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pandas删除某列有空值的行_drop的之

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 0.摘要 dropna()方法,能够找到DataFrame类型数据的空值(缺失值),将空值所在的行/列删除后,将新的DataFrame作为返回值返回。...如果该行/列中,非空元素数量小于这个值,就删除该行/列。 subset:子集。列表,元素为行或者列的索引。...d.dropna(axis=0, how='any')) 按行删除:所有数据都为空值,即删除该行 # 按行删除:所有数据都为空值,即删除该行 print(d.dropna(axis=0, how='...:删除第0、5、6、7列都为空的行 # 设置子集:删除第0、5、6、7列都为空的行 print(d.dropna(axis='index', how='all', subset=[0,5,6,7]))...设置子集:删除第5、6、7行存在空值的列 # 设置子集:删除第5、6、7行存在空值的列 print(d.dropna(axis=1, how='any', subset=[5,6,7])) 原地修改

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【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

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。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...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。...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-

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    【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

    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。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...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。

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    linux中删除export变量名中的某个值

    在Linux中,如果你想要从export变量名中删除某个值,可以使用以下方法:查看当前export变量名的值在终端中输入以下命令,查看当前export变量名的值: echo $EXPORT_VARIABLE...删除变量名中的某个值如果你想从export变量名中删除某个值,可以使用sed命令: export EXPORT_VARIABLE=$(echo $EXPORT_VARIABLE | sed 's/:删除的值中包含了斜杠。...验证变量名的值是否已经被删除在终端中输入以下命令,查看当前export变量名的值是否已经被删除: echo $EXPORT_VARIABLE 如果输出的结果中不包含你要删除的值,则表示变量名的值已经被成功删除...注意:以上命令只是在当前终端中删除了export变量名的某个值。如果你想要永久删除某个值,需要将相关的命令添加到~/.bashrc或.bash_profile文件中。

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    如何删除数据框中所有性状都缺失的行?

    删除上面数据框中的第二行和第四行! 在数据分析中,有时候需要将缺失数据进行删除。...删除数据很有讲究,比如多性状模型分析时,个体ID1的y1性状缺失,y2性状不缺失,评估y1时,不仅可以通过亲缘关系矩阵和固定因子进行评估,还可以根据y1和y2的遗传相关进行评估,这时候,y1的缺失就不需要删除...有时候y1和y2性状都缺失,这时候就没有必要保留了,增加运算量,还增加错误的可能性,这时候就需要将其删除。...一般都是使用tidyverse进行清洗数据,但是drop_na函数没有这个功能,这里总结一下,如果有这种需求,如何处理。...0.6868529 8 8 0.07050839 -0.4456620 9 9 0.12928774 1.2240818 10 10 1.71506499 0.3598138 这个数据中

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    动态数组公式:动态获取某列中首次出现#NA值之前一行的数据

    标签:动态数组 如下图1所示,在数据中有些为值错误#N/A数据,如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据(图中红色数据,即图2所示的数据),如何使用公式解决?...图1 图2 如示例图2所示,可以在单元格G2中输入公式: =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...))),""))-1,DROP(TAKE(data,i),i-1)) 即可获得想要的数据。...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据,则将公式稍作修改为: =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变,那么上述公式会自动更新为最新获取的值。

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    对比Excel,Python pandas删除数据框架中的行

    标签:Python与Excel,pandas 对于Excel来说,删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架中删除行的技术。...准备数据框架 我们将使用前面系列中用过的“用户.xlsx”来演示删除行。 图1 注意上面代码中的index_col=0?如果我们将该参数留空,则索引将是基于0的索引。...使用.drop()方法删除行 如果要从数据框架中删除第三行(Harry Porter),pandas提供了一个方便的方法.drop()来删除行。...inplace:告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。 按名称删除行 图2 我们跳过了参数axis,这意味着将其保留为默认值0或行。因此,我们正在删除索引值为“Harry Porter”的行。...这次我们将从数据框架中删除带有“Jean Grey”的行,并将结果赋值到新的数据框架。 图6

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    用过Excel,就会获取pandas数据框架中的值、行和列

    在Excel中,我们可以看到行、列和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中,数据存储在计算机内存中(即,用户不能直接看到),幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理的东西了。...返回索引列表,在我们的例子中,它只是整数0、1、2、3。...语法如下: df.loc[行,列] 其中,列是可选的,如果留空,我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引,因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc的语法是df.loc[行,列],需要提醒行(索引)和列的可能值是什么?

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    Day5生信入门——数据结构(!选修!直接使用数据框中的变量!没学!!)

    read.table,调出对应的帮助文档,翻到example部分研究一下。 向量 1....:4)]#除了第2-4个元素 x[c(1,5)]#第1个和第5个元素 2) 根据值 x[x==10]#等于10的元素 x[x0] x[x %in% c(1,2,5)]#存在于向量c(1,2,5)中的元素...用以下命令即可获得示例数据框:X<-read.csv('doudou.txt') 图片 2)设置行名和列名 X数据里有doudou.txt 注意这里的变量...X是一个数据框 colnames(X) #查看列名 rownames(X) #查看行名,默认值的行名就是行号,1.2.3.4... colnames(X)[1]数据...b列 X$列名#也可以提取列(优秀写法,而且这个命令还优秀到不用写括号的地步,并且支持Tab自动补全哦,不过只能提取一列)6)直接使用数据框中的变量!!!!!!

