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【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

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。...结果和按照某一列去重(参数为默认值)是一样的。 如果想保留原始数据框直接用默认值即可，如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...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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    在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

    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。...to parse string 可以将无效值强制转换为NaN，如下所示： ?...对于多列或者整个DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个列，依次处理每一列是非常繁琐的，所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。...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。

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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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    用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

    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。...因为我们用引号将字符串（列名）括起来，所以这里也允许使用带空格的名称。 图5 获取多列 方括号表示法使获得多列变得容易。语法类似，但我们将字符串列表传递到方括号中。...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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    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

    2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作，以最大值和最小值的求取为例，这里以第一列为目标数据，来进行求值。 ?...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

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    如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

    如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值，...则： =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中，ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字，可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

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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。...Dim n AsLong Dim vElements As Variant Dim lRow As Long Dim vResult As Variant '要组合的数据在当前工作表的列...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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    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： ? ?...false); int fieldindex = pTable.FindField("JC_AD");//根据列名参数找到要修改的列 IRow row =...string strValue = row.get_Value(fieldindex).ToString();//获取每一行当前要修改的属性值 string newValue

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    最全面的Pandas的教程！没有之一!

    获取 DataFrame 中的列 要获取一列的数据，还是用中括号 [] 的方式，跟 Series 类似。比如尝试获取上面这个表中的 name 列数据： ?...的索引值 类似地，我们还可以用 .set_index() 方法，将 DataFrame 里的某一列作为索引来用。...在 DataFrame 中缺少数据的位置， Pandas 会自动填入一个空值，比如 NaN或 Null 。...因为我们没有指定堆叠的方向，Pandas 默认按行的方向堆叠，把每个表的索引按顺序叠加。 如果你想要按列的方向堆叠，那你需要传入 axis=1 参数： ? 注意，这里出现了一大堆空值。...数值处理 查找不重复的值 不重复的值，在一个 DataFrame 里往往是独一无二，与众不同的。找到不重复的值，在数据分析中有助于避免样本偏差。

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    因Pandas版本较低，这个API实现不了咋办？

    问题描述：一个pandas dataframe数据结构存在一列是集合类型（即包含多个子元素），需要将每个子元素展开为一行。这一场景运用pandas中的explodeAPI将会非常好用，简单高效。...至此，实际上是完成了单列向多列的转换，其中由于每列包含元素个数不同，展开后的长度也不尽一致，pandas会保留最长的长度，并将其余填充为空值(正因为空值的存在，所以原本的整数类型自动变更为小数类型)。...stack原义为堆栈的意思，放到pandas中就是将元素堆叠起来——从宽表向长表转换。...ok，那么可以预见的是在刚才获得的多列DataFrame基础上执行stack，将实现列转行堆叠的效果并得到一个Series。具体来说，结果如下： ?...至此，已经基本实现了预定的功能，剩下的就只需将双层索引复位到数据列即可。当然，这里复位之后会增加两列数据，除了原本需要的一列外另一列是多余的，仅需将其drop掉即可，当然还需完成列名的变更。

    1.9K30

    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...我们选择一个ID，一个维度和一个包含值的列/列。包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ?...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...堆叠中的参数是其级别。在列表索引中，索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。级别-1表示将取消堆叠最后一个索引级别（最右边的一个）。

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    Pandas库常用方法、函数集合

    ，适合将数值进行分类 qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列...“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组...agg：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum...、cumprod：计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated...: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化

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    详解pd.DataFrame中的几种索引变换

    list而言，最大的便利之处在于其提供了索引，DataFrame中还有列标签名，这些都使得在操作一行或一列数据中非常方便，包括在数据访问、数据处理转换等。...注意到原df中行索引为[1, 3, 5]，而新重组的目标索引为[1, 2, 3]，其中[1, 3]为已有索引直接提取，[2, 4]在原df中不存在，所以填充空值；同时，原df中索引[5]由于不在指定索引中...03 index.map 针对DataFrame中的数据，pandas中提供了一对功能有些相近的接口：map和apply，以及applymap，其中map仅可用于DataFrame中的一列（也即即Series...用于复位索引——将索引加入到数据中作为一列或直接丢弃，可选drop参数。...05 stack与unstack 这也是一对互逆的操作，其中stack原义表示堆叠，实现将所有列标签堆叠到行索引中；unstack即解堆，用于将复合行索引中的一个维度索引平铺到列标签中。

