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Pandas 查找,丢弃值唯一的

前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas查找和丢弃 DataFrame 值唯一的,简言之,就是某的数值除空值外,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,数据的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”,如下图: 所以只要把的缺失值先丢弃,再统计该的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测值唯一的所有并丢弃 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 “...值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于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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go已知列表查找字符串

01 May 2016 go已知列表查找字符串 最近在开发遇到一个需求,需要查找某个给定的字符串是否属于有效字符串。...例如以下字符串都是有效字符串: "key1" "key2" "key3" "key4" "key5" "key6" 若查找字符串是key1,存在key1,所以key1是有效字符串,若查找字符串是key0...switch 使用switch语句的特性,遍历所有字符串查找,如下: key := "key1" switch key { case "key1": fallthrough...bug,唯一的方法就是不写代码; 方式三通过使用go标准库sort,将切片先排序后,使用二分法查找目标字符串,算法复杂读相对方式二和方式四较好,为O(logN),N为切片长度,可读性较好,比方式二更优,...若查找字符串是key1,则时间复杂度O(1),但是若查找字符串是最后一个字符串时,时间复杂度和方式二一样,都是O(N),N表示字符串个数,但是该方式没有没有使用任何数据结构,如果对内存开销要求高,可以推荐使用

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DataFrame删除

在操作数据的时候,DataFrame对象删除一个或多个是常见的操作,并且实现方法较多,然而这中间有很多细节值得关注。...如果这些对你来说都不是很清楚,建议参阅《跟老齐学Python:数据分析》对此的详细说明。 另外的方法 除了上面演示的方法之外,还有别的方法可以删除。...我们知道,如果用类似df.b这样访问属性的形式,也能得到DataFrame对象的,虽然这种方法我不是很提倡使用,但很多数据科学的民工都这么干。...因此,如果要让f.d与f['d']等效,还必须要在StupidFrame类添加 __getattr__ 方法,并使用__setattr__方法来处理设置问题(关于这两个方法的使用,请参阅《Python...所以,在Pandas要删除DataFrame的,最好是用对象的drop方法。 另外,特别提醒,如果要创建新的,也不要用df.column_name的方法,这也容易出问题。

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Pandas字符串处理

Pandas字符串处理 Series.str字符串方法列表参考文档 文章目录 Pandas字符串处理 读取数据 获取Series的str属性,使用各种字符串处理函数 使用str的startswith...、contains等得到bool的Series可以做条件查询 需要多次str处理的链式操作 使用正则表达式的处理 Pandas字符串处理: 使用方法:先获取Series的str属性,然后在属性上调用函数...; 只能在字符串列上使用,不能数字列上使用; Dataframe上没有str属性和处理方法 Series.str并不是Python原生字符串,而是自己的一套方法,不过大部分和原生str很相似; 本节演示内容...: 获取Series的str属性,然后使用各种字符串处理函数 使用str的startswith、contains等bool类Series可以做条件查询 需要多次str处理的链式操作 使用正则表达式的处理...df["bWendu"].str # 字符串替换函数 df["bWendu"].str.replace

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字符串查找子串_cstring查找字符串

我们在字符串 A 查找字符串 B,则 A 就是主串,B 就是模式串。我们把主串的长度记为 n,模式串长度记为 m。由于是在主串查找模式串,因此,主串的长度肯定比模式串长,n>m。...如果发现一个不等的字符,则重新回到前面的步骤查找 s 是否有字符与 t 的第一个字符相等。 如下图所示,s 的第1 个字符和 t 的第 1 个字符相等,则开始匹配后续。...字符串匹配算法的案例 最后我们给出一道面试中常见的高频题目,这也是对字符串匹配算法进行拓展,从而衍生出的问题,即查找出两个字符串的最大公共字串。...首先,你需要对于字符串 a 和 b 找到第一个共同出现的字符,这跟前面讲到的匹配算法在主串查找第一个模式串字符一样。...这样 a 和 b 每个互相匹配的字串都会被访问一遍。全局还要维护一个最长子串及其长度的变量,就可以完成了。 代码结构来看,第一步需要两层的循环去查找共同出现的字符,这就是 O(nm)。

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字符串查找----Rabin-Karp算法(基于散

Rabin-Karp算法是一种基于散的子字符串查找算法--先计算模式字符串的散值,然后用相同的散函数计算文本中所有可能的M个字符的子字符串的山裂纸并与模式字符串的散值比较。...基本思想:长度为M的对应着一个R进制的M位数, 举例说明Rabin-Karp算法: 例如要在文本3141592653589793找到模式26535,首先选择散列表大小Q(这里设置为997),采用除留余数法...,散值为26535%997 = 613,然后计算文本中所有长度为5的字符串的散值并寻找匹配。...关键思想:实现Rabin-Karp算法关键是要找到一种方法能够快速地计算出文本中所有长度等于要匹配字符串长度的子字符串的散值。也就是对所有位置i,  高效计算出文本i+1位置的子字符串的值。...计算散函数:对于5位的数,可以用int直接计算,但如果M等于100、1000就不行了。这时候可以使用Horner方法。

