使用linux服务器，免不了和vi编辑打交道，命令行下删除数量少还好，如果删除很多，光靠删除键一点点删除真的是头痛，还好Vi有快捷的命令可以删除多行、范围。 删除行 在Vim中删除一行的命令是dd。...删除行范围 删除一系列行的语法如下： :[start],[end]d 例如，要删除从3到5的行，您可以执行以下操作： 1、按Esc键进入正常模式。 2、输入:3,5d，然后按Enter键以删除行。...$-最后一行。 %-所有行。 这里有一些例子： :.,$d-从当前行到文件末尾。 :.,1d-从当前行到文件开头。 10,$d-从第十行到文件末尾。.../foo/d-删除所有不包含字符串“foo”的行。 :g/^#/d-从Bash脚本中删除所有注释，模式^#表示每行以#开头。 :g/^$/d-删除所有空白行，模式^$匹配所有空行。...:g/^\s*$/d-删除所有空白行，与前面的命令不同，这还将删除具有零个或多个空格字符（\s*）的空白行。
标签：VBA 自Excel 2010发布以来，已经具备删除工作表中重复行的功能，如下图1所示，即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复值”。...图1 使用VBA，可以自动执行这样的操作，删除工作表所有数据列中的重复行，或者指定列的重复行。 下面的Excel VBA代码，用于删除特定工作表所有列中的所有重复行。...如果没有标题行，则删除代码后面的部分。...如果只想删除指定列（例如第1、2、3列）中的重复项，那么可以使用下面的代码： Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列的数字，以删除你想要的列中的重复行。
，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看： numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...为了沿袭字典中的访问习惯，还可以用keys()访问标签信息，在series返回index标签，在dataframe中则返回columns列名；可以用items()访问键值对，但一般用处不大。...检测各行是否重复，返回一个行索引的bool结果，可通过keep参数设置保留第一行/最后一行/无保留，例如keep=first意味着在存在重复的多行时，首行被认为是合法的而可以保留 删除重复值，drop_duplicates...，可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换，replace，非常强大的功能，对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作，还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...例如，以某列取值为重整后行标签，以另一列取值作为重整后的列标签，以其他列取值作为填充value，即实现了数据表的行列重整。
loc 用法(Dataframe)： loc([这里是行标识], [这里是列标识]) 示例： data.loc[:,'列一'] #取出所有行第一列，loc可以理解为传入两个参数一个是关于行的，一个是关于列的...iloc 用法(Dataframe) iloc([这里是行标识], [这里是列标识]) 语法与loc 看上去比较类似，但功能更为单一 示例： data.iloc[:,1:4] # 返回全部行，索引为1到...需要注意的是，在访问dataframe时，访问df中某一个具体元素时需要先传入行表索引再确定列索引。 2....，否则按列连接 # 删除一列，在原有的dataframe上进行操作 del df['日期'] 或是使用 pop 方法，返回被删除的数据列(只能是某一列) df.pop('cx') # 通过 drop...参与运算的两个DataFrame并非完全一样，即行列个数和行列名有可能都不同，那么有对应上的就做运算，无填充NaN。 5). 列方向也有相应的计算处理方式。
我们删除了4列，因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的列 我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时，列列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名，则比以后删除更好。...8.删除缺失值 处理缺失值的另一种方法是删除它们。“已退出”列中仍缺少值。以下代码将删除缺少任何值的行。...例如，thresh = 5表示一行必须具有至少5个不可丢失的非丢失值。缺失值小于或等于4的行将被删除。 DataFrame现在没有任何缺失值。...重设索引，但原始索引保留为新列。我们可以在重置索引时将其删除。...但是，这可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量的基数较低时。 低基数意味着与行数相比，一列具有很少的唯一值。例如，Geography列具有3个唯一值和10000行。
Series 序列是表示 DataFrame 的一列的数据结构。使用序列类似于引用电子表格的列。 4. Index 每个 DataFrame 和 Series 都有一个索引，它们是数据行上的标签。...在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...列操作 在电子表格中，公式通常在单个单元格中创建，然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。在 Pandas 中，您可以直接对整列进行操作。...pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...列的选择 在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列： 隐藏列； 删除列； 引用从一个工作表到另一个工作表的范围； 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可
