在数据分析中,有时候因为一些原因会有重复的记录,因此需要去重。如果重复的那些行是每一列懂相同的,删除多余的行只保留相同行中的一行就可以了,这个在Excel或pandas中都有很容易使用的工具了,例如Excel中就是在菜单栏选择数据->删除重复值,然后选择根据哪些列进行去重就好,pandas中是有drop_duplicates()函数可以用。 但面对一些复杂一些的需求可能就不是那么容易直接操作了。例如根据特定条件去重、去重时对多行数据进行整合等。特定条件例如不是保留第一条也不是最后一条,而是根据两列存在的某种关系、或者保留其中最大的值、或保留评价列文字最多的行等。下面记录一种我遇到的需求:因为设计原因,用户在购物车下的单每个商品都会占一条记录,但价格只记录当次购物车总价,需要每个这样的单子只保留一条记录,但把商品名称整合起来。
来自经管之家 提问1: SPSS的文字类型处理问题,求大神教!! 在EXCEL中这样的数据类型转到SPSS怎么就成字符型再改为日期型还空白了呢? 解答: 这个确实就是字符型的 原因: Excel里的日
一直听人说,程序员面试,面试官喜欢聊底层原理,聊数据结构与算法,聊多线程与高并发。
大家好,我是皮皮。其实这个pandas教程,卷的很严重了,才哥,小P等人写了很多的文章,这篇文章是粉丝【古月星辰】投稿,自己学习过程中整理的一些基础资料,整理成文,这里发出来给大家一起学习。
Apache Parquet属于Hadoop生态圈的一种新型列式存储格式,既然属于Hadoop生态圈,因此也兼容大多圈内计算框架(Hadoop、Spark),另外Parquet是平台、语言无关的,这使得它的适用性很广,只要相关语言有对应支持的类库就可以用;
写在文章前:本系列文章用于博主自己归纳复习一些基础知识,同时也分享给可能需要的人,因为水平有限,肯定存在诸多不足以及技术性错误,请大佬们及时指正。
主键约束 表中任意列只要满足以下条件,都可以用于主键。 ❑ 任意两行的主键值都不相同。 ❑ 每行都具有一个主键值(即列中不允许NULL值)。 ❑ 包含主键值的列从不修改或更新。(大多数 DBMS 不允许这么做,但如果你使用的 DBMS 允许这样做,好吧,千万别!) ❑ 主键值不能重用。如果从表中删除某一行,其主键值不分配给新行。
作者:Kade Killary 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、思源 对很多数据科学家而言,他们的数据操作经常需要使用 Pandas 或者 Tidyverse。理论上,这个说法没有任何错误,毕竟这就是这些工具存在的原因。然而,对于分隔符转换这样的简单任务而言,这些工具往往是大材小用,我们可以直接使用命令行快速处理。 命令行应该是每个开发者都希望掌握的,尤其是数据科学家。熟悉终端的来龙去脉可以毫无疑问地可以让我们变得更加有效率,因此命令行还是计算机技术中的一个很棒的历史课。例如,awk 这个
这是Python数据分析实战基础的第三篇内容,主要对前两篇进行补充,把实际数据清洗场景下常用但零散的方法,按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类,以减少记忆成本,提升学习和使用效率。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL,并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
了解如何在不排序或更改其顺序的情况下使用awk'!visited $ 0 ++'。
本文中记录Pandas操作技巧,包含: 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理:Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas as pd # axis参数:0代表行,1代表列 导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename) # 从Excel文件导入数据
约等于表格 但是:列有要求(同一列只允许同一种数据类型);不是文件(可以导出来成为一个文件);
Pandas 是基于NumPy 基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包,提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
h 或 向左箭头键(←) 光标向左移动一个字符 j 或 向下箭头键(↓) 光标向下移动一个字符 k 或 向上箭头键(↑) 光标向上移动一个字符 l 或 向右箭头键(→) 光标向右移动一个字符 如果你将右手放在键盘上的话,你会发现 hjkl 是排列在一起的,因此可以使用这四个按钮来移动光标。 如果想要进行多次移动的话,例如向下移动 30 行,可以使用 “30j” 或 “30↓” 的组合按键, 亦即加上想要进行的次数(数字)后,按下动作即可! [Ctrl] + [f] 屏幕『向下』移动一页,相当于 [Page Down]按键 (常用) [Ctrl] + [b] 屏幕『向上』移动一页,相当于 [Page Up] 按键 (常用) [Ctrl] + [d] 屏幕『向下』移动半页 [Ctrl] + [u] 屏幕『向上』移动半页
sql可以查询、从数据库取出数据、插入、更新、删除、创建新的数据库、创建新表、创建存储过程、创建视图、设置表视图和存储过程的权限。
文本内容管理和文件查找 文本内容查看 cat //将文件内容标准正序输出(屏幕) -n //显示行号 注意:使用cat查看文件内容时会将文件的所有内容加载至内存,所以应避免使用cat打开巨大文件 tac //将文件内容标准倒叙输出 more //全屏查看文本文件内容,只能从前往后,不能从后往前。 看完自动退出。 less //全屏查看文本文件内容,可从前往后亦可从后往前。看完按Q退出。 head
df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
那有没有更好的办法,其实在主语言中,这不过就是个分支语句的事情嘛,奈何SQL语言我不熟啊。。。
我们使用read读取数据集时,可以先通过info 方法了解不同字段的条目数量,数据类型,是否缺失及内存占用情况
Linux常用命令:awk 显示指定行 cat /proc/meminfo |awk 'NR==1' #显示第一行 awk '/^[0-9]/ && NR==1 {print $1}' /data/hostlist # 过来数字开头而且是第一行,打印第一列;&&和
管道符 | 前面的输出作为后面的输入 grep 可以理解为正则表达式 grep [参数] 文件名 -c 打印符合要求的行数 -v 打印不符合要求的行 -n 在输出符合要求的行的同时连同行号一起输出 -i 忽略大小写 [0-9] ^ grep -c 'root' /etc/passwd grep -nv 'root' /etc/passwd grep '[0-9]' 文件名 grep '^#' -v test.py yhq@yhq-virtual-machine:~$ gr
一位软件工程师Brendan Bycroft制作了一个「大模型工作原理3D可视化」网站霸榜HN,效果非常震撼,让你秒懂LLM工作原理。
==值得注意的是,drop函数不会修改原数据,如果想直接对原数据进行修改的话,可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
匈牙利算法解决的问题概述:有 n 项不同的任务,需要 n 个工人分别完成其中的 1 项,每个人完成任务的成本不一样。如何分配任务使得花费成本最少?
