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【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...注：后文所有的数据操作都是在原始数据集name上进行。 三、按照某一列去重 1 按照某一列去重(参数为默认值) 按照name1对数据框去重。...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...原始数据中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框。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-

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【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。

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seaborn可视化数据框中的多个列元素

seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数，即pairplot函数，该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素，通过方阵的形式展现其分布和关系，其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化，对角线上，以直方图的形式展示每列元素的分布，而关于对角线堆成的上，下半角则用于可视化两列之间的关系，默认的可视化形式是散点图，该函数常用的参数有以下几个 ###...# 1. corner 上下三角矩阵区域的元素实际上是重复的，通过corner参数，可以控制只显示图形的一半，避免重复，用法如下 >>> sns.pairplot(df, corner=True) >>...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下，程序会对数据框中所有的数值列进行可视化，通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列，用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数，可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系，在快速探究一组数据的分布时，非常的好用。

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在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

先看一个非常简单的例子： a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将列转换为适当的类型...例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。...例如，用两列对象类型创建一个DataFrame，其中一个保存整数，另一个保存整数的字符串： >>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1

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用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。

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Excel实战技巧55： 在包含重复值的列表中查找指定数据最后出现的数据

文章详情：excelperfect 本文的题目比较拗口，用一个示例来说明，如下图1所示，是一个记录员工值班日期的表，在安排每天的值班时，需要查看员工最近一次值班的日期，以免值班时间隔得太近。...A2:A10中的值，如果相同返回TRUE，不相同则返回FALSE，得到一个由TRUE和FALSE组成的数组，然后与A2:A10所在的行号组成的数组相乘，得到一个由行号和0组成的数组，MAX函数获取这个数组的最大值...，也就是与单元格D2中的值相同的数据在A2:A10中的最后一个位置，减去1是因为查找的是B2:B10中的值，是从第2行开始的，得到要查找的值在B2:B10中的位置，然后INDEX函数获取相应的值。...图2 使用LOOKUP函数 公式如下： =LOOKUP(2,1/($A$2:$A$10=$D$2),$B$2:$B$10) 公式中，比较A2:A10与D2中的值，相等返回TRUE，不相等返回FALSE...组成的数组，由于这个数组中找不到2，LOOKUP函数在数组中一直查找，直至最后一个比2小的最大值，也就是数组中的最后一个1，返回B2:B10中对应的值，也就是要查找的数据在列表中最后的值。

10.3K20

如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。

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问与答62： 如何按指定个数在Excel中获得一列数据的所有可能组合？

excelperfect Q：数据放置在列A中，我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示，列A中存放了5个数据，要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合，如列B中所示。...图1 （注：这是无意在ozgrid.com中看到的一个问题，我觉得程序编写得很巧妙，使用了递归的方法来解决，非常简洁，特将该解答稍作整理后辑录于此与大家分享！）...A Set rng =Range("A1", Range("A1").End(xlDown)) '设置每个组合需要的数据个数 n = 3 '在数组中存储要组合的数据...Then lRow = lRow + 1 Range("B" & lRow) = Join(vResult, ", ") '每组组合放置在多列中...代码的图片版如下： ? 如果将代码中注释掉的代码恢复，也就是将组合结果放置在多列中，运行后的结果如下图2所示。 ? 图2

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Excel应用实践16：搜索工作表指定列范围中的数据并将其复制到另一个工作表中

学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 这里的应用场景如下： “在工作表Sheet1中存储着数据，现在想要在该工作表的第O列至第T列中搜索指定的数据，如果发现，则将该数据所在行复制到工作表...用户在一个对话框中输入要搜索的数据值，然后自动将满足前面条件的所有行复制到工作表Sheet2中。” 首先，使用用户窗体设计输入对话框，如下图1所示。 ?...("O2:T"& lngRow) '查找的数据文本值 '由用户在文本框中输入 FindWhat = "*" &Me.txtSearch.Text & "*..." '调用FindAll函数查找数据值 '存储满足条件的所有单元格 Set rngFoundCells =FindAll(SearchRange:=rngSearch...，直接拿来使用就行了，可用来在指定的区域查找并返回满足条件的所有单元格。

