第七行和第十二行两个“吴凡”之间，Excel保留的是最先出现的第七行记录，而剔除了后面的第十二行记录。
   
   3、使用公式
   
   如果会一点函数公式，那么用函数公式配合筛选的方式来操作会更灵活多变一些，可以适应更多复杂条件。
   
   在D列增加一个辅助公式，在D2单元格中输入公式：=A2&B2&C2，然后向下复制填充，生成的一列公式结果是将各条记录中的三个字段内容合并在一个单元格中。然后在E列再增加一个辅助公式，在E2单元格中输入公式：=COUNTIF(D2:D$12,D2)，特别注意公式中绝对引用符号$的使用位置。将公式向下复制填充，得到下面图中所示的结果：
   
   COUNTIF函数的作用是统计某个区间内，与查询值相同的数据的个数，上面那个公式中的D2:D$12这种绝对引用和相对引用相组合的方式就可以在公式向下复制的过程中形成一个随位置变化的动态区域，使得COUNTIF函数每次都只跟自己下方的区域中的数据进行对比，而不会牵涉到上方的数据。因此在第三行的时候，会找到2条与“李明28研发部”相同的记录，而到了第五行的时候，就只找到了一条匹配记录。
   
   通过这个公式结果可以发现，所有E列运算结果大于等于2的记录(如果有更多的重复，结果会大于2)就是我们需要剔除的重复项。这个时候，使用自动筛选功能，在E列筛选出大于1所在的行，然后删除整行，再恢复到非筛选状态，就能得到最后所需的清单，如下图所示：
   
   在上面的操作中之所以要将三个字段内容合并在一起，是因为我们在第一个场景中将“重复项”定义为所有字段内容都相同，因此将这三个字段的内容同时合并在一起进行比较，相当于逻辑运算中的”与“运算。
   
   假设需要按照第二场景中的定义来进行剔除操作，就不再需要D列这个过渡公式，而是可以直接以A列作为COUNTIF函数的对比区域，可以使用公式：=COUNTIF(A2:A$12,A2) 就可以实现相同的效果。需要补充说明的是，这个方法在剔除操作后，所保留下来的记录是重复记录中最晚出现的那条记录。
   
   同样是第一场景，也可以用一个稍微复杂一些的公式来替代D、E两列的公式：=SUMPRODUCT(1*(A2&B2&C2=A2:A$12&B2:B$12&C2:C$12)) 公式的原理与前面相同。
   
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   H. Stata怎么处理债券数据

   Stata处理债券数据：读取数据——数据转码Unicode、查看识别变量——isid、plicates
   查看识枝旅别变量——isid、plicates：重复记录是数据清理中一个非常常见的问题，可能就是因为该问题太常见了，所以Stata开发了一整套识别、描述和移除重复记录的命令。
   一般而言，每个数据集都有唯一一个识别每条记录的识别符（重复测量的长型数据除外轮者）。
   Stata检查腊搭薯唯一识别符是否唯一的命令为isid（或许是is this an ID的缩写）。
   isid允许同时检查多个唯一识别符，如果没有返回值，就说明是唯一的（没有消息就是好消息）；如果不唯一，就会出现红色提示variable *** does not uniquely identify the observations。

   I. ​一文看懂数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理

   作者：宋天龙

   如需转载请联系华章 科技

   数据缺失分为两种：一种是 行记录的缺失 ，这种情况又称数据记录丢失；另一种是 数据列值的缺失 ，即由于各种原因导致的数据记录中某些列的值空缺。

   不同的数据存储和环境中对于缺失值的表示结果也不同，例如，数据库中是Null，Python返回对象是None，Pandas或Numpy中是NaN。

   在极少数情况下，部分缺失值也会使用空字符串来代替，但空字符串绝对不同于缺失值。从对象的实体来看，空字符串是有实体的，实体为字符串类型；而缺失值其实是没有实体的，即没有数据类型。

   丢失的数据记录通常无法找回，这里重点讨论数据列类型缺失值的处理思路。通常有4种思路。

   1. 丢弃

   这种方法简单明了，直接删除带有缺失值的行记录（整行删除）或者列字段（整列删除），减少缺失数据记录对总体数据的影响。 但丢弃意味着会消减数据特征 ，以下任何一种场景都不宜采用该方法。

   2. 补全

   相对丢弃而言，补全是更加常用的缺失值处理方式。通过一定的方法将缺失的数据补上，从而形成完整的数据记录，对于后续的数据处理、分析和建模至关重要。常用的补全方法如下。

