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2
回答
Pandas通过为
数据
帧
之间的每个
重复
行仅
删除
一行来合并两个
数据
帧
、
、
我有两个
数据
帧
,我正在合并它。
在
合并时,它应该
删除
重复
项
。但是对于
帧
1
中
的一个
重复
行,它应该只
删除
帧
2
中
的一个
重复
行,即使有两个这样的行,如下面的df1: colA colB colC 1 1 2 1 2 3 1 1 2 结果: c
浏览 32
提问于2021-01-23
得票数 1
回答已采纳
2
回答
Pandas不
删除
行
、
我正在尝试
删除
数据
帧
中
的所有
重复
项
。removeDuplicates = data.drop_duplicates() 第一行应该保留,所以第二次出现的县1也就是
重复
的应该被
删除
。但是,当我对此运行drop duplicates时,没有任何反应 编辑:不要紧,它打印的是不同的
数据
帧
。不应
浏览 0
提问于2021-02-17
得票数 0
2
回答
删除
一行
中
的所有
重复
值,同时使用pandas保留该行(python)
、
以下是
数据
帧
的sub_set。我想
删除
每一行中所有
重复
的
项
。例如,
在
第一行
中
,最后一个值dizziness应该被
删除
,因为
在
第1行的列WD2
中
已经存在dizziness。输出应如下所示: 我知道如何
删除
列
中
的
重复
项
,但我不知道如何连续
删除
重复
项
。提前谢谢。
浏览 9
提问于2017-01-27
得票数 0
回答已采纳
2
回答
查找
重复
行的索引
、
、
在
R
中
复制的函数执行
重复
的行搜索。如果我们想要
删除
重复
项
,我们只需要写df[!duplicated(df),],然后
重复
项
就会从
数据
帧
中
删除
。 但是如何找到
重复
数据
的索引呢?如果duplicated
在
某一行上返回TRUE,这意味着这是
数据
帧
中
第二次出现这样的行,可以很容易地获
浏览 3
提问于2012-09-19
得票数 78
回答已采纳
2
回答
如何用JAVA实现Spark SQL
中
基于单列的
重复
行
删除
、
我需要了解如何使用Java
在
Spark SQL
中
基于single从
数据
框
中
删除
重复
行。如何将此步骤转换为Java
中
的Spark SQL?
浏览 11
提问于2017-07-25
得票数 1
2
回答
在
Python中计算if (COUNTIF)和add到
数据
帧
、
、
、
、
我有一个
数据
帧
,它有很多
重复
项
。我找到了许多解决方案来查找
重复
项
的数量,但不是我想要的方式。如果新列的
重复
数小于或等于2,有没有办法计算新列
中
的
重复
数?
数据
帧
如下所示: NAME1 Peter3 Jack5 Luke 但我希望它看起来像这样: NAME CountPeter 0 1 Peter
浏览 22
提问于2019-02-13
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何选择要
删除
的
重复
行?
、
、
、
我正在尝试将一个新
数据
集与一个旧
数据
集合并,每个表类型都有一个包含主键的SeqString,以及一个旧
数据
帧
和一个具有相同模式的新
数据
帧
。如果主键列值匹配,我想用新
数据
帧
中
的行替换旧
数据
帧
中
的行,如果它们不匹配,我想将行添加到。2")))我添加了一个由1和2组成的文字列,以跟踪哪些行是哪些行
浏览 17
提问于2016-08-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
pySpark
中
删除
重复
项
的最佳方法
、
、
我正在尝试通过对几个列使用dropDuplicates()来
删除
spark
数据
帧
中
的
重复
项
。但是由于大量的混洗和
数据
倾斜,作业被挂起了。为此,我使用了5个内核和30 do的内存。我正在执行dropDuplicates()的
数据
大约是1,200万行。 考虑到
数据
倾斜和混洗,请给我建议
在
spark
中
删除
重复
项
的最优方法。
浏览 0
提问于2018-09-25
得票数 0
4
回答
如何在增量表
中
删除
重复
项
?
、
、
有一个从增量表
中
删除
数据
的函数:deltaTable.delete(col("date") < "2017-01-01") 但是,有没有办法以某种方式
删除
重复
项
呢?我不想将整个表作为
数据
帧
读取,
删除
重复
浏览 2
提问于2020-05-08
得票数 3
1
回答
如何显示DF
中
在
python的一列中有
重复
值的所有行?
、
、
我有两个
数据
帧
,我正尝试基于一个列(df['Number and postcode'])合并它们。但是,该列有许多
重复
值,因此合并不起作用(它会给出这样的错误:#检查
重复
的值)。另一个问题是df1['Number and postcode']也可能有许多
重复
的值。我该如何解决这个问题呢?