5.7K20

Python3分析Excel数据

有两种方法可以在Excel文件中选取特定的列： 使用列索引值 使用列标题 使用列索引值 用pandas设置数据框，在方括号中列出要保留的列的索引值或名称（字符串）。...pandas将所有工作表读入数据框字典，字典中的键就是工作表的名称，值就是包含工作表中数据的数据框。所以，通过在字典的键和值之间迭代，可以使用工作簿中所有的数据。...当在每个数据框中筛选特定行时，结果是一个新的筛选过的数据框，所以可以创建一个列表保存这些筛选过的数据框，然后将它们连接成一个最终数据框。 在所有工作表中筛选出销售额大于$2000.00的所有行。...工作簿中读取一组工作表 在一组工作表中筛选特定行 用pandas在工作簿中选择一组工作表，在read_excel函数中将工作表的索引值或名称设置成一个列表。...接下来，计算工作簿级的统计量，将它们转换成一个数据框，然后通过基于工作簿名称的左连接将两个数据框合并在一起，并将结果数据框添加到一个列表中。

3.3K20

numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨

9.3K20

arcengine+c# 修改存储在文件地理数据库中的ITable类型的表格中的某一列数据，逐行修改。更新属性表、修改属性表某列的值。

作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下： 我的需求是： 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...FeatureClass的属性表，而是单独的一个ITable类型的表格，现在要读取其中的某一列，并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示： ? ?...= null) { m++;//注意：定义一个索引的目的是遍历每一行进行修改。...string strValue = row.get_Value(fieldindex).ToString();//获取每一行当前要修改的属性值 string newValue

9.4K30

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...df.sort_values("col1", inplace=True) 数据输入和输出 1. 利用值构造一个数据框DataFrame 在Excel电子表格中，值可以直接输入到单元格中。...在 Pandas 中，您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中的数据框，创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....列的选择 在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列： 隐藏列； 删除列； 引用从一个工作表到另一个工作表的范围； 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...按值排序 Excel电子表格中的排序，是通过排序对话框完成的。 pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法，它需要一个列列表来排序。

19.5K20

Pandas profiling 生成报告并部署的一站式解决方案

它为数据集提供报告生成，并为生成的报告提供许多功能和自定义。在本文中，我们将探索这个库，查看提供的所有功能，以及一些高级用例和集成，这些用例和集成可以对从数据框创建令人惊叹的报告!...此函数不是 Pandas API 的一部分，但只要导入profiling库，它就会将此函数添加到DataFrame对象中。...该Overview包括总体统计的。这包括变量数（数据框的特征或列）、观察数（数据框的行）、缺失单元格、缺失单元格百分比、重复行、重复行百分比和内存中的总大小。...变量 报告的这一部分详细分析了数据集的所有变量/列/特征。显示的信息因变量的数据类型而异。 数值变量 对于数值数据类型特征，可以获得有关不同值、缺失值、最小值-最大值、平均值和负值计数的信息。...这将具有描述的字典作为键和值作为另一个具有键值对的字典，其中键是变量名称，值作为变量的描述。

3.1K10

手把手 | 如何用Python做自动化特征工程

转换作用于单个表（从Python角度来看，表只是一个Pandas 数据框），它通过一个或多个现有的列创建新特征。 例如，如果我们有如下客户表。...例如，如果我们有另一个包含客户贷款的信息表格，其中每个客户可能有多笔贷款，我们可以计算每个客户的贷款的平均值，最大值和最小值等统计数据。...每个实体都必须有一个索引，该索引是一个包含所有唯一元素的列。也就是说，索引中的每个值只能出现在表中一次。 clients数据框中的索引是client_id，因为每个客户在此数据框中只有一行。...将数据框添加到实体集后，我们检查它们中的任何一个： 使用我们指定的修改模型能够正确推断列类型。接下来，我们需要指定实体集中的表是如何相关的。...一个例子是通过client_id对贷款loan表进行分组，并找到每个客户的最大贷款额。 转换：在单个表上对一列或多列执行的操作。一个例子是在一个表中取两个列之间的差异或取一列的绝对值。