   3. 真值转换法

   在某些情况下，我们可能无法得知缺失值的分布规律，并且无法对于缺失值采用上述任何一种补全方法做处理；或者我们认为数据缺失也是一种规律，不应该轻易对缺失值随意处理，那么还有一种缺失值处理思路—真值转换。

   该思路的根本观点是， 我们承认缺失值的存在，并且把数据缺失也作为数据分布规律的一部分 ，将变量的实际值和缺失值都作为输入维度参与后续数据处理和模型计算中。但是变量的实际值可以作为变量值参与模型计算，而缺失值通常无法参与运算，因此需要对缺失值进行真值转换。

   以用户性别字段为例，很多数据库集都无法对会员的性别进行补足，但又舍不得将其丢弃掉，那么我们将选择将其中的值，包括男、女、未知从一个变量的多个值分布状态转换为多个变量的真值分布状态。

   然后将这3列新的字段作为输入维度替换原来的1个字段参与后续模型计算。

   4. 不处理

   在数据预处理阶段，对于具有缺失值的数据记录不做任何处理，也是一种思路。这种思路主要看后期的数据分析和建模应用， 很多模型对于缺失值有容忍度或灵活的处理方法 ，因此在预处理阶段可以不做处理。

   常见的能够自动处理缺失值的模型包括：KNN、决策树和随机森林、神经网络和朴素贝叶斯、DBSCAN（基于密度的带有噪声的空间聚类）等。这些模型对于缺失值的处理思路是：

   在数据建模前的数据归约阶段，有一种归约的思路是 降维 ，降维中有一种直接选择特征的方法。假如我们通过一定方法确定带有缺失值（无论缺少字段的值缺失数量有多少）的字段对于模型的影响非常小，那么我们根本就不需要对缺失值进行处理。

   因此，后期建模时的字段或特征的重要性判断也是决定是否处理字段缺失值的重要参考因素之一。

   对于缺失值的处理思路是先通过一定方法找到缺失值，接着分析缺失值在整体样本中的分布占比，以及缺失值是否具有显着的无规律分布特征，然后考虑后续要使用的模型中是否能满足缺失值的自动处理，最后决定采用哪种缺失值处理方法。

   在选择处理方法时，注意投入的时间、精力和产出价值，毕竟，处理缺失值只是整个数据工作的冰山一角而已。

   在数据采集时，可在采集端针对各个字段设置一个默认值。以MySQL为例，在设计数据库表时，可通过default指定每个字段的默认值，该值必须是常数。

   在这种情况下，假如原本数据采集时没有采集到数据，字段的值应该为Null，虽然由于在建立库表时设置了默认值会导致“缺失值”看起来非常正常，但本质上还是缺失的。对于这类数据需要尤其注意。

   异常数据是数据分布的常态，处于特定分布区域或范围之外的数据通常会被定义为异常或“噪音”。产生数据“噪音”的原因很多，例如业务运营操作、数据采集问题、数据同步问题等。

   对异常数据进行处理前，需要先辨别出到底哪些是真正的数据异常。从数据异常的状态看分为两种：

   大多数数据挖掘或数据工作中，异常值都会在数据的预处理过程中被认为是噪音而剔除，以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但在以下几种情况下，我们无须对异常值做抛弃处理。

   1. 异常值正常反映了业务运营结果

   该场景是由业务部门的特定动作导致的数据分布异常，如果抛弃异常值将导致无法正确反馈业务结果。

   例如：公司的A商品正常情况下日销量为1000台左右。由于昨日举行优惠促销活动导致总销量达到10000台，由于后端库存备货不足导致今日销量又下降到100台。在这种情况下，10000台和100台都正确地反映了业务运营的结果，而非数据异常案例。

   2. 异常检测模型

   异常检测模型是针对整体样本中的异常数据进行分析和挖掘，以便找到其中的异常个案和规律，这种数据应用围绕异常值展开，因此异常值不能做抛弃处理。

   异常检测模型常用于客户异常识别、信用卡欺诈、贷款审批识别、药物变异识别、恶劣气象预测、网络入侵检测、流量作弊检测等。在这种情况下，异常数据本身是目标数据，如果被处理掉将损失关键信息。