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【如何在 Pandas DataFrame 插入一

前言:解决在Pandas DataFrame插入一的问题 Pandas是Python重要的数据处理和分析库,它提供了强大的数据结构和函数,尤其是DataFrame,使数据处理变得更加高效和便捷。...为什么要解决在Pandas DataFrame插入一的问题? Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构,由行和组成,类似于Excel的表格。...解决在DataFrame插入一的问题是学习和使用Pandas的必要步骤,也是提高数据处理和分析能力的关键所在。 在 Pandas DataFrame 插入一个新。...总结: 在Pandas DataFrame插入一是数据处理和分析的重要操作之一。通过本文的介绍,我们学会了使用Pandas库在DataFrame插入新的。...在实际应用,我们可以根据具体需求使用不同的方法,如直接赋值或使用assign()方法。 Pandas是Python必备的数据处理和分析库,熟练地使用它能够极大地提高数据处理和分析的效率。

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pythonpandasDataFrame对行和的操作使用方法示例

pandas的DataFrame时选取行或: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w'使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格的'w'使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格的'w',返回的是DataFrame...类型 data[['w','z']] #选择表格的'w'、'z' data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行,前闭后开,包括前不包括后 data[1:2] #返回第2行,0计,返回的是单行...下面是简单的例子使用验证: import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame对行和的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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Python-科学计算-pandas-08-字符串操作1

系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 pandas:0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算版块 今天讲讲pandas模块: 对的每一个元素进行同样的字符串操作 今天讲其中的3个操作: 切片,字符串替换,字符串连接 Part 1:目标 ?...已知Df某都是字符串,每一个字符串都有一个文件与其对应,目标在于获取每一个文件的名称 存在以下规律: 字符串的最后一个字符是D或者F 其中D表示该字符串是一个txt文本文件的名称 其中F表示该字符串是一个...pdf文本文件的名称 这些文件的名称最终组成是: FINAL_元素.文件类型 实现方法: 提取该每个元素的最后一位字符 根据规则进行替换,获取文件类型 字符串连接,加上常量 FINAL_ 和 ....综上,整体效果是按整体进行字符串操作,无需遍历循环,大大减少代码量

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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创建计算,并讲解了一些简单的示例。...那么,在对每个学生进行循环?不!记住,我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列,因为如果我们有一个大的数据集,这样做效率很低。...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。...注意下面的代码,我们只在包含平均值的三上应用函数。因为我们知道第一包含字符串,如果我们尝试对字符串数据应用letter_grade()函数,可能会遇到错误。...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的切片语法。...我们试试看如何将最后一也包含进来。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。...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(".....通常是建议这样获取的,因为代码的可读性上更容易知道我们获取的是哪一行哪一。当然我们也可以通过索引和切片的方式获取,只是可读性上没有这么好。

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Python-科学计算-pandas-09-df字符串操作2

系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 pandas:0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算版块 今天讲讲pandas模块: 对的每一个元素进行同样的字符串操作 今天讲其中的1个操作: split Part 1:目标 已知Df某都是字符串,每一个字符串都有一个文件与其对应...后的文件类型 组合两者 加入到原来的Df 修改前后文件名 Part 2:代码 import pandas as pd dict_1 = {"file_name": ["P10-CD1.txt",...的每个元素实行split("-")操作,理论上生成一个列表,expand=True表示将生成列表结果分为多个 se_1 = df_2["文件名"] + "." + df_3["文件类型"],实现两个Df...之间对应每个元素的字符串连接操作,生成一个Series对象 df_1["new_file_name"] = se_1,df_1新增一new_file_name 本文为原创作品

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pandas字符串处理函数

pandas,通过DataFrame来存储文件的内容,其中最常见的数据类型就是字符串了。针对字符串pandas提供了一系列的函数,来提高操作效率。...这些函数可以方便的操作字符串类型的Series对象,对数据框的某一进行操作,这种向量化的操作提高了处理效率。pandas字符串处理函数以str开头,常用的有以下几种 1....判断是否包含子字符串 通过str.contain函数来实现局部查找,类似re.search函数,用法如下 >>> df = pd.DataFrame(['A_1_1', 'B_2_1', 'C_3_1'...str.contains('\w+') 0 True 1 True 2 True 3 True Name: 0, dtype: bool 用str.match函数来实现从头开始的全局查找...# 返回值为一个行为多重索引的数据框 # match表示匹配的顺序,0开始计数 >>> df[0].str.extractall(r'(?

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对比Excel,Python pandas删除数据框架

标签:Python与Excel,pandas 删除也是Excel的常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法,删除与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除的数据框架,仍然使用前面给出的“用户.xlsx”的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似,我们也可以使用.drop()删除。...唯一的区别是,在该方法,我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法的一些说明: 要删除单列:传入列名(字符串)。 删除多:传入要删除的的名称列表。...图2 del方法 del是Python的一个关键字,可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架删除。 注意,当使用del时,对象被删除,因此这意味着原始数据框架也会更新以反映删除情况。

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字符串匹配:字符串查找某子串

需求 我们在平时的软件开发,尤其是嵌入式开发,字符串匹配是非常重要的一个算法。而目前常用的字符串匹配算法有很多,下面就来介绍几个。...具体算法 常规方法 对于字符串存放在字符数组的定长顺序存储结构,可以利用计数指针指示主串和模式串当前正在比较的字符位置。算法的基本思路是:主串的第i个字符起和模式串的第一个字符比较。...知道模式串被比较完成,代表主串存在模式串。...next 数组各值的含义:代表当前字符之前的字符串,有多大长度的相同前缀后缀。例如如果next [j] = k,代表j 之前的字符串中有最大长度为k 的相同前缀后缀。...这就意味着在某个字符失配时,该字符对应的next 值会告诉你下一步匹配,模式串应该跳到哪个位置(跳到next [j] 的位置)。

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