4.3K10

Python代码实操：详解数据清洗

(df) 通过Pandas生成一个6行4列，列名分别为'col1'、'col2'、'col3'、'col4'的数据框。...在使用不同的缺失值策略时，需要注意以下几个问题： 缺失值的处理的前提是已经可以正确识别所有缺失值字段，关于识别的问题在使用Pandas读取数据时可通过设置 na_values 的值指定。...先通过 df.copy() 复制一个原始数据框的副本，用来存储Z-Score标准化后的得分，再通过 df.columns 获得原始数据框的列名，接着通过循环判断每一列中的异常值。...在判断逻辑中，对每一列的数据进行使用自定义的方法做Z-Score值标准化得分计算，然后与阈值2.2做比较，如果大于阈值则为异常。...除了可以使用Pandas来做重复值判断和处理外，也可以使用Numpy中的 unique() 方法，该方法返回其参数数组中所有不同的值，并且按照从小到大的顺序排列。

4.8K20

使用Python分析数据并进行搜索引擎优化

，存储在一个字典中● 将字典添加到一个列表中，作为最终的数据● 返回数据列表# 定义爬虫函数def spider(url, params): # 定义数据列表 data = [] #...我们可以使用pandas库的to_csv方法，来将数据框保存为一个csv文件，方便后续的查看和使用。...我们可以使用pandas库的head方法，来查看数据框的前几行，了解数据的结构和内容。我们可以使用pandas库的shape属性，来查看数据框的行数和列数，了解数据的规模。...库的shape属性，查看数据框的行数和列数df.shape# 输出结果如下：# (100, 3)# 使用pandas库的describe方法，查看数据框的基本统计信息df.describe()# 输出结果如下...我们可以发现，标题和链接都是唯一的，没有重复的值，说明我们爬取的数据没有重复。摘要有一个重复的值，说明有两个搜索结果有相同的摘要，可能是因为它们来自同一个网站或者有相同的内容。

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05.记录合并&字段合并&字段匹配1.记录合并2.字段合并3.字段匹配3.1 默认只保留连接上的部分3.2 使用左连接3.3 使用右连接3.4 保留左右表所有数据行

1.记录合并 将两个结构相同的数据框合并成一个数据框。 函数concat([dataFrame1, dataFrame2, ...]) ?...屏幕快照 2018-07-02 21.47.59.png 2.字段合并 将同一个数据框中的不同列合并成新的列。 方法x = x1 + x2 + x3 + ...合并后的数据以序列的形式返回。...(str) #合并成新列 tel = df['band'] + df['area'] + df['num'] #将tel添加到df数据框的tel列 df['tel'] = tel ?...返回值：DataFrame 参数 注释 x 第一个数据框 y 第二个数据框 left_on 第一个数据框用于匹配的列 right_on 第二个数据框用于匹配的列 import pandas items...屏幕快照 2018-07-02 21.38.49.png 3.4 保留左右表所有数据行 即使连接不上，也保留所有未连接的部分，使用空值填充 itemPrices = pandas.merge(

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Pandas速查卡-Python数据科学

刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org...) 所有列的唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数 加入/合并 df1.append(df2) 将df1中的行添加到df2的末尾（列数应该相同） df.concat([df1, df2],axis=...1) 将df1中的列添加到df2的末尾（行数应该相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型的将df1中的列与df2上的列连接，其中col的行具有相同的值。...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max

9.2K80
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