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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常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单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 创建用于演示删除数据框架,仍然使用前面给出“用户.xlsx”数据。 图1 .drop()方法 与删除类似,我们也可以使用.drop()删除。...图2 del方法 del是Python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。...下面是我用来决定使用哪种方法一些技巧。 .drop() 当有许多只需要删除一些时,效果最佳。在这种情况下,我们只需要列出要删除

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对比Excel,Python pandas删除数据框架

标签:Python与Excel,pandas 对于Excel来说,删除是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架删除技术。...准备数据框架 我们将使用前面系列中用过“用户.xlsx”来演示删除。 图1 注意上面代码index_col=0?如果我们将该参数留空,则索引将是基于0索引。...通过指定index_col=0,我们要求pandas使用第一(用户姓名)作为索引。...使用.drop()方法删除 如果要从数据框架删除第三(Harry Porter),pandas提供了一个方便方法.drop()来删除。...如果设置为1,则表示。 inplace:告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。 按名称删除 图2 我们跳过了参数axis,这意味着将其保留为默认值0或

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pythonpandasDataFrame对操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...类型,**注意**这种取法是有使用条件,只有当索引不是数字索引时才可以使用,否则可以选用`data[-1:]`--返回DataFrame类型或`data.irow(-1)`--返回Series类型...(1) #返回DataFrame第一 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名,且该也用不到,一般是索引被换掉后导致,有强迫症看着难受,这时候dataframe.drop...不过这个用起来总是觉得有点low,有没有更好方法呢,有,可以不去删除,直接: data7 = data6.ix[:,1:]1 这样既不改变原有数据,也达到了删除神烦,当然我这里时第0删除,可以根据实际选择所在删除之...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame对操作使用方法示例文章就介绍到这了,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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使用VBA删除工作表多重复

标签:VBA 自Excel 2010发布以来,已经具备删除工作表重复功能,如下图1所示,即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复值”。...图1 使用VBA,可以自动执行这样操作,删除工作表所有数据重复,或者指定重复。 下面的Excel VBA代码,用于删除特定工作表所有所有重复。...如果没有标题,则删除代码后面的部分。...如果只想删除指定(例如第1、2、3重复项,那么可以使用下面的代码: Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列数字,以删除你想要重复

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pandasloc和iloc_pandas获取指定数据

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 实际操作我们经常需要寻找数据某行或者某,这里介绍我在使用Pandas时用到两种方法:iloc和loc。...读取第二值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某 (4)进行切片操作 ---- loc:通过名称或标签来索引 iloc:通过索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...(1)读取第二值 # 索引第二值,标签是“1” data1 = data.loc[1] 结果: 备注: #下面两种语法效果相同 data.loc[1] == data.loc...,"D","E"]] 结果: 2.iloc方法 iloc方法是通过索引索引位置[index, columns]来寻找值 (1)读取第二值 # 读取第二值,与loc方法一样 data1...3, 2:4]第4、第5取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn

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用过Excel,就会获取pandas数据框架值、

Python,数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运pandas库提供了获取值、简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例为45。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...请注意双方括号: dataframe[[列名1,列名2,列名3,…]] 图6 使用pandas获取 可以使用.loc[]获取。请注意此处是方括号,不是圆括号()。...语法如下: df.loc[] 其中,是可选,如果留空,我们可以得到整行。由于Python使用基于0索引,因此df.loc[0]返回数据框架第一。...获取1 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas,这类似于如何索引/切片Python列表。

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Python】基于某些删除数据框重复值

Python按照某些去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁语言介绍该函数。...subset:用来指定特定,根据指定对数据框去重。默认值为None,即DataFrame中一元素全部相同时才去除。...导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据框重复值') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...原始数据只有第二和最后一存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多数去重,可以在subset添加。...但是对于两中元素顺序相反数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号文章【Python】基于多组合删除数据框重复值。 -end-

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如何使用 Python删除 csv

在本教程,我们将学习使用 python删除 csv 。我们将使用熊猫图书馆。熊猫是一个用于数据分析开源库;它是调查数据和见解最流行 Python 库之一。...在此示例,我们使用 read_csv() 读取 CSV 文件,但这次我们使用 index_m 参数将“id”设置为索引。然后,我们使用 drop() 方法删除索引标签为“row”。...然后,我们使用索引参数指定要删除标签。最后,我们使用 to_csv() 将更新数据帧写回 CSV 文件,不设置 index=False,因为标签现在是 CSV 文件一部分。...输出 运行代码前 CSV 文件 − 运行代码后 CSV 文件 − 示例 3:删除带有条件 在此示例,我们首先读取 CSV 文件,然后使用 drop() 方法删除“Name”值等于“John...('example_3.csv', index=False) 输出 运行代码前 CSV 文件 − 运行代码后 CSV 文件 − 结论 我们了解到 pandas 是一个强大灵活 Python

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Python】基于多组合删除数据框重复值

最近公司在做关联图谱项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两组合删除数据框重复值,两中元素顺序可能是相反。...本文介绍一句语句解决多组合删除数据框重复值问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3数据框,希望根据name1和name2组合(在两顺序不一样)消除重复项。...二、基于两删除数据框重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径库 import pandas as pd #导入数据处理库...import numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据框重复值') #把路径改为数据存放路径 df =...numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据框重复值') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv

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最全面的Pandas教程!没有之一!