比如说我们现在有这样一张表，那么把这张表做成dataframe，先把每一列都提取出来，然后将这些在列的数据都放到一个大的集合里，在这里我们使用字典。...在DataFrame中增加一列，我们可以直接给值来增加一列，就和python的字典里面添加元素是一样的： import pandas as pd import numpy as np val = np.arange...删除不完整的行（dropna） 假设我们想删除任何有缺失值的行。这种操作具有侵略性，但是我们可以根据我们的需要进行扩展。 我们可以使用isnull来查看dataframe中是否有缺失值。...) 我们也可以增加一些限制，在一行中有多少非空值的数据是可以保留下来的（在下面的例子中，行数据中至少要有 5 个非空值） df1.drop(thresh=5) 删除不完整的列（dropna） 我们可以上面的操作应用到列上...关于dataframe中的统计函数，这里就不多说什么了，具体已经在Serires那个章节中列详细出来了。具体可以参考以下方法。
构建一个 DataFrame 对象的基本语法如下： 举个例子，我们可以创建一个 5 行 4 列的 DataFrame，并填上随机数据： 看，上面表中的每一列基本上就是一个 Series ，它们都用了同一个...以及用一个字典来创建 DataFrame： ? 获取 DataFrame 中的列 要获取一列的数据，还是用中括号 [] 的方式，跟 Series 类似。...从现有的列创建新列： ? 从 DataFrame 里删除行/列 想要删除某一行或一列，可以用 .drop() 函数。...在使用这个函数的时候，你需要先指定具体的删除方向，axis=0 对应的是行 row，而 axis=1 对应的是列 column 。 删除 'Birth_year' 列： ? 删除 'd' 行： ?...数值处理 查找不重复的值 不重复的值，在一个 DataFrame 里往往是独一无二，与众不同的。找到不重复的值，在数据分析中有助于避免样本偏差。
'].isnull() # 查看name这一列是否有空值 2.2 行和列的操作 添加一列 dic = {'name':'前端开发','salary':2万-2.5万, 'company':'上海科技有限公司...data = data.drop([990]) 添加一列 data = data["xx"] = range(len(data)) 删除一列 data = data.drop('序号',axis=1...) axis表示轴向,axis=1,表示纵向(删除一列) 2.3 索引操作 loc loc主要是基于标签(label)的，包括行标签(index)和列标签(columns)，即行名称和列名称，可以使用df.loc...如果为 True，则不要使用串联轴上的索引值。结果轴将被标记为 0, …, n - 1。如果您在连接轴没有有意义的索引信息的情况下连接对象，这将非常有用。请注意，其他轴上的索引值在连接中仍然有效。...可以是列名称、索引级别名称或长度等于 DataFrame 或 Series 长度的数组 left_index：如果True，则使用左侧 DataFrame 或 Series 中的索引（行标签）作为其连接键
DataFrame具有以下特点： 列和列之间可以是不同的类型 ：不同的列的数据类型可以不同 大小可变 （扩容） 标记轴(行级索引 和 列级索引) 针对行与列进行轴向统计（水平，垂直） import pandas...根据DataFrame的定义可以 知晓DataFrame是一个带有标签的二维数组，每个标签相当每一列的列名。...(d) print("dataframe is:") print(df) # 删除一列： one del(df['one']) print(df) #调用pop方法删除一列 df.pop('two'...df2) print(df) 行删除 使用索引标签从DataFrame中删除或删除行。...的行 df = df.drop(0) print(df) 修改DataFrame中的数据 （访问） 更改DataFrame中的数据，原理是将这部分数据提取出来，重新赋值为新的数据。
从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇，可以把剪切板中的数据变成dataframe格式，也就是说直接在excel中复制表格，可以快速转化为dataframe...删除包含缺失值的行： df.dropna(axis = 0) 删除包含缺失值的列： df.dropna(axis = 1) 如果一列里缺失值超过10%，则删除该列： df.dropna(thresh...') 用前一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='ffill') 用下一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='bfill...从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中，但需要把它读取到一个DataFrame中，这样的需求该如何实现？...「行合并」 假设数据集按行分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv 用以下方法可以逐行合并： files = sorted(glob('data/data_row
从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇，可以把剪切板中的数据变成dataframe格式，也就是说直接在excel中复制表格，可以快速转化为dataframe...然后在python中执行pd.read_clipboard()，就能得到一模一样的dataframe数据表： pd.read_clipboard() ?...删除包含缺失值的行： df.dropna(axis = 0) 删除包含缺失值的列： df.dropna(axis = 1) 如果一列里缺失值超过10%，则删除该列： df.dropna(thresh...从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中，但需要把它读取到一个DataFrame中，这样的需求该如何实现？...「行合并」 假设数据集按行分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv ?
