我尝试模糊匹配两个csv文件,每个文件包含一列名称,它们相似但不相同。
到目前为止我的代码如下:
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from fuzzywuzzy import process
import csv
save_file = open('fuzzy_match_results.csv', 'w')
writer = csv.writer(save_file, lineterminator = '\n')
def parse_csv(path):
with open
"RemoveAll“类是链表类的一部分。我编写的类从链表中删除所有键,但不删除重复的键。
有人知道为什么吗?我怎样才能删除重复的密钥?
public class LinkedIntList {
private ListNode front;
private String name = "front";
// Constructs an empty list.
public LinkedIntList() {
front = null;
}
public void removeAll(int ke
python pandas的新手,需要删除重复的索引行,并根据一列的标志在重复行中只保留一行,示例如下: Index value 1 value2 flag
1 10 20 on
1 30 40 off
2 11 22 on
2 32 42 off
3 12 22 on
3 33 43 off 根据index和flag cloumn进行过滤后,输出应为: Index value 1 value2 flag
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如何获取不在给定索引列表中的pandas DataFrame元素?
一个简单的例子:
import pandas as pd
import numpy as np
A = np.linspace(10, 100, 10)
A = pd.DataFrame(A, columns=["A"])
ind = [x for x in range(1, 4)]
print(A.iloc[ind])
例如,现在我想获取ind中不存在的所有元素(因此索引为0,5,6,7,8,9)……
谢谢你的帮助!
pandas drop_duplicates函数非常适合用来“唯一”一个数据帧。但是,要传递的关键字参数之一是take_last=True或take_last=False,而我希望删除列的子集上重复的所有行。这个是可能的吗?
A B C
0 foo 0 A
1 foo 1 A
2 foo 1 B
3 bar 1 A
例如,我想删除与列A和C匹配的行,因此应该删除第0行和第1行。
我正在使用pandas库
我有一个包含数百个数据部分重复项的大型数据库(一列或两列相同,但其中一列包含附加信息)。我希望合并重复的实例,同时保留具有最多信息的行。我只能弄清楚如何合并两个数据库,而不是一个单一数据库中的数据。
示例:
Col 1: Name, Col 2: Age, Col 3: Other, Col 4: Other, Col 5: Other
Row1 Aaron Miser, 32, Plumber, 4 Children, NaN
Row2 Aaron Miser, 32, NaN, NaN, NaN
Row3 Aaron Miser, 3
我有以下问题:
在Power查询中,我可以将多个csv文件与power查询合并在一起,并具有从文件夹加载的功能。毫无疑问,我们得到的timeseries数据是重叠的,整个timeseries的值发生了变化。例如,我们每周一都会收到一份过去30天的文件。过去30天的数值确实发生了变化,因此我上周报告中的值可能不再是最新的了。我的目标是用本周的新数据覆盖上周的旧数据。
示例:
文件A
Date Item Hits Solved
01.01.2018 A 100 50
01.01.2018 B 138 65
02.01.2018 A
我真的很纠结于regex,我希望能得到一些帮助。
我有这样的专栏
import pandas as pd
data = {'Location': ['Building A, 100 First St City, State', 'Fire Station # 100, 2 Apple Row, City, State Zip', 'Church , 134 Baker Rd City, State']}
df = pd.DataFrame(data)
我测试了两种将重复的行删除到dataframe中的方法,但是它们没有获得相同的结果,我不明白为什么。
第一个代码:
file_df1 = open('df1.csv', 'r')
df1_list = []
for line in fila_df1:
new_line = line.rsplit(',')
df1_firstcolumn = new_line[0]
if df1_firstcolumn not in df1_list:
df1_list.append(df1_firstcolumn)
如何组合大熊猫中重复的行,填充丢失的值?
在下面的示例中,一些行在c1列中缺少值,但c2列有重复项,可用作查找和填充这些缺失值的索引。
输入数据如下所示:
c1 c2
id
0 10.0 a
1 NaN b
2 30.0 c
3 10.0 a
4 20.0 b
5 NaN c
期望产出:
c1 c2
0 10 a
1 20 b
2 30 c
但是怎么做呢?
下面是生成示例数据的代码:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'