pandas.core.frame.DataFrame； 生成一个随机数数组； 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。
subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...四、按照多列去重 对多列去重和一列去重类似，只是原来根据一列是否重复删重。现在要根据指定的列判断是否存在重复（顺序也要一致才算重复）删重。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复，默认保留第一条，故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...由于原始数据是从hive sql中跑出来，表示商户号之间关系的数据，merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...经过这个函数就可以解决两行中值的顺序不一致问题。因为集合是无序的，只要值相同不用考虑顺序。 duplicated()：判断变成冻结集合的列是否存在重复值，若存在标记为True。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。
（也表示查询的结果） * 参数思：selection表示查询的条件，PHONE_NUMBER+" = ?"...表示根据手机号去查询模式 * 参数五：selectionArgs 表示查询条件对应的值,new String[]{phoneNumber}表示查询条件对应的值 * 参数六：String...,new String[]{MODEL}表示查询该表当中的模式（也表示查询的结果） * 参数思：selection表示查询的条件，PHONE_NUMBER+" = ?"...表示根据手机号去查询模式 * 参数五：selectionArgs 表示查询条件对应的值,new String[]{phoneNumber}表示查询条件对应的值 * 参数六：String groupBy...，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对ZaLou.Cn的支持。
中的一个特殊字典，其中每个列名是key，每一列的数据为value（注：这个特殊的字典允许列名重复），该种形式对列名无任何要求。...当方括号内用一个列名组成的列表时，则意味着提取结果是一个DataFrame子集； df.loc[:, 'A']：即通过定位符loc来提取，其中逗号前面用于定位目标行，此处用:即表示对行不限定；逗号后面用于定位目标列...在Spark中，提取特定列也支持多种实现，但与Pandas中明显不同的是，在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一列，大多还是用于得到一个DataFrame，而不仅仅是得到该列的Column类型...03 小结 本文分别列举了Pandas和Spark.sql中DataFrame数据结构提取特定列的多种实现，其中Pandas中DataFrame提取一列既可用于得到单列的Series对象，也可用于得到一个只有单列的...DataFrame子集，常用的方法有4种；而Spark中提取特定一列，虽然也可得到单列的Column对象，但更多的还是应用select或selectExpr将1个或多个Column对象封装成一个DataFrame
在这篇文章中，处理数据集时我们将会使用在PySpark API中的DataFrame操作。...('parquet_data.parquet') 4、重复值 表格中的重复值可以使用dropDuplicates()函数来消除。...指定从括号中特定的单词/内容的位置开始扫描。...10、缺失和替换值 对每个数据集，经常需要在数据预处理阶段将已存在的值替换，丢弃不必要的列，并填充缺失值。pyspark.sql.DataFrameNaFunction库帮助我们在这一方面处理数据。...13.2、写并保存在文件中 任何像数据框架一样可以加载进入我们代码的数据源类型都可以被轻易转换和保存在其他类型文件中，包括.parquet和.json。
这个函数的使用注意点包括 header（是否有表头以及哪一行是表头）， sep（分隔符），和 usecols（要使用的列/字段的子集）。read_excel：读取Excel格式文件时使用它。...describe：提供数据集的描述性摘要（比如连续值的统计信息、类别型字段的频次信息等）。shape: 行数和列数（注意，这是Dataframe的属性，而非函数）。...图片 5.处理重复我们手上的数据集很可能存在重复记录，某些数据意外两次输入到数据源中，清洗数据时删除重复项很重要。...以下函数很常用：duplicated: 识别DataFrame中是否有重复，可以指定使用哪些列来标识重复项。drop_duplicates：从 DataFrame 中删除重复项。...一般建议大家先使用 duplicated检查重复项，确定业务上需要删除重复项，再使用这个函数。图片 6.处理缺失值现实数据集中基本都会存在缺失值的情况，下面这些函数常被用作检查和处理缺失值。
因此，对返回的Series所做的任何就地修改全都会反映到源DataFrame上。通过Series的copy方法即可指定复制列。...i处，并得到新的Index is_monotonic 当各元素均大于等于前一个元素时，返回True is_unique 当Index没有重复值时，返回True unique 计算Ilndex中唯一值的数组...Index会被完全使用，就像没有任何复制一样 method 插值（填充）方式 fill_value 在重新索引的过程中，需要引入缺失值时使用的替代值 limit 前向或后向填充时的最大填充量 tolerance...时，你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。...，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集： print(obj) mask = obj.isin(['b', 'c']) print(mask) print(obj[mask])