浏览 5
提问于2020-05-13
得票数 0
1
回答
使用Pandas将
重复
项
提取到新的
数据
帧
中
、
、
、
我有一个很大的
数据
框,有很多列。其中一列应该是唯一的ID,另一列是年份。遗憾的是,唯一ID列
中
存在
重复
项
。我知道如何生成所有
重复
项
的列表,但实际上我想要做的是将它们提取出来,以便只保留第一个条目(按年)。--123 1314154 1415233 1314233 1516ID Year -------
浏览 36
提问于2018-08-28
得票数 1
回答已采纳
3
回答
在
数据
帧
中
删除
重复
项
?
、
、
考虑下面的
数据
帧
片段,它已按Winner_Count排序。我在这里看到的一些帖子建议,让groupby对象出现需要比Wes McKinney的视频
中
显示的内容多得多的工作,这很奇怪。编辑: 所需的
数据
集将如下所示:每个参与者对应一行,而在原始
数据
集中,将有几行。
浏览 19
提问于2017-07-23
得票数 2
回答已采纳
1
回答
从
数据
帧
中
删除
重复
项
、
我有一个类似下面示例的
数据
帧
"df“。我想使用address和business_id作为唯一的关键字,并根据address和business_id的组合过滤
数据
帧
,以便它只具有唯一的记录。代码:示例
数据
: address business_id
浏览 3
提问于2017-10-26
得票数 0
3
回答
Pandas Groupby和在多列
中
查找
重复
项
、
、
、
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
) Value_pack value discount val 1
浏览 2
提问于2021-07-08
得票数 0
13
回答
python pandas:按列A
删除
重复
项
,将值最高的行保留在列B
中
、
、
我有一个
数据
帧
,其中A列有
重复
的值。我想
删除
重复
项
,将值最高的行保留在B列。所以这就是:1 102 303 10A B2 40Wes添加了一些很好的功能来
删除
重复
项
:。我猜可能有一种简单的方法可以做到这一点-也许就像在
删除
重复
数据
之前对
数据
帧
进行排序一样简单-但我不太了解
浏览 3
提问于2012-09-19
得票数 239
回答已采纳
1
回答
如何比较两个表
中
的多列并找出
重复
的列?
、
、
我有两个
数据
帧
数据
帧
1 ?
数据
帧
2 ? ID列
在
两个表
中
不唯一。我想要比较两个表
中
除ID之外的所有列,并打印唯一行 预期输出 ? 我尝试了“isin”函数,但不起作用。每个
数据
帧
大小为150000,我
删除
了两个表
中
的
重复
项
。请建议如何做到这一点?
浏览 20
提问于2020-11-03
得票数 0
1
回答
如何以平衡的方式进行drop_duplicates?
、
、
我想以一种平衡的方式从
数据
帧
中
删除
重复
项
。目前,df.drop_duplicates()有一个参数keep,您可以在其中决定保留第一个还是最后一个出现的内容。也就是说,我有这个
数据
帧
,有两列:文本和类别,看起来很平衡,但有
重复
项
: 再次应用drop_duplicates()并绘制,将如下所示:df['C
浏览 20
提问于2021-03-08
得票数 0
3
回答
如何
删除
pandas
数据
帧
中
的
重复
项
,但保留基于特定列值的行
、
、
、
、
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
<e
浏览 1
提问于2021-02-02
得票数 0
2
回答
Pandas Dataframe
删除
了很多行
、
、
、
我有一个有很多tweet的
数据
帧
,我想
删除
重复
的内容。推文存储
在
fh1.df' tweets‘
中
。我计算了非
重复
项
的数量。J
重复
的数量。
在
else语句中,我
删除
了
重复
项
的行。但在其他情况下,我不知道为什么,他
删除
了很多行,因为
在
for循环(1/10)之后,我的
数据
帧
的形状要
浏览 27
提问于2019-01-25
得票数 0
1
回答
在
执行dropDuplicates()之后,我
在
计数时得到了不同的计数
、
、
、
我
在
一个包含Region,store和id子集的
数据
帧
中进行了dropDuplicates。该
数据
帧
包含一些其他列,如latitude, longitude, address, Zip, Year, Month...当我对派生
数据
帧
进行计数时,我得到的是一个常量值,但当我对选定年份进行计数时,比如2018年,我在运行df.count()时会得到不同的计数 有人能解释一下为什么会发生这种情况吗?) spark
浏览 18
提问于2021-01-24
得票数 0
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