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    linux下提取日志文件中的某一行JSON数据中的指定Key

    背景 今天在定位问题时,通过日志打印出来调用第三方接口的返回结果对象的值,但因为这个返回信息太多,导致日志打印时对应的这行日志翻了四五屏才结束,这种情况下不好复制粘贴出来去具体分析返回结果对象,主要是我们需要针对返回的...提取 vim logs/service.log打开对应的日志文件,然后:set nu设置行号显示,得到对应的日志所在行号为73019 使用sed -n "开始行,结束行p" filename将对应的日志打印出来...sed -n "73019,73019p" logs/service.log,过滤得到我们所需要的日志行。 将对应的日志保存到文件中,方便我们分析。...sz 20220616.log 使用Nodepad++打开json文件,此时打开文件还是一行数据,我们需要将json数据进行格式化,变成多行。...【插件】->【JSON Viewer】->【Format JSON】 过滤出指定Key所在的行,grep imei 20220616.log > 20220616_imei.log 最终得到了我们想要的数据

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    以太坊中Solidity行 · 大金刚境:语法详解#变量的数据位置和枚举

    以太坊中Solidity行 · 大金刚境:语法详解#变量的数据位置和枚举 众所周知,以太坊开发拥有四种境界:金刚境,指玄境,天象境以及陆地神仙。...今天我们继续来学习Solidity的语法来深造大金刚境界。 一、变量的数据位置 在solidity中,变量的位置主要分为两类。第一类是memory,是将变量存储在内存之中。...需要注意的是,状态变量如果不指定,默认是存储在storage中。而在函数之中的局部变量同样是在storage。不过函数参数以及返回值它们的默认存储位置是存储在内存之中,即memory。...= 200; } } 这样是引用传递,会改变源数据的值。...而storage更改为memory为数据拷贝,是并不会改变源数据的值的。 二、枚举 枚举主要用于什么方面呢?

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    那位用Rust重写数据库的创始人来复盘了:删除27万行C++代码,值吗?

    嘉宾 | 吴英骏博士 采访 | 赵钰莹 数据库初创企业 RisingWave Labs 曾经发表了一篇博客文章,宣布完全删除掉了 RisingWave(该公司开发的云原生流式数据库) 的 27 万行 C...InfoQ:从之前披露的文章中可以看到团队最初选择的是 C++ 语言来构建,并集结了多位具有 10 年以上经验的 C++ 工程师,当时是看中了 C++ 的哪些特质还只是遵循市面上大部分数据库系统的选择?...其次,包管理非常少,C++ 有非常多的库,包管理非常复杂,可能需要花费几个小时去想如何在 CMake 里面配置一个包管理工具,甚至是在花费了很多时间之后,我们发现装不上去,还可能会遇到重名的问题(其他项目中使用的变量名称可能和我们使用的库中的名字重合了...此外,Rust 本身在高速发展中,整个社区非常有活力,提问基本都能够得到及时回复,这是我们从 Rust 生态中受益的地方。...重写理由 InfoQ:你会建议什么类型的公司或者业务团队在什么情况下选择重写?

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    R in action读书笔记(20)第十五章 处理缺失数据的高级方法

    缺失数据的分类: (1) 完全随机缺失:若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关,则数据为完全随机缺失(MCAR) (2) 随机缺失:若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关,与它自己的未观测值不相关...15.3 探索缺失值模式 15.3.1 列表显示缺失值 mice包中的md.pattern()函数可生成一个以矩阵或数据框形式展示缺失值模式的表格: > library(mice) > data(sleep...15.5 理性处理不完整数据 15.6 完整实例分析(行删除) 函数complete.cases()可以用来存储没有缺失值的数据框或者矩阵形式的实例(行): newdata值的其他方法 处理缺失数据的专业方法 ? 15.8.1 成对删除 处理含缺失值的数据集时,成对删除常作为行删除的备选方法使用。...如均值、中位数或众数)来替换变量中的缺失值。

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    R语言处理缺失数据的高级方法

    ; (3)删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值 缺失值数据的分类: (1)完全随机缺失:若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关,则数据为完全随机缺失(MCAR)。...(2)随机缺失:若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关,与它自己的未观测值不相关,则数据为随机缺失(MAR)。 (3)非随机缺失:若缺失数据不属于MCAR或MAR,则数据为非随机缺失(NIMAR)。.../0 TRUE TRUE FALSE x0 FALSE FALSE TRUE complete.cases()可用来识别矩阵或数据框中没有缺失值的行,若每行都包含完整的实例,则返回TRUE...5.理性处理不完整数据 6.完整实例分析(行删除) 函数complete.cases()、na.omit()可用来存储没有缺失值的数据框或矩阵形式的实例(行): [plain] view plaincopy...处理生存分析缺失值的Kaplan-Meier多重插补 mix 一般位置模型中混合类别型和连续型数据的多重插补 pan 多元面板数据或聚类的多重插补 (1)成对删除 处理含缺失值的数据集时,成对删除常作为行删除的备选方法使用

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    R 数据整理(七:使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0)

    ,后续的参数是条件,这些条件是需要同时满足的,另外,条件中取 缺失值的观测自动放弃,这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同,逻辑下标中有缺失值会在结果中 产生缺失值。...2.3 distinct 用来去除重复行,有时我们希望得到一个或若干个变量组合的所有不同值。...dplyr 包的 distinct() 函数可以对数据框指定若干变 量,然后筛选出所有不同值,每组不同值仅保留一行。...2.4 drop_na 效果和na.omit 一样,但是高级之处在于,其可以指定列,对数据框某列存在NA 的行直接删除: > library(tidyr) > drop_na(X,X1) X1 X2...nest 与unnest 对于数据框,我们可以使用split 将数据框按某列拆分为多个数据框,并储存在列表中。

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