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【Python】基于某些删除数据重复值

# 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.基于组合删除数据重复值') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知,参数keep=False,是把原数据copy一份,在copy数据删除全部重复数据,并返回新数据,不影响原始数据name。...原始数据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。 想要根据更多数去重,可以在subset添加。...如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号文章【Python】基于组合删除数据重复值。 -end-

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【Python】基于组合删除数据重复值

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重复值问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3数据,希望根据name1和name2组合(在两行顺序不一样)消除重复项。...二、基于删除数据重复值 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.基于组合删除数据重复值') #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.基于组合删除数据重复值') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv

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MySQL索引前缀索引和多索引

正确地创建和使用索引是实现高性能查询基础,本文笔者介绍MySQL前缀索引和多索引。...,因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换,另外使用索引时还需注意字段类型问题,如果字段类型不一致,同样需要进行索引计算,导致索引失效,例如 explain select...,第二行进行了全表扫描 前缀索引 如果索引值过长,可以仅对前面N个字符建立索引,从而提高索引效率,但会降低索引选择性。...当出现索引合并时表明表上所有是有值得优化地方,判断是否出现索引合并可以观察Extra是否出现了如下信息 Using union(account_batch_batch_no_index,account_batch_source_system_index...); Using where 复制代码 如果是在AND操作,说明有必要建立多联合索引,如果是OR操作,会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。

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seaborn可视化数据多个元素

seaborn提供了一个快速展示数据元素分布和相互关系函数,即pairplot函数,该函数会自动选取数据中值为数字元素,通过方阵形式展现其分布和关系,其中对角线用于展示各个元素分布情况...,剩余空间则展示每两个元素之间关系,基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据3元素进行可视化,对角线上,以直方图形式展示每元素分布,而关于对角线堆成上,下半角则用于可视化两之间关系,默认可视化形式是散点图,该函数常用参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下,程序会对数据中所有的数值进行可视化,通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化,用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数,可以同时展示数据多个数值型元素关系,在快速探究一组数据分布时,非常好用。

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Pandas10种索引

索引在我们日常生活其实是很常见,就像: 一本书有自己目录和具体章节,当我们想找某个知识点,翻到对应章节即可; 也像图书馆书籍被分类成文史类、技术类、小说类等,再加上书籍编号,很快就能够找到我们想要书籍...外出吃饭点菜菜单,从主食类、饮料/汤类、凉菜类等,到具体菜名等 上面不同常用都可以看做是一个具体索引应用。 因此,基于实际需求出发创建索引对我们业务工作具有很强指导意义。...在Pandas创建合适索引则能够方便我们数据处理工作。 [e6c9d24ely1h0dalinfwhj20lu08e3yq.jpg] <!...pd.Index Index是Pandas常见索引函数,通过它能够构建各种类型索引,其语法为: [e6c9d24ely1h0gmuv2wmmj20x60detah.jpg] pandas.Index...0 pd.Int64Index 指定数据类型是int64整型 pandas.Int64Index( data=None, # 生成索引数据 dtype=None, # 索引类型,默认是int64

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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 与删除行类似,我们也可以使用.drop()删除。...如果要覆盖原始数据框架,则要包含参数inplace=True。 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。...实际上我们没有删除,而是创建了一个新数据框架,其中只包含用户姓名、城市和性别,有效地“删除”了其他两。然后,我们将新创建数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码双方括号。

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pandasloc和iloc_pandas获取指定数据行和

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。...读取第二行值 (2)读取第二行值 (3)同时读取某行某 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、名称或标签来索引 iloc:通过行、索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...,"D","E"]] 结果: 2.iloc方法 iloc方法是通过索引行、索引位置[index, columns]来寻找值 (1)读取第二行值 # 读取第二行值,与loc方法一样 data1...3, 2:4]第4行、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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pandas:由层次化索引延伸一些思考

删除层次化索引pandas利用df.groupby.agg() 做聚合运算时遇到一个问题:产生了方向上两级索引,且需要删除一级索引。...删除层次化索引操作如下: # 层次化索引删除 levels = action_info.columns.levels labels = action_info.columns.labels print...可以看到,apply()可以展示所有维度数据,而agg()仅可以展示一个维度数据。...找到student_termid_onehot包含 'termid_'字段元素最大值对应字段名 4.1 构造列表保存 4.2 遍历每行数据,构造dict,并过滤value =0.0 k-v 4.3...总结 层次索引删除 列表模糊查找方式 查找dictvalue值最大key 方式 当做简单聚合操作(max,min,unique等),可以使用agg(),在做复杂聚合操作时,一定使用apply

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数据分析工具Pandas1.什么是Pandas?2.Pandas数据结构SeriesDataFrame3.Pandas索引操作索引对象IndexSeries索引DataFrame索引高级索引:标签

Pandas是一个强大分析结构化数据工具集,基于NumPy构建,提供了 高级数据结构 和 数据操作工具,它是使Python成为强大而高效数据分析环境重要因素之一。...DataFrame既有行索引也有索引,它可以被看做是由Series组成字典(共用同一个索引),数据是以二维结构存放。...类似多维数组/表格数据 (如,excel, Rdata.frame) 每数据可以是不同类型 索引包括索引和行索引 1....增加数据 df_obj[new_col_idx] = data 类似Python dict添加key-value 示例代码: # 增加 df_obj2['G'] = df_obj2['D'...:标签、位置和混合 Pandas高级索引有3种 1. loc 标签索引 DataFrame 不能直接切片,可以通过loc来做切片 loc是基于标签名索引,也就是我们自定义索引名 示例代码

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用过Excel,就会获取pandas数据框架值、行和

在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、行和简单方法。 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4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...语法如下: df.loc[行,] 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]返回数据框架第一行。...获取1行 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。...这有时称为链式索引。记住这种表示法一个更简单方法是:df[列名]提供一,然后添加另一个[行索引]将提供该特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在城市。

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索引URL散

(hash)也就是哈希,是信息存储和查询所用一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散,这样才能快速地排除已经抓取过网页。...虽然google、百度都是采用分布式机群进行哈希排重,但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一散地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决,但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。...所以这是一个空间和时间相互制约问题,我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数,所以可以通过多台机器将哈希表根据一定特征局部化,分散开来,每一台机器都是管理一个局部地址。   ...所以我可以将原始URL进行一次标准化处理后再做哈希这样就会有很大改善,本人通过大量实验发现先对URL进行一次MD5加密,然后再对加密后这个串再哈希这样大大提高了哈希效率。...而采用MD5再哈希方法明显对散地址起到了一个均匀发布作用。

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Pandas如何查找某中最大值?

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:譬如我要查找某中最大值,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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利用pandas我想提取这个楼层数据,应该怎么操作?

一、前言 前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Pandas数据处理问题。问题如下所示:大佬们,利用pandas我想提取这个楼层数据,应该怎么操作?...其他【暂无数据】这些数据需要删除,其他有数字就正常提取出来就行。 二、实现过程 这里粉丝目标应该是去掉暂无数据,然后提取剩下数据楼层数据。看需求应该是既要层数也要去掉暂无数据。...目标就只有一个,提取楼层数据就行,可以直接跳过暂无数据这个,因为暂无数据里边是没有数据,相当于需要剔除。...如果你也有类似这种数据分析小问题,欢迎随时来交流群学习交流哦,有问必答! 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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