, limit, copy ) 改变、重排Series和DataFrame索引，会创建一个新对象，如果某个索引值当前不存在，就引入缺失值。...，选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签，同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置，从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[:,where...() 计算均值 20 .quantile() 计算分位数（0到1） 21 .isin() 用于判断矢量化集合的成员资格，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集 22 .unique(...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel 从ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandas写的HDF5文件 7 read_html 读取HTML文档中的所有表格...举例：删除后出现的重复值： df['city'].drop_duplicates() 结语 文章中总结的是都是一些Pandas常用的方法，至于一些基础的概念还需要你学到Pandas的时候去理解，例如Series
2）修改列名：该数据的名称不易于理解，需要改列名 3）选择部分子集：因为有部分列在数据分析中不需要用到 4）可能存在逻辑问题需要筛选：比如Unit Price为负 5）格式一致化：Description...可能会存在有标点符号掺杂／大小写不一致／空格重复出现等问题 6）消灭空值：CustomerID、Description、Country和UnitPrice都出现了NaN值，需要去掉 于是下面就开始后续的数据清洗...修改后 四、选择部分子集 这是一个8列*541909行的数据集。 ? ? #选择子集，选择其中一列 subDataDF1=DataDF["InvoiceDate"] ?...axis＝1表示逢空值去掉整列 # 'any'如果一行（或一列）里任何一个数据有任何出现Nan就去掉整行， ‘all’一行（或列）每一个数据都是Nan才去掉这整行 DataDF.dropna(how...='any') DataDF.dropna(how='all') # 更精细的thresh参数，它表示留下此行（或列）时，要求有多少［非缺失值］ DataDF.dropna(thresh = 6 )
() data['ID'] = range(0,10) print(np.shape(data)) # (10,1) DataFrame增加一列数据，且值相同 import pandas...=‘first'时，就是保留第一次出现的重复行 # keep='last'时就是保留最后一次出现的重复行。 ...重新调整index的值 import pandas as pd data = pd.DataFrame() data['ID'] = range(0,3) # data = # ID... # how: 'any'表示行或列只要含有NaN就去除，'all'表示行或列全都含有NaN才去除 # thresh: 整数n，表示每行或列中至少有n个元素补位NaN，否则去除 # subset...: ['name', 'gender'] 在子集中去除NaN值，子集也可以index，但是要配合axis=1 # inplace: 如何为True，则执行操作，然后返回None print(data
将DataFrame随机切成两个子集 有时你会想将手上的DataFrame 随机切成两个独立的子集，选取其中一个子集来训练机器学习模型是一个常见的情境。...一行描述数值栏位 当你想要快速了解DataFrame里所有数值栏位的统计数据（最小值、最大值、平均和中位数等）时可以使用describe函数： 你也可以用取得想要关注的数据一节的技巧来选取自己关心的统计数据...： 找出栏位里所有出现过的值 针对特定栏位使用unique函数即可： 分组汇总结果 很多时候你会想要把DataFrame里头的样本依照某些特性分门别类，并依此汇总各组（group）的统计数据。...DataFrame中apply函数的进度。...接下来最重要的是培养你自己的「pandas 肌肉记忆」：「重复应用你在本文学到的东西，分析自己感兴趣的任何数据并消化这些知识」。 如果你有任何其他pandas 技巧，也请不吝留言与我分享！
索引，会创建一个新对象，如果某个索引值当前不存在，就引入缺失值。...，选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签，同时选取行和列 5 df.iloc[where] 通过整数位置，从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[where_i...() 计算均值 20 .quantile() 计算分位数（0到1） 21 .isin() 用于判断矢量化集合的成员资格，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集 22 .unique(...3 .drop_duplicates() 删除重复行，返回删除后的DataFrame对象。...举例：删除后出现的重复值： df['city'].drop_duplicates() 结语 文章中总结的是都是一些Pandas常用的方法，至于一些基础的概念还需要你学到Pandas的时候去理解，例如Series