SQL语言有40多年的历史,从它被应用至今几乎无处不在。我们消费的每一笔支付记录,收集的每一条用户信息,发出去的每一条消息,都会使用数据库或与其相关的产品来存储,而操纵数据库的语言正是 SQL !
算法的注意事项:如果需要输出目标数字存在的个数或所在的位置,且目标数字重复存在时,比如目标数字是4,,找到第一个数字4后,把该数字所在的行和列都剔除,继续查找。
1. 索引是什么 2. 索引的类型 3. BTree索引 概念 举例:以5阶数为列 4. B+Tree索引 概念 5阶B+Tree插入举例 B+树的优点 可以使用B+树索引的查询类型 B+Tree索引的限制
# 编写脚本 vi ipssh.sh #! /bin/bash cat /var/log/secure | awk '/Failed/{print $(NF-3)}'|sort|uniq -c|awk '{print $1"="$2;}' > /usr/local/bin/black.list # 查看文件 # awk '/Failed/{print $0}' 字段处理,符号 / / 指定包含 Failed 单词的行,打印 $0 所有列 # 此处是指
数据框约等于表格 数据框不是文件 每一列只允许一种数据类型 一列就是一个向量 一个向量被视为一个整体 可以有重复值
1、having 是在 group by 子句之后:可以针对分组数据进行统计筛选。
Linux文本内容管理和文件查找 1、文本内容管理命令 1.1文本内容排序 sort //默认升序排序,不是按数值大小排序的 -n //根据数值大小进行排序 -r //逆序排序 -t //字段分隔符 -k //以哪个字段为关键字进行排序 -u //去重,排序后相同的行只显示一次 -f //排序时忽略字符大小写 uniq
数组的索引就是列表中的下标,来表明数组中元素的顺序位置;通过查询索引可以获取到想要的元素, 切片是截取到需要元素的集合。
1. 之前我们所学的都是DDL语句,接下来所学的才是真正的DML语句。 插入数据的sql语句就是insert into table_name (column1, column2, ……) values (data1, data2, ……),values左边的括号不加时,默认代表对表的所有列进行插入,不忽略任何一列,加上括号时,可以自己指定某些列进行插入,但值得注意的是如果某些列没有default约束,你还将其忽略进行数据插入的话,则插入数据的操作一定会失败。values右边的括号个数表示向表中插入几行的数据,括号中用逗号分隔开来的数据分别一 一对应表中的列字段。
attr = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
pd.set_option('display.max_columns',None)
Python按照某些列去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
本文实例讲述了Laravel5.1 框架数据库查询构建器用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
matrix 矩阵-二维,只允许一种数据类型;data.frame数据框-二维,每列只允许一种数据类型。
今天研究力扣的一道题死活写不出来对应的算法,没办法自己算法基础太差。于是看了下答案,发现使用什么回溯算法,菜鸟表示平时开发期间写的最复杂的程序就是写了两层for循环,已经很牛逼了有木有?这个回溯算法什么鬼?于是乎百度了下,算是了解了回溯算法是什么玩意儿。这里分析一波八皇后算法来加深一下理解。
昨天有个网友在公众号留言问我~ 统计符合B列条件的A列不重复的计数(多个重复算一个) 我读了两边,领悟了他的问题,就是统计符合条件的另外一列的不重复单元格个数! 这个问题有三个关键点 1、符合条件
基础知识在数据分析中就像是九阳神功,熟练的掌握,加以运用,就可以练就深厚的内力,成为绝顶高手自然不在话下!
x<- seq(1,10,by = 0.5)#1-10之间每隔0.5取一个数(注意是逗号不是分号)
——————————————————————————————————修正:打算更四~五篇,之后更simulink相关操作
在 Linux 下最常使用的文本编辑器就是 vi 或者 vim 了,如果能很好掌握这个编辑器,非常有利于我们更好的在 Linux 下面进行编程开发。
以上这篇python 删除excel表格重复行,数据预处理操作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。
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后,整个文件夹如下图所示。
导语:Power Query 是可证明的,在这个星球上性价比最高的数据处理工具,如果你的工作中需要处理数据,注意,是处理,不是分析,那么此工具必须掌握。对此,90%的鼠标点击,5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章,非常重要,必须掌握。
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