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    对比Excel，Python pandas删除数据框架中的行

    标签：Python与Excel,pandas 对于Excel来说，删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架中删除行的技术。...准备数据框架 我们将使用前面系列中用过的“用户.xlsx”来演示删除行。 图1 注意上面代码中的index_col=0？如果我们将该参数留空，则索引将是基于0的索引。...使用.drop()方法删除行 如果要从数据框架中删除第三行（Harry Porter），pandas提供了一个方便的方法.drop()来删除行。...如果要删除第1行和第3行，它们是“Forrest Gump”和”Harry Porter”。在结果数据框架中，我们应该只看到Mary Jane和Jean Grey。...这次我们将从数据框架中删除带有“Jean Grey”的行，并将结果赋值到新的数据框架。 图6

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    在VimVi中删除行、多行、范围、所有行及包含模式的行

    使用linux服务器，免不了和vi编辑打交道，命令行下删除数量少还好，如果删除很多，光靠删除键一点点删除真的是头痛，还好Vi有快捷的命令可以删除多行、范围。 删除行 在Vim中删除一行的命令是dd。...以下是删除行的分步说明： 1、按Esc键进入正常模式。 2、将光标放在要删除的行上。 3、键入dd并按E​​nter键以删除该行。 注：多次按dd将删除多行。...删除多行 要一次删除多行，请在dd命令前添加要删除的行数，例如，要删除五行，请执行以下操作： 1、按Esc键进入正常模式。 2、将光标放在要删除的第一行上。...删除包含模式的行 基于特定模式删除多行的语法如下： :g//d 全局命令（g）告诉删除命令（d）删除所有包含的行。 要匹配与模式不匹配的行，请在模式之前添加感叹号（!）： :g!.../foo/d-删除所有不包含字符串“foo”的行。 :g/^#/d-从Bash脚本中删除所有注释，模式^#表示每行以#开头。 :g/^$/d-删除所有空白行，模式^$匹配所有空行。

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    从5亿行数据中，筛选出重复次数在1000行的数据行，也爆内存了

    今 日 鸡 汤 独在异乡为异客，每逢佳节倍思亲。 大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【巭孬】问了一个问题，一起来看看吧。...从5亿行数据中，筛选出重复次数在1000行的数据行，以前用这个，也爆内存了。...二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个思路：如下所示： 后来【郑煜哲·Xiaopang】给了个思路，全tuple后，set。后来粉丝用merge逐一并集 解决了这个问题。...刚才的是去重，算是解决了。现在又有个新问题，下一篇文章我们一起来看看吧。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个大数据去重的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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    Python随机抽取多个Excel的数据从而整合为一个新文件

    我们希望实现的，就是从每一个Excel表格文件中，随机选取10行数据（第1行数据肯定不能被选进去，因为其为列名；第1列数据也不希望被选进去，因为这个是表示时间的数据，我们后期不需要），并将这一文件夹中全部的...Excel表格文件中每一个随机选出的10行数据合并到一起，作为一个新的Excel表格文件。   ...然后，使用Pandas中的sample()函数随机抽取了该文件中的10行数据，并使用iloc[]函数删除了10行数据中的第1列（为了防止第1列表示时间的列被选中，因此需要删除）。...最后，使用Pandas中的concat()函数将抽样后的数据添加到结果DataFrame中。   ...运行上述代码，我们即可获得数据合并后的文件，且第1列数据也已经被剔除了。   至此，大功告成。

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    灰太狼的数据世界（三）

    我们工作中除了手动创建DataFrame,绝大多数数据都是读取文件获得的，例如读取csv文件，excel文件等等，那下面我们来看看pandas如何读取文件呢？...读取数据的方法提供如下几种： df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行 df.shape()：查看行数和列数 df.info(...一般的，产生这个问题可能的原因可能有以下几点： 1、从来没有填正确过 2、数据不可用 3、计算错误 对于这些问题，我们处理这些异常数据无非就是下面几种办法： 1、为缺失数据赋值默认值 2、去掉/删除缺失数据行...删除不完整的行（dropna） 假设我们想删除任何有缺失值的行。这种操作具有侵略性，但是我们可以根据我们的需要进行扩展。 我们可以使用isnull来查看dataframe中是否有缺失值。...) 我们也可以增加一些限制，在一行中有多少非空值的数据是可以保留下来的（在下面的例子中，行数据中至少要有 5 个非空值） df1.drop(thresh=5) 删除不完整的列（dropna） 我们可以上面的操作应用到列上

