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
当读取一个表同时指定重复的列名(比如两个不同的名称)时,熊猫0.16.1会一次又一次地复制数据的最后两列。
In [1]:
df = pd.read_table('Datasets/tbl.csv', header=0, names=['one','two','one','two','one'])
df
tbl.csv包含一个具有5个不同列的表。最后两个部分将被重复,而不是给出所有列。
Out[1]:
one two one two one
0 0.132846 0.120522
几周前,我问了一个关于在一个数据集中计算相同行的问题。这是我收到的一个答复:
select count(*), a_dttm, b_dttm, c_dttm
from data
group by a_ddtm, b_dttm, c_dttm;
我知道在另一个数据集中有重复的数据,而且它们弄错了我的计数。到目前为止,我知道id被多次使用,但这并不一定意味着这些行是重复的。
select id, count(*) as count
from (
select *
from data
where date >= '2016-01-01' and date <=
我从数据中心收到数据,我必须清理数据并使其有用,我最大的问题是有一列让我们称其为"service_description“,例如,数据中心属于一家美发沙龙,这一列是手动填充的(文本框),包含大量数据(数十亿),下面是一个小示例
service description
washed the haair
hair washed and dried
used shampoo on har
nails manicure
nail paint
nail pant
paint the nails
我需要做的是通过破坏一个脚本来分析每一行并指定类别,从而将每个类别组合在一起。例如,头发可能是前三
在我们的数据库中,我们有一个包含200.000行的表
CREATE TABLE dbo.UserTask (
UserTask_ID int NOT NULL IDENTITY (1, 1),
UserTask_SequenceNumber int NOT NULL DEFAULT 0,
UserTask_IdEntitat uniqueidentifier NOT NULL,
UserTask_Subject varchar(100) NOT NULL,
UserTask_Description varchar(500) NOT NULL,
我在数据库中的一个对象中有一个数组,该数组会随着时间的推移积累重复的对象(这是使用不可靠的Instagram API的缺点)。我试图常规地清除这个重复的数组,并用清理过的数组替换它。我很难理解为什么下面的代码不能在我的节点服务器上运行。trimArray函数工作得很好,但是我的MongoDB对象中的“照片”数组从未更新过。
// Takes in an array and outputs an array with only unique objects
function trimArray(bloatedArray) {
var seen = {};
var trimme
我有一个表eng-jap,它本质上只是一个翻译,所以有一个英语和一个日语列。我制作的一个脚本以某种方式导致每个插入都有一个克隆,因此该表中有数千个重复条目,例如:
重复示例A
eng jap
"mother washes every day" "母は毎日洗濯する"
"mother washes every day" "母は毎日洗濯する"
如果只有一列,我可以使用查询:
SELECT eng, COUNT(*) c FROM `eng-jap` GROUP BY eng HAVING
我有以下情况:
>>> a # I have
array([[0, 1],
[0, 2],
[0, 2],
[1, 3],
[1, 3],
[2, 1]])
>>> new_a # I want to get to
array([[0, 1],
[1, 3],
[2, 1]])
基本上是一个纯粹的numpy解决方案,如果第一列中有重复的条目,如何删除整个行。例如:第一行是0,