isnull.sum() 选择在一列中不为空的数据，例如，“Metro”不为空。...Metro值为N/A的行 3.2为固定的一组列选择非空行 选择2000之后没有null的数据子集： 如果要在7月份选择数据，需要找到包含“-07”的列。...3.3 用空值对划分子集 选择我们希望拥有至少50个非NA值的行，但不限列： # Drop the rows where at least one columns is NAs. # Method 1:...我们想看看是否有任何重复的城市或地区。我们需要确定在分析中使用的唯一ID（city和region）。...删除重复的值。 ‘CountyName’和’SizeRank’组合已经是唯一的了。所以我们只使用列来演示drop_duplicated的语法。
的值不大于1的子集 >>> s[(s 2)] # 选择Seriess的值是2 的子集 >>> df[df['Population']>1200000000] # 使用过滤器来调整数据框...>>> df.columns # 描述DataFrame列 >>> df.info() # DataFrame信息 >>> df.count() # 非空值的个数 统计信息 >>> df.sum(...>>> df2.duplicated('Type') # 检查特定列重复的 >>> df2.drop_duplicates('Type', keep=...=0).transform(customSum) 缺失值处理 >>> df.dropna() # 删除缺失值 >>> df3.fillna(df3.mean())# 用特定的值填充...Join join方法提供了一个简便的方法用于将两个DataFrame中的不同的列索引合并成为一个DataFrame。
数据结构 DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...() 如果指定了列序列，则 DataFrame 的列就会按照指定顺序进行排列，代码示例： pd.DataFrame(data,columns=['state','year','pop']) 如果传入的列在数据中找不到...例如，我们可以给那个空的 “debt” 列赋上一个标量值或一组值（数组或列表形式），代码示例： frame2.debt = np.arange(6.) frame2 注意：将列表或数组赋值给某个列时，...two', 'four','five']) frame2.debt = val frame2 为不存在的列赋值会创建出一个新列。...构建 Series 或 DataFrame 时，所用到的任何数组或其他序列的标签都会被转换成一个 Index，代码示例： import numpy as np import pandas as pd obj
默认值为5，也可以自定义参数。 ? 2、查看特定列的数据 ? 3、查看所有列的名字 ? 4、查看信息 查看DataFrame的数据属性总结： ? 5、返回到DataFrame ?...6、查看DataFrame中的数据类型 ? 三、分割：即Excel过滤器 描述性报告是关于数据子集和聚合的，当需要初步了解数据时，通常使用过滤器来查看较小的数据集或特定的列，以便更好的理解数据。...11、在Excel中复制自定义的筛选器 ? 12、合并两个过滤器的计算结果 ? 13、包含Excel中的功能 ? 14、从DataFrame获取特定的值 ?...4、将总列添加到已存在的数据集 ? 5、特定列的总和，使用loc函数 ? 或者，我们可以用以下方法： ? 6、用drop函数删除行 ? 7、计算每列的总和 ?...默认方法； outer——当左侧或右侧DataFrame中存在匹配时，返回所有记录。 ? 以上可能不是解释这个概念的最好例子，但原理是一样的。
在方括号内，提供所需值的向量： metadata[ , 1:2] # dataframe containing first two columns metadata[c(1,3,6), ] # dataframe...，我们可以使用数据集中特定列的逻辑向量来仅选择数据集中的行，其中TRUE值与逻辑向量中的位置或索引相同。...---- 注意：有更简单的方法可以使用逻辑表达式对数据帧进行子集化，包括filter()和subset()函数。这些函数将返回逻辑表达式为TRUE的数据帧的行，允许我们在一个步骤中对数据进行子集化。...从metadata列表的组件中提取celltype列。从celltype值中仅选择最后5个值。 ---- 为列表中的组件命名有助于识别每个列表组件包含的内容，也更容易从列表组件中提取值。...为避免这种情况，可以在导出文件时设置参数col.names = NA，以确保所有列名称都与正确的列值对齐。 将向量写入文件需要与数据框的函数不同。
另一方面，还存在一些“隐形”错误，难以察觉，但却可能引发严重问题。尽管这类错误不会触发警告，但可能导致函数或操作以出人意料的方式运行，从而产生未察觉到的结果变化。...假设促销数据存储在一个DataFrame中，看起来像下面这样（实际上不会这么小）： 如果你想跟随并自己做示例，以下是用于创建这个DataFrame的Pandas代码： import pandas as...由于某种原因，一些促销代码值未被记录。 groupby函数默认忽略缺失值。要包含它们在计算中，你需要将dropna参数设置为False。...在Pandas的DataFrame上进行索引非常有用，主要用于获取和设置数据的子集。 我们可以使用行和列标签以及它们的索引值来访问特定的行和标签集。 考虑我们之前示例中的促销DataFrame。...这些方法用于从DataFrame中选择子集。 loc：按行和列的标签进行选择 iloc：按行和列的位置进行选择 默认情况下，Pandas将整数值（从0开始）分配为行标签。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