    2.5K20

    手把手 | 如何用Python做自动化特征工程

    此过程包括通过客户信息对贷款表进行分组，计算聚合，然后将结果数据合并到客户数据中。以下是我们如何使用Pandas库在Python中执行此操作。...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。...聚合就是将深度特征合成依次将特征基元堆叠 ，利用了跨表之间的一对多关系，而转换是应用于单个表中的一个或多个列的函数，从多个表构建新特征。

    4.3K10

    Python3分析CSV数据

    基本过程就是将每个输入文件读取到pandas数据框中，将所有数据框追加到一个数据框列表，然后使用concat 函数将所有数据框连接成一个数据框。...concat函数可以使用axis 参数来设置连接数据框的方式，axis=0 表示从头到尾垂直堆叠，axis=1 表示并排地平行堆叠。 #!...如果你需要平行连接数据，那么就在concat 函数中设置axis=1。除了数据框，pandas 中还有一个数据容器，称为序列。你可以使用同样的语法去连接序列，只是要将连接的对象由数据框改为序列。...下面的代码演示了如何对于多个文件中的某一列计算这两个统计量（总计和均值），并将每个输入文件的计算结果写入输出文件。 #!...因为输出文件中的每行应该包含输入文件名，以及文件中销售额的总计和均值，所以可以将这3 种数据组合成一个文本框，使用concat 函数将这些数据框连接成为一个数据框，然后将这个数据框写入输出文件。

    6.7K10

    没错，这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

    在这篇文章中，我们将介绍 Pandas 的内存使用情况，以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型，将数据框的内存占用量减少近 90%。...最原始的数据是 127 个独立的 CSV 文件，不过我们已经使用 csvkit 合并了这些文件，并且在第一行中为每一列添加了名字。...数据框的内部表示 在底层，Pandas 按照数据类型将列分成不同的块（blocks）。这是 Pandas 如何存储数据框前十二列的预览。 你会注意到这些数据块不会保留对列名的引用。...category 类型在底层使用整数类型来表示该列的值，而不是原始值。Pandas 用一个单独的字典来映射整数值和相应的原始值之间的关系。当某一列包含的数值集有限时，这种设计是很有用的。...总结和后续步骤 我们已经了解到 Pandas 是如何存储不同类型的数据的，然后我们使用这些知识将 Pandas 里的数据框的内存使用量降低了近 90%，而这一切只需要几个简单的技巧： 将数字列 downcast

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    深入探索Pandas库：Excel数据处理的高级技巧

    在上一篇博客中，我们介绍了Pandas的基本操作，包括数据的读取、修改、添加、删除、排序和保存。今天，我们将深入探讨一些高级技巧，以帮助您更有效地处理Excel数据。...数据清洗 在处理数据时，我们经常需要清洗数据，包括填充缺失值和替换数据。 填充缺失值 处理缺失数据是数据分析中常见的任务。...我们可以使用fillna方法来填充缺失值： # 填充缺失值 df.fillna(value='Unknown', inplace=True) 替换数据 替换DataFrame中的值也是一个常见的需求：...df['age'] = df['age'].astype(int) 设置索引 将一列设置为DataFrame的索引，可以方便我们进行后续的数据处理： # 设置索引 df.set_index('name...', inplace=True) 数据聚合 聚合函数 对数据进行聚合操作，如求和、平均值等，是数据分析中的重要步骤： # 聚合函数 df.groupby('age').mean() 透视表 创建透视表以分析数据的不同维度

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