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Pandas 查找,丢弃唯一的

前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中唯一的,简言之,就是某的数值除空外,全都是一样的,比如:全0,全1,或者全部都是一样的字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些大多形同虚设,所以当数据集很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据中的空 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ ”,如下图: 所以只要把的缺失先丢弃,再统计该的唯一的个数即可。...代码实现 数据读入 检测唯一的所有并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...唯一 ” --> “ 除了空以外的唯一的个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我的其余文章,提建议,共同进步。

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如何使用Excel某几列有标题显示到新

如果我们有好几列有内容,而我们希望在新中将有内容的标题显示出来,那么我们怎么做呢? Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始,我们曾经使用INDEX + MATCH的方式,但是没有成功,一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数,他可以显示,也可以显示标题,还可以多个列有的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示,...则: =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中,ISNUMBER(B2:I2)是判断是不是数字,可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

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如何使用pandas读取txt文件中指定的(有无标题)

最近在倒腾一个txt文件,因为文件太大,所以给切割成了好几个小的文件,只有第一个文件有标题,从第二个开始就没有标题了。 我的需求是取出指定的的数据,踩了些坑给研究出来了。...names 读取哪些以及读取的顺序,默认按顺序读取所有 engine 文件路径包含中文的时候,需要设置engine = ‘python’ encoding 文件编码,默认使用计算机操作系统的文字编码...na_values 指定空,例如可指定null,NULL,NA,None等为空 常见错误:设置不全 import pandas data = pandas.read_table(‘D/anaconda...= [‘names',‘age'],#设置列名,默认第一行数据作为列名 engine = ‘python', encoding = ‘utf8'#指定编码格式) print(data) 输出结果:...以上这篇如何使用pandas读取txt文件中指定的(有无标题)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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使用pandas筛选出指定所对应的行

pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能: select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据的有以下几种方法...: 布尔索引 位置索引 标签索引 使用API 假设数据如下: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar...append=True, drop=False).xs('foo', level=1) # xs方法适用于多重索引DataFrame的数据筛选 # 更直观点的做法 df.index=df['A'] # A...数据提取不止前面提到的情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列等于标量的行,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列属于某个范围内的行...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列不等于某个/些的行 df.loc[df['column_name

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使用Pandas实现1-6分别和第0比大小得较小

一、前言 前几天在Python白银交流群【星辰】问了一个pandas处理Excel数据的问题,提问截图如下: 下图是他的原始代码截图: 二、实现过程 其实他这个代码,已经算实现了,如果分别进行定义的话...,每一做一个变量接收,也是可以实现效果的,速度上虽然慢一些,但是确实可行。...,如下所示: df['min'] = df[['标准数据', '测试1']].min(axis=1) print(df['min']) 后来【dcpeng】还给了一个代码,如下所示: import pandas...for i in range(1, 4): df[f'min{i}'] = df[['标准数据', f'测试{i}']].min(axis=1) print(df) 看上去确实是实现了多比较的效果...当然这里取巧了,使用了字符串格式化。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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Excel与pandas使用applymap()创建复杂的计算

标签:Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算,并讲解了一些简单的示例。...通过表达式赋值给一个新(例如df['new column']=expression),可以在大多数情况下轻松创建计算。然而,有时我们需要创建相当复杂的计算,这就是本文要讲解的内容。...图1 创建一个辅助函数 现在,让我们创建一个取平均值的函数,并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么,在中对每个学生进行循环?不!...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于或整个数据框架的简单方法,就是.applymap()方法,这有点类似于map()函数的作用。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级,但是,需要在三中的每一上分别使用map(),而applymap()能够覆盖整个数据框架(多)。

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Pandas库的基础使用系列---获取行和

前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和的数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,行的位置我们使用类似python中的切片语法。...我们试试看如何最后一也包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了,但是值得注意的是,如果我们使用了-1,那么就不能用loc而是要用iloc。...同样我们可以利用切片方法获取类似前4这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称,所有指标这一也计算在内了。...如果要使用索引的方式,要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单,接下来我们再看看如何获取多行多。为了更好的的演示,咱们这次指定索引df = pd.read_excel("..

