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数据分析-Pandas DataFrame的连接与追加

背景介绍 今天我们学习多个DataFrame之间的连接和追加的操作,在合并DataFrame时,您可能会考虑很多目标。例如,您可能想要“追加”它们,您可能会添加到最后,基本上添加更多行。...或者您可能希望添加更多列,我们现在将开始介绍两种主要合并DataFrame的方式:连接和追加。 ? 入门示例 ? ? ? ? ?...代码片段: # ## Dataframe的连接和追加数据 # In[23]: import pandas as pd # In[24]: df1 = pd.DataFrame({'num':[60,20,80,90...([df1,df2,df3],sort=False) concat_df_all # ## 使用append()追加dataframe # In[29]: df4 = df1.append(df2) df4...# In[30]: df5 = df1.append(df3,sort=False) df5 # ## 使用append()追加Series # In[31]: s = pd.Series([77,4,66

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数组中追加 K 个整数(贪心)

请你 nums 中追加 k 个 未 出现在 nums 中的、互不相同 的 正 整数,并使结果数组的元素和 最小 。 返回追加到 nums 中的 k 个整数之和。...示例 1: 输入:nums = [1,4,25,10,25], k = 2 输出:5 解释:在该解法中,数组中追加的两个互不相同且未出现的正整数是 2 和 3 。...nums 最终元素和为 1 + 4 + 25 + 10 + 25 + 2 + 3 = 70 ,这是所有情况中的最小。 所以追加到数组中的两个整数之和是 2 + 3 = 5 ,所以返回 5 。...示例 2: 输入:nums = [5,6], k = 6 输出:25 解释:在该解法中,数组中追加的两个互不相同且未出现的正整数是 1 、2 、3 、4 、7 和 8 。...nums 最终元素和为 5 + 6 + 1 + 2 + 3 + 4 + 7 + 8 = 36 ,这是所有情况中的最小

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pandas | DataFrame基础运算以及空填充

也就是说对于对于只在一个DataFrame中缺失的位置会被替换成我们指定的,如果在两个DataFrame都缺失,那么依然还会是Nan。 ?...针对这个问题,我们有isna这个api,它会返回一个bool型的DataFrameDataFrame当中的每一个位置表示了原DataFrame对应的位置是否是空。 ?...fillna会返回一个DataFrame,其中所有的Nan会被替换成我们指定的。...如果我们不希望它返回一个DataFrame,而是直接在原数据进行修改的话,我们可以使用inplace参数,表明这是一个inplace的操作,那么pandas将会在原DataFrame上进行修改。...在实际的运用当中,我们一般很少会直接对两个DataFrame进行加减运算,但是DataFrame中出现空是家常便饭的事情。因此对于空的填充和处理非常重要,可以说是学习中的重点,大家千万注意。

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python dataframe筛选列表的转为list【常用】

筛选列表中,当b列中为’1’时,所有c的,然后转为list 2 .筛选列表中,当a列中为'one',b列为'1'时,所有c的,然后转为list 3 .将a列整列的,转为list(两种) 4....筛选列表,当a=‘one’时,取整行所有,然后转为list 具体看下面代码: import pandas as pd from pandas import DataFrame df = DataFrame...one 1 一 2 two 2 二 3 three 3 三 4 four 1 四 5 five 5 五 """ # 筛选列表中,当b列中为’1’时,所有c的,...= df.c[df['b'] == '1'].tolist() print(b_c) # out: ['一', '一', '四'] # 筛选列表中,当a列中为'one',b列为'1'时,所有c的,...three', 'four', 'five'] ['one', 'one', 'two', 'three', 'four', 'five'] """ # 筛选列表,当a=‘one’时,取整行所有

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Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复,取重复)

摘要 在进行数据分析时,我们经常需要对DataFrame去重,但有时候也会需要只保留重复。 这里就简单的介绍一下对于DataFrame去重和取重复的操作。...创建DataFrame 这里首先创建一个包含一行重复DataFrame。 ?...2.DataFrame去重,可以选择是否保留重复,默认是保留重复,想要不保留重复的话直接设置参数keep为False即可。 ? 3.取DataFrame重复。...大多时候我们都是需要将数据去重,但是有时候很我们也需要取重复数据,这个时候我们就可以根据刚刚上面我们得到的两个DataFrame来concat到一起之后去重不保留重复就可以。...到此这篇关于Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复,取重复)的文章就介绍到这了,更多相关DataFrame使用drop_duplicates去重内容请搜索

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父组件子组件传步骤

父组件子组件传步骤: 在这里先定义一下,相对本案例来说:App.vue是父组件,Second-module.vue是子组件。 一、首先,肯定是定义在父组件中的,供所有子组件共享。...即引用子组件的标签上),把父组件的绑定给子组件: 这里我绑定了两个,一个是数组,一个是字符串。...调用子组件并引用、在引用的标签上给子组件传。...但是注意是要用 v-bind: 绑定要传的,不用v-bind直接把放到标签上,会被当成html的节点属性解析的。...、对象(Object) 其中,普通类型是可以在子组件中更改,不会影响其他兄弟子组件内同样调用的来自父组件的, 但是,引用类型的,当在子组件中修改后,父组件的也会修改,那么后果就是,其他同样引用了改的子组件内部的也会跟着被修改

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