   3. 包容异常值的数据建模

   如果数据算法和模型对异常值不敏感，那么即使不处理异常值也不会对模型本身造成负面影响。例如在决策树中，异常值本身就可以作为一种分裂节点。

   数据集中的重复值包括以下两种情况：

   去重是重复值处理的主要方法，主要目的是保留能显示特征的唯一数据记录。但当遇到以下几种情况时，请慎重（不建议）执行数据去重。

   1. 重复的记录用于分析演变规律

   以变化维度表为例。例如在商品类别的维度表中，每个商品对应的同1个类别的值应该是唯一的，例如苹果iPhone7属于个人电子消费品，这样才能将所有商品分配到唯一类别属性值中。但当所有商品类别的值重构或升级时（大多数情况下随着公司的发展都会这么做），原有的商品可能被分配了类别中的不同值。如下表所示展示了这种变化。

   此时，我们在数据中使用Full join做跨重构时间点的类别匹配时，会发现苹果iPhone7会同时匹配到个人电子消费品和手机数码2条记录。对于这种情况，需要根据具体业务需求处理。

   2. 重复的记录用于样本不均衡处理

   在开展分类数据建模工作时，样本不均衡是影响分类模型效果的关键因素之一。解决分类方法的一种方法是对少数样本类别做简单过采样，通过随机过采样，采取简单复制样本的策略来增加少数类样本。

   经过这种处理方式后，也会在数据记录中产生相同记录的多条数据。此时，我们不能对其中的重复值执行去重操作。

   3. 重复的记录用于检测业务规则问题

   对于以分析应用为主的数据集而言，存在重复记录不会直接影响实际运营，毕竟数据集主要是用来做分析的。

   但对于事务型的数据而言， 重复数据可能意味着重大运营规则问题 ，尤其当这些重复值出现在与企业经营中与金钱相关的业务场景时，例如：重复的订单、重复的充值、重复的预约项、重复的出库申请等。

   这些重复的数据记录通常是由于数据采集、存储、验证和审核机制的不完善等问题导致的，会直接反映到前台生产和运营系统。以重复订单为例：

   因此，这些问题必须在前期数据采集和存储时就通过一定机制解决和避免。如果确实产生了此类问题，那么数据工作者或运营工作者可以基于这些重复值来发现规则漏洞，并配合相关部门，最大限度地降低由此而带来的运营风险。

   本文摘编自《Python数据分析与数据化运营》（第2版），经出版方授权发布。

   J. 如何在两个EXCEL表格中查找重复项

   有时我们可能会在两个工作表中坦老查找重复记录，当数据记录很多时，就必须通过查找重复项的方法来实现。下面我就与大家一起分享一下查看重复记录数据的方法，希望对大家有所帮助。

   • 01

     现在有两个工作表，如图所示，里面部分数据是重复的。
   • 02

     方法一：点击表1的B2单元格，输入if函数“=IF(COUNTIF(Sheet2!A:A,A1)=1,"重复","不重复")”。
   • 03

     输入好公式后，敲击回车键，就可以看见b2单元格显示的结果是“重复”。
   • 04

     把鼠标放在B2单元格右下角，出现如图的十字符号时，按住鼠标左键，向下拉动到最末端的数据。
   • 05

     这是填充之后的效果图。
   • 06

     点击工具栏的数据，再点击筛选，将重复的下拉箭头打开，把所有的重复项都筛选出来，然后删除掉，剩下的就是不重复项。
   • 07

     方法二：可以选择利用函数VLOOKUP。在工作表1，单元格B2输入公式：=VLOOKUP(A2,sheet2!A:A,1,0)，如图所示。
   • 08

     敲击回车键，会出现如下结果。
   • 09

     利用填充工具，拖动填充柄到最下面数据列表为止，会出现如下结果。#N/A表示不重复的数据。
   • 10

     方法三：同样的两个工作表。将工作表2的数据复制到工作表1的下方，将两个工作表用黄色分隔行隔开。
   • 11

     找到开始菜单里面的条件格式，点击新建规则。
   • 12

     在新建规则里面选择“仅对唯一值或重复值设置格式”。
   • 13

     将全部设置格式选择脊信凳为重复，再点击格式选项。
   • 14

     将格式里面的填充颜色改为任意不与表格重复的颜色。
   • 15

     点击确定之后可以看到，所有重复的数据都被填充了颜樱旅色。
   • 16

     拖动鼠标，将被填充颜色的数据选中，按delete键删去，剩下的就是不重复的数据。