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    【数据处理包Pandas】数据载入与预处理

    Pandas 库将外部数据转换为 DataFrame 数据格式，处理完成后再存储到相应的外部文件中。 1、读 / 写文本文件 文本文件是一种由若干行字符构成的计算机文件，它是一种典型的顺序文件。...read_csv默认为 “,”，read_table默认为制表符 “\t”，如果分隔符指定错误，在读取数据的时候，每一行数据将连成一片 header 接收int或sequence，表示将某行数据作为列名...int，表示读取前n行，默认为None 文本文件的存储和读取类似，结构化数据可以通过 Pandas 中的to_csv函数实现以 CSV 文件格式存储文件。..., 4, 6]]) df.isnull().sum().sum() # 统计缺失值的个数 2 在缺失值的处理方法中，删除缺失值是常用的方法之一。...# 除第一个重复项外，其他重复项均标记为True df2.duplicated('style') Pandas 通过drop_duplicates删除重复的行，格式为： DataFrame.drop_duplicates

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    解决AttributeError: DataFrame object has no attribute tolist

    解决AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'tolist'当我们在处理数据分析或机器学习任务时，经常会使用Pandas库进行数据的处理和操作...因为DataFrame是Pandas库中的一个二维数据结构，它的数据类型和操作方法与列表不同，所以没有直接的​​.tolist()​​方法。 在下面的文章中，我们将讨论如何解决这个错误。...当我们在进行数据分析时，有时候需要将Pandas的DataFrame对象转换为列表以进行后续处理。...在Pandas中，DataFrame是一个二维数据结构，可以类比为电子表格或数据库中的表格数据。它由一列或多列不同数据类型的数据组成，并且具有索引和列标签。 ​​​...通过使用​​.tolist()​​方法，我们将DataFrame对象转换为列表。打印输出的结果是每一行数据作为一个列表，再将所有行的列表组合成一个大的列表。

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    解决KeyError: “Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no long

    这是由于最新版本的Pandas库不再支持将缺少标签的列表传递给.loc或[]索引器。在本文中，我将分享如何解决这个错误并继续使用Pandas进行数据处理。...错误信息分析首先，让我们更详细地了解这个错误信息。当我们使用列表（或其他可迭代对象）传递给.loc或[]索引器时，Pandas在查找标签时可能会遇到缺失的标签，这会导致KeyError。...然后，我们使用了方法一和方法二中的一种方式来解决​​KeyError​​错误。最后，我们打印出筛选后的订单数据。...希望这个示例代码能够帮助你解决实际应用中遇到的类似问题。在Pandas中，通过索引器​​.loc​​​或​​[]​​可以用于查找标签。这些标签可以是行标签（索引）或列标签。...需要注意的是，在Pandas中，索引器​​.loc​​和​​[]​​可以实现更灵活的选择和筛选操作，还可以使用切片操作（如​​df.loc[:, 'column1':'column2']​​）来选择连续的行或列

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    Python科学计算之Pandas

    我们仅仅需要使用head()函数并传入我们期望获得的行数。 你将获得一个类似下图一样的表： ? 另一方面，你可能想要获得最后x行的数据： ?...类似于head，我们只需要调用tail函数并传入我们想获取的行数。需要注意的是，Pandas不是从dataframe的结尾处开始倒着输出数据，而是按照它们在dataframe中固有的顺序输出给你。...你将获得类似下图的表 ? 当你在Pandas中查找列时，你通常需要使用列名。这样虽然非常便于使用，但有时候，数据可能会有特别长的列名，例如，有些列名可能是问卷表中的某整个问题。...在Pandas中，一个条目等同于一行，所以我们可以通过len方法获取数据的行数，即条目数。 ? 这将给你一个整数告诉你数据的行数。在我的数据集中，我有33行。...过滤 当你查看你的数据集时，你可能希望获得一个特殊的样本数据。例如，如果你有一个关于工作满意度的问卷调查数据，你可能想要获得所有在同一行业或同一年龄段的人的数据。

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    【Python】数据评估

    在获得数据后，需要对原始数据的结构与内容进行评估。 2. 如果数据评估后发现数据不能直接进行分析，需要先进行数据清洗。 数据结构评估 1....DataFrame.head()和DataFrame.tail()方法可以提供开头几行数据或者结尾几行数据，DataFrame.sample()会随机返回几行数据，从具体的数据上进行评估。 3....DataFrame.info()方法得到的非空缺值的数量与行数进行对比，可以得到该列空缺值的数量，从空缺值上进行评估。 5....如果原始数据的第一行(列名)和第一列(索引)存在问题，那么就可以使用rename(index={})方法和rename(columns={})方法，字典里面的键是原始值，字典里面的值是修改后的值。...(subset=[列名])，对这一列参在缺失值的行进行删除。 处理重复数据 1. 当要删除重复的数据时，可以使用drop_duplicates()方法。 2.