处理空值有两种选择: 去掉带有空值的行或列 用非空值替换空值，这种技术称为imputation 让我们计算数据集的每一列的空值总数。...删除空值非常简单: movies_df.dropna() 这个操作将删除至少有一个空值的任何行，但是它将返回一个新的DataFrame，而不改变原来的数据。...这显然是一种浪费，因为在那些被删除的行的其他列中有非常好的数据。...除了删除行之外，您还可以通过设置axis=1来删除空值的列: movies_df.dropna(axis=1) 在我们的数据集中，这个操作将删除revenue_millions和metascore列。...可能会有这样的情况，删除每一行的空值会从数据集中删除太大的数据块，所以我们可以用另一个值来代替这个空值，通常是该列的平均值或中值。 让我们看看在revenue_millions列中输入缺失的值。
print(frame.iloc[1:3, 1]) # 第一行和第二行的第一列 print(frame.iloc[0:2, 0]) # 第零行和第一行的第零列（第一个0可省略） print(frame.iloc...: pay, dtype: object 取得第一行和第二行的第一列 2 5000 3 6000 Name: pay, dtype: object 取得第零行和第一行的第零列 1...删除第一行 print(frame.drop(index=2)) # 另一种删除方法 运行结果如下所示： 将name一列全部换成admin name pay a 1 admin... 删除数据可直接用“del 数据”的方式进行，但这种方式是直接对原始数据操作，不是很安全，pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据，drop()方法返回一个新的对象，不会直接修改原始数据...对象的修改和删除还有很多方法，在此不一一列举，有兴趣的同学可以自己去找一下 统计功能 DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息 DataFrame有非常强大的统计功能，它有大量的函数可以使用
3]，具有本文的这个和其他功能。...对于非数字标签来说，这有点显而易见：为什么（以及如何）Pandas在删除一行后，会重新标记所有后续的行？对于数字标签，答案就有点复杂了。...你逐一进行了几次查询，每次都缩小了搜索范围，但只看了列的一个子集，因为同时看到所有的一百个字段是不现实的。现在你已经找到了目标行，想看到原始表中关于它们的所有信息。一个数字索引可以帮助你立即得到它。...从原理上讲，如下图所示： 一般来说，需要保持索引值的唯一性。例如，在索引中存在重复的值时，查询速度的提升并不会提升。...在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。 索引的另一个重要特性是它是不可改变的。与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。
DataFrame 本身有行索引，也有列索引。这里需要注意一下，它是拥有列索引的，这一点是我们之前没有接触过的。...在刚刚我们学习过访问一列的数据，现在我们来思考一下，如果我想按照行来访问数据怎么办呢？...(type(data)) 以上结果需要你注意的是返回值的类型，全部都是DataFrame，也就是说后边我们使用到的DataFrame的方法都适合来处理这些从文件中读取出来的数据。...在企业中进行数据处理时，对于异常的值，一定要和你的业务场景结合起来才有意义，就像上边的出生日期一样，放在现在肯定是异常的值了，但放在百年前，那就是正常的值。...参数columns，指的是列索引的数据值，就是Excel中的列字段。 参数aggfunc，指的是数据的统计函数，默认为统计平均值，也可以指定为NumPy模块中的其他统计函数。
1.Series（序列）：Series是Pandas库中的一维标记数组，类似于带标签的数组。它可以容纳任何数据类型，并具有标签（索引），用于访问和操作数据。...2.DataFrame（数据框）：DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL中的表。它由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。...DataFrame可以从各种数据源中创建，如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index（索引）：索引是Pandas中用于标识和访问数据的标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和列。 5.缺失数据处理：Pandas具有处理缺失数据的功能，可以检测、删除或替换数据中的缺失值。...8.数据的合并和连接：Pandas可以将多个DataFrame对象进行合并和连接，支持基于列或行的合并操作。
在上一篇文章 数据分析利器 pandas 系列教程（一）：从 Series 说起 中：详细介绍了 pandas 基础数据结构 Series，今天说说另一种数据结构 DataFrame。 ?...的常见方式 同 series 一样，dataframe 也有 index，不同的是，series 除了 index，只有一列，而 dataframe 通常有很多列，比如上面的 dataframe 就有四列...，而且都有名字：name、sex、course、grade，通过这些名字，可以索引到某一列，这些名字称为列（索引），因此，在 dataframe，我更愿意将 index 称为行索引，以此和列索引区分开。...新增删除行或列 新增/删除行或列方法不甚枚举，这里我抛砖引玉只说几种常用的。...删除行/列通过 drop() 函数即可完成： # drop() 的第一个参数是行索引或者列索引 # axis = 0 删除行 df.drop([0,7,8],axis=0,inplace=True)
pip install pandas 2、导入 Pandas import pandas as pd 主要数据结构 「Series」: 一维数组，类似于 Python 列表或 Numpy 数组，但具有标签...\n\n") # 修改列 年龄这一列的所有年龄+1 df['Age'] = df['Age'] + 1 print(df, end="\n\n") # 缺失值处理 填充缺失值 使用每列的均值填充缺失值...(data) # 检查每个单元格是否缺失 print(df.isna()) # 检查每列的缺失值总数 print(df.isna().sum()) # 删除包含缺失值的行 df_dropped_rows...[], DataFrame.iat[] 条件过滤：DataFrame[condition] 「数据操作」: 添加/删除列：DataFrame['new_column'], DataFrame.drop(...() Pivot表：DataFrame.pivot(), DataFrame.pivot_table() 「其他的不会再查！」
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