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用过Excel,就会获取pandas数据框架中的、行和

在Excel中,我们可以看到行、和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些。...我们仍使用以前的示例文件“用户.xlsx” 图1 图2 可以看到,对于这个小表格/数据框架: 共有5,名称分别为:“用户姓名”、“国家”、“城市”、“性别”、“年龄” 共有4行(标题行除外) df.index...df.columns 提供标题)名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度,在本例中为4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas中获取。...图5 获取多 方括号表示法使获得多变得容易。语法类似,但我们字符串列表传递到方括号中。...要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格 要获取单个单元格,我们需要使用行和的交集。

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VBA实用小程序74:合并单元格转换为居中

“合并后居中”按钮是Excel界面中一个非常方便的功能,很多人都喜欢使用合并单元格。然而,对合并单元格进行一些操作会带来一些问题,Excel会给出下图1所示的提示消息。 ?...其实,Excel有一个隐藏着的替代选项,称为“跨居中”,与合并单元格效果相同,如下图2所示。 ? 图2 虽然两者看起来效果不同,但实质上是不同的,“跨居中”不会导致上图1所示的错误信息提示。...在弹出的“设置单元格格式”对话框中选择“对齐”选项卡,在“水平对齐”下拉列表中选择“跨居中”,如下图3所示。 ?...图3 如果已经有一个包含大量合并单元格的工作簿,如果要一个单元格一个单元格地改变其格式设置,没有必要,因为可以使用下面的VBA程序。...mergedRange As Range '检查当前是否为工作表 If TypeName(ActiveSheet) "Worksheet" Then Exit Sub '遍历已使用的所有单元格

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盘点使用Pandas解决问题:对比两数据取最大的5个方法

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两数据对比的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。...大概意思是说在DF中有2数据,想每行取两数据中的最大,形成一个新,该怎么写?最开始【iLost】自己使用了循环的方法写出了代码,当然是可行的,但是写的就比较难受了。...方法一:【月神】解答 其实这个题目的逻辑和思路也相对简单,但是对于Pandas不熟悉的小伙伴,接受起来就有点难了。...使用numpy结合pandas,代码如下: df['max4'] = np.where(df['cell1'] > df['cell2'],df['cell1'], df['cell2']) df...这篇文章基于粉丝提问,针对df中,想在每行取两数据中的最大,作为新的一问题,给出了具体说明和演示,一共5个方法,顺利地帮助粉丝解决了问题,也帮助大家玩转Pandas,学习Python相关知识。

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使用Pandas完成data数据处理,按照数据中元素出现的先后顺序进行分组排列

一、前言 前几天在Python钻石交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目,使用Pandas完成下面的数据操作:把data中的元素,按照它们出现的先后顺序进行分组排列,结果如new中展示...import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'data': ['A1', 'D3', 'B2', 'C4', 'A1', 'A2', 'B2', 'B3',...new列为data分组排序后的结果 print(df) 结果如下图所示: 二、实现过程 方法一 这里【猫药师Kelly】给出了一个解答,代码和结果如下图所示。...for k, v in Counter(df['data']).items()], []) 运行之后,结果如下图所示: 方法三 【瑜亮老师】从其他群分享了一份代码,代码如下图所示: import pandas...这篇文章主要盘点了使用Pandas完成data数据处理,按照数据中元素出现的先后顺序进行分组排列的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示,一共6个方法,欢迎一起学习交流,我相信还有其他方法,

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为什么MySQL不建议使用NULL作为默认

译者:guangsu. blog.csdn.net/qq_30549099/article/details/107395521 通常能听到的答案是使用了NULL将会使索引失效,但是如果实际测试过一下...NULL是一种对的特殊约束,我们创建一个新时,如果没有明确的使用关键字not null声明该数据,Mysql会默认的为我们添加上NULL约束....有些开发人员在创建数据表时,由于懒惰直接使用Mysql的默认推荐设置.(即允许字段使用NULL).而这一陋习很容易在使用NULL的场景中得出不确定的查询结果以及引起数据库性能的下降....使用NULL容易引发不受控制的事情发生,有时候还会严重托慢系统的性能....根据以上缺点,我们并不推荐在中设置NULL作为的默认,你可以使用NOT NULL消除默认设置,使用0或者''空字符串来代替NULL.

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