我的数据帧如下所示: index name value
0 John Foo
1 John Bar
2 John Bar
3 John Foo
4 Jane Foo
5 Jane Bar
6 Jane Bar
7 John Foo
8 John Bar 我尝试在出现名称的第一个组之后删除所有出现的John,这样数据就会如下所示: index name value
0 John Foo
1 John Ba
我想知道python中是否存在一个工具,用于在遵循特定条件的列之间过滤数据。我需要生成一个干净的数据帧,其中列'A‘中的所有数据必须在列’E‘中具有相同的连续数字(并且该数字至少重复两次)。下面是一个示例:
df
Out[30]:
A B C D E
6 1 2.366 8.621 10.835 1
7 1 2.489 8.586 10.890 2
8 1
提前谢谢你。
我的问题如下:我想分析一个只包含"x“和"y”的数据帧(列表)。只有当" x“在三个连续的索引中给出时,我才想要得到一个语句,当value =x时给出第三次的索引,而不是第四次或n次,然后它应该对整个列表重复这个循环,给出当"x”在三个连续的索引中出现的所有次数的索引。
> 0 = y
1 = x
2 = y
3 = x
4 = x
5 = x
6 = x
7 = y
8 = x
9 = x
10 = x
and so on
desired result
print (i)
- 5 ,
我有一个数据帧,我想按'Value_pack‘列分组,检查是否有2个或更多的'Value_pack’具有相同的'value‘和'discount’。(重复)
我想从数据帧中删除除第一次出现的重复项之外的所有重复项。
输入数据帧:
Value_pack value discount
val 1 ADA 0
val 2 ADB 100
val 2 ADA 0 <---- duplicate
val 3 ADA
我目前正在做一个文本挖掘项目,在运行我的ngram模型之后,我意识到我有重复的单词序列。我想在保留第一次出现的同时删除重复的话。下面的代码演示了我打算做的事情。谢谢!
textfun <- "This this this this analysis analysis analysis should should remove remove remove all all all all all of of the the the the duplicated duplicated or or or repeated repeated repeated words words wo
我有一个数据帧,如下所示,我希望保留第一次出现的副本,并删除其余的副本。
例如,考虑下面提到的数据帧。我们可以在title列中看到重复的内容,比如nn nn、mm mm等。我想通过只保留第一次出现的内容来删除它们。
id title
12 nn nn
11 nn nn
10 nn nn
18 mm mm
19 nn nn
06 mm mm
08 ll ll
09 jj jj
26 ll ll
我的输出应该如下所示:
id title
12 nn nn
18 mm mm
08 ll ll
09 jj jj
我尝试了下面的pandas代码:
L= input_data[["id"
我使用MySQL中的事务来存储订单。每个订单都有OrderID (BIGINT),它看起来如下: XXXXXX0001,最后四个数字递增(1620200001,1620200002,1620200003,.)。
这项交易的工作方式如下:
start transaction
get new OrderID (increment by 1)
do some stuff
commit/rollback
保存事务最多需要几秒钟,如果在很短的时间内创建了多个订单,则可以将重复的OrderID插入数据库中。在执行第一次订单之前,第二次订单被分配给相同的OrderID,目前这是下一个顺序。
防止这种情况的最
第一阵列
[0]=> Brian
[1]=> A
[2]=> Leo
[3]=> A
[4]=> Mike
第二阵列
[0]=> 1
[1]=> 2
[2]=> 3
[3]=> 4
[4]=> 5
我想检查第一个数组中是否有重复,如果是,只保存该值的第一次出现,另一个删除,记住这些键,并从第二个数组中删除它们。最后我想要
第一阵列
[0]=> Brian
[1]=> A
[2]=> Leo
[3]=> Mike
第二阵列
[0]=> 1
[1]=> 2
[2]=> 3
[3]=> 5
我
我有第一个数据帧
Name | Age
Teddy | 20
John | 30
我有第二个数据框,如下所示
Name | Transport
Teddy | Airplane
Teddy | car
John | motorocyel
我只想在第一次出现时在左边做一次合并。i.e
Name | Age | Transport
Teddy | 20 | Airplane
John | 30 |Morotorcyle
我能想到的最好的方法是对第二个数据帧进行重复数据删除,然后合并。但是还有其他的想法吗?
你好,我正在尝试将一个数据帧拆分为2个:第一个数据帧应该有所有的行首先出现,并保留所有出现在另一个表中。请看下面我正在寻找的输入数据框和输出数据框示例:我将在拆分之前按组和编号对数据进行排序 输入数据: Group number
Short 1
Short 2
Moderate 55
Moderate 31
Tall 24
Tall 11
yellow 101 数据帧1 Grou
我有一个包含3列和大量行的数据框
A B C D E
aa hi 43 21 22 45
ab helo 44 65 86 94
ac hola 42 71 91 44
ad hi 12 79 45 12
ae hey 81 14 34 42
af hi 21 45 12 02
ag hola 04 12 39 65
我希望删除列A中所有重复出现的项,保留第一行并删除其余行
我有一个数据框架如下。在数据帧中,值"45“重复/出现在大于3倍的"A”中,对于"B“的"67”值也是相同的,现在需要将其作为“空白/NA”来表示那些重复/冻结超过3次的值("New_value")
Name Value New_Value
A 24 24
A 45 45
A 45
A 45
A 45
A 45
A 93 93
A 19
我有一个有NBA球员统计数据的pandas数据框,我想删除重复的球员行。有重复的,因为有些球员在2020-2021赛季在多支球队踢球,我想删除这些重复的东西。然而,对于这些在多个球队踢球的球员,还会有一个行,其中包含该球员在所有球队的组合统计数据和团队标签'TOT',这表示该球员在本赛季在两支或更多球队比赛的事实。当我删除重复的球员时,我希望与“TOT”团队的行保留下来,而所有其他重复的球员都消失了。我不确定如何指定要删除所有重复项,但将复制项保留在df‘’Team‘= 'TOT’的位置。
下面是我的数据帧的样子:
在本例中,我想删除球员'Jarrett All
我有包含3列的表,如果它立即出现3次,那么如何查找值,即第1次trnas_value连续出现3次(重复4次),第2和第6行也重复,same.date列也是从A_Z中排序的。
date tran_val name
23mar 22 mark
24mar 22 mark
25mar 22 mark
26mar
我正在尝试从数据集中删除重复项。
在使用df.drop_duplicates()之前,我运行df[df.duplicated()]来检查哪些值被视为重复的。我不认为是重复的值被返回,见下面的例子。所有列都已选中。
如何获得准确的重复结果并丢弃真实的重复结果?
city price year manufacturer cylinders fuel odometer whistler 26880 2016.0 chrysler NaN gas 49000.0 whistler 17990 2010.