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    猫头虎 分享：Python库 Pandas 的简介、安装、用法详解入门教程

    Pandas 的主要数据结构包括： Series：一维数组，类似于Python中的列表或Numpy中的一维数组。 DataFrame：二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL表。...处理缺失值 # 填充缺失值 df.fillna(0, inplace=True) # 删除包含缺失值的行 df.dropna(inplace=True) 处理重复值 # 删除重复行 df.drop_duplicates...(inplace=True) 如何避免常见错误和Bug 在使用 Pandas 进行数据分析时，可能会遇到一些常见的问题。...合并数据时的匹配问题 在合并多个 DataFrame 时，可能会遇到匹配错误的问题。...df.fillna(0, inplace=True) 处理重复值 删除重复行 df.drop_duplicates(inplace=True) 数据合并 按指定列合并两个 DataFrame pd.merge

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    Pandas数据结构：Series与DataFrame

    引言在数据分析领域，Python 的 Pandas 库因其强大的数据操作功能而广受欢迎。Pandas 提供了两种主要的数据结构：Series 和 DataFrame。...常见问题及解决方案2.1 数据缺失问题描述在实际数据中，经常会遇到缺失值（NaN）。处理缺失值是数据分析中的一个重要步骤。解决方案删除缺失值：使用 dropna() 方法删除包含缺失值的行或列。...解决方案使用 drop_duplicates() 方法删除重复的行。...# 删除重复的行df.drop_duplicates(inplace=True)2.4 数据筛选问题描述在分析数据时，经常需要根据某些条件筛选数据。解决方案使用布尔索引进行数据筛选。...总结本文介绍了 Pandas 中的两种主要数据结构 Series 和 DataFrame，并通过具体代码案例详细讲解了常见的问题及其解决方案。

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    盘点66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！

    head()方法和tail() 方法则是分别显示数据集的前n和后n行数据。如果想要随机看N行的数据，可以使用sample()方法。...df["gender"].unique() df["gender"].nunique() 输出： 在数值数据操作中，apply()函数的功能是将一个自定义函数作用于DataFrame的行或者列；applymap...列操作 数据清洗时，会将带空值的行删除，此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引，可以使用reset_index()重置索引。...df.rename(columns={'mark': 'sell'}, inplace=True) 输出： 行列转置，我们可以使用T属性获得转置后的DataFrame。...如果大家有在工作生活中进行“数据清洗”非常有用的Pandas函数，也可以在评论区交流。

    3.8K11

    数据分析利器 pandas 系列教程（二）：强大的 DataFrame

    在上一篇文章 数据分析利器 pandas 系列教程（一）：从 Series 说起 中：详细介绍了 pandas 基础数据结构 Series，今天说说另一种数据结构 DataFrame。 ?...dataframe 的基本属性和整体描述 属性 含义 df.shape df 的行数、列数 df.index df 的行索引 df.columns df 的列索引（名称） df.dtypes df 各列数据类型...这里我纠正一下我上篇文章中的错误之处：series.values 或 series.unique() 返回的并不是列表，虽然打印结果像列表（因为对 __str__()函数进行了重载），但实际上却是 ndarray...新增删除行或列 新增/删除行或列方法不甚枚举，这里我抛砖引玉只说几种常用的。...至此，pandas 中两种基本数据结构说完了，下一篇来谈谈 pandas 中各种读写文件函数的坑。

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    媲美Pandas？Python的Datatable包怎么用？

    Frame 对象中，datatable 的基本分析单位是 Frame，这与Pandas DataFrame 或 SQL table 的概念是相同的：即数据以行和列的二维数组排列展示。...统计总结 在 Pandas 中，总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程，但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...可以看到，使用 Pandas 计算时抛出内存错误的异常。 数据操作 和 dataframe 一样，datatable 也是柱状数据结构。...▌删除行/列 下面展示如何删除 member_id 这一列的数据： del datatable_df[:, 'member_id'] ▌分组 (GroupBy) 与 Pandas 类似，datatable...在上面的例子中，dt.f 只代表 dt_df。 ▌过滤行 在 datatable 中，过滤行的语法与GroupBy的语法非常相似。

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    媲美Pandas？Python的Datatable包怎么用？

    对象中，datatable 的基本分析单位是 Frame，这与Pandas DataFrame 或 SQL table 的概念是相同的：即数据以行和列的二维数组排列展示。...统计总结 在 Pandas 中，总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程，但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...可以看到，使用 Pandas 计算时抛出内存错误的异常。 数据操作 和 dataframe 一样，datatable 也是柱状数据结构。...▌删除行/列 下面展示如何删除 member_id 这一列的数据： del datatable_df[:, 'member_id'] ▌分组 (GroupBy) 与 Pandas 类似，datatable...在上面的例子中，dt.f 只代表 dt_df。 ▌过滤行 在 datatable 中，过滤行的语法与GroupBy的语法非常相似。

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