从现有的创建新: ? 从 DataFrame 里删除/ 想要删除某一或一,可以用 .drop() 函数。...在使用这个函数时候,你需要先指定具体删除方向,axis=0 对应 row, axis=1 对应 column 。 删除 'Birth_year' : ? 删除 'd' : ?...当你使用 .dropna() 方法时,就是告诉 Pandas 删除掉存在一个或多个空值(或者)。删除是 .dropna(axis=0) ,删除是 .dropna(axis=1) 。...image 连接(Join) 如果你要把两个表连在一起,然而它们之间没有太多共同,那么你可以试试 .join() 方法。和 .merge() 不同,连接采用索引作为公共键,不是某一。 ?...要注意是,表格索引 index 还是对应着排序前,并没有因为排序丢失原来索引数据。

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针对SAS用户:Python数据分析库pandas

可以认为Series是一个索引、一维数组、类似一值。可以认为DataFrames是包含二维数组索引。好比Excel单元格按和列位置寻址。...也要注意Python如何为数组选择浮点数(或向上转型)。 ? 并不是所有使用NaN算数运算结果是NaN。 ? 对比上面单元格Python程序,使用SAS计算数组元素平均值如下。...默认情况下,.dropna()方法删除其中找到任何空值整个。 ? ? .dropna()方法也适用于轴。axis = 1和axis = "columns"是等价。 ? ?...显然,这会丢弃大量“好”数据。thresh参数允许您指定要为保留最小非空值。在这种情况下,"d"被删除,因为它只包含3个非空值。 ? ? 可以插入或替换缺失值,不是删除。....在删除缺失之前,计算在事故DataFrame丢失记录部分,创建于上面的df。 ? DataFrame24个记录将被删除

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Pandas图鉴(二):Series 和 Index

安装非常方便: pip install pandas-illustrated 索引 负责通过标签获取系列元素(以及DataFrame对象被称为索引。...首先,Pandas 纯粹通过位置来引用,所以如果想在删除第3之后再去找第5,可以不用重新索引(这就是iloc作用)。...在Pandas,它被称为MultiIndex(第4部分),索引每一都被称为level。 索引另一个重要特性是它是不可改变。与DataFrame普通相比,你不能就地修改它。...Pandas有df.insert方法,但它只能将不是)插入到数据框架(而且对序列根本不起作用)。...pdi实现了一个叫做insert函数,可以自动完成这个过程: 注意,(就像在df.insert中一样)插入位置是由0<=i<=len(s)位置给出不是索引元素标签。

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Python数据分析笔记——Numpy、Pandas

Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要库是Numpy和Pandas,本章将围绕这两个库进行展开介绍。...一维数组索引 多维数组索引 (2)切片索引 一维数组切片索引(与Python列表切片索引一样) 多维数组切片索引 (3)花式索引 元素索引和切片索引都是仅局限于连续区域值,花式索引可以选取特定区域值...DataFrame既有索引也有索引,其中数据是以一个或多个二维块存放不是列表、字典或别的一维数据结构。...2、丢弃指定轴上项 使用drop方法删除指定索引值对应对象。 可以同时删除多个索引对应值。 对于DataFrame,可以删除任意轴上(columns)索引值。...这些运算默认都是针对于运算,通过使用axis=1进行列运算。 Describe既不是约简型也不是累计型,他是用于一次性产生多个汇总统计指标的运算。

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对比Excel,更强大Python pandas筛选

与Excel筛选类似,我们还可以在数据框架上应用筛选,唯一区别是Python pandas筛选功能更强大、效率更高。...fr=aladdin')[1] 按单个条件筛选数据框架 从世界500强列表中选择公司,我们可以使用.loc[]来实现。注意,这里使用是方括号不是括号()。...此数据框架包括原始数据集中所有,我们可以将其作为一个独立表(数据框架)使用,不需要额外步骤(例如,如果我们在Excel中进行筛选后,需要将其复制到另一个工作表或删除其他以使其成为“一个表”)...完成公式检查后,我可以筛选”是否中国”,然后选择值为1所有。 图3 Python使用了一种类似的方法,让我们来看看布尔索引到底是什么。 图4 注意上面代码片段底部——长度:500。...当你将这个布尔索引传递到df.loc[]时,它将只返回有真值(即,从Excel筛选中选择1),值为False行将被删除

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python数据科学系列:pandas入门详细教程

pandaspython+data+analysis组合缩写,是python基于numpy和matplotlib第三方数据分析库,与后两者共同构成了python数据分析基础工具包,享有数分三剑客之名...,仅支持一维和二维数据,但数据内部可以是异构数据,仅要求同数据类型一致即可 numpy数据结构仅支持数字索引pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看: numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...2019年7月,随着pandas 0.25版本推出,pandas团队宣布正式弃用panel数据结构,相应功能建议由多层索引实现。...检测各行是否重复,返回一个索引bool结果,可通过keep参数设置保留第一/最后一/无保留,例如keep=first意味着在存在重复多行时,首被认为是合法可以保留 删除重复值,drop_duplicates...,可通过axis参数设置是按删除还是按删除 替换,replace,非常强大功能,对series或dataframe每个元素执行按条件替换操作,还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas

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