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【Python】基于某些删除数据重复

subset:用来指定特定,根据指定数据框去重。默认为None,即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...结果和按照某一去重(参数为默认)是一样。 如果想保留原始数据框直接用默认即可,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。 想要根据更多数去重,可以在subset添加。...但是对于两中元素顺序相反数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号文章【Python】基于组合删除数据重复。 -end-

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【Python】基于组合删除数据重复

最近公司在做关联图谱项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两组合删除数据重复,两中元素顺序可能是相反。...二、基于删除数据重复 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径库 import pandas as pd #导入数据处理库...import numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据重复') #把路径改为数据存放路径 df =...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希错误。 三、把代码推广到多 解决多组合删除数据重复问题,只要把代码取两代码变成多即可。...numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv

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删除 NULL

今天接到一个群友需求,有一张表数据如图 1,他希望能通过 SQL 查询出图 2 结果。 ? 图 1 原始数据 ?...图 2 输出结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL ,且NULL无处不在,而图2 里面的NULL只出现在这几个字段末尾。...有一个思路:把每一去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立表,这个表只有两个字段,一个是序号,另一个是去 NULL 后。...一个比较灵活做法是对原表数据转行,最后再通过行转列实现图2 输出。具体实现看下面的 SQL(我偷懒了,直接把原数据通过 SELECT 子句生成了)。...,按在原表列出现顺序设置了序号,目的是维持同一相对顺序不变。

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Power BI 图像在条件格式和行为差异

Power BI在表格矩阵条件格式和区域均可以放入图像,支持URL、Base64、SVG等格式。同样图像在不同区域有不同显示特性。...接着,我们进行极小测试,将图像度量值调整为5*5,可以看到条件格式显示效果不变,但是图像变小。 另一端极大测试,将图像度量值调整为100*100,显示效果似乎与36*36没什么不同。...以上测试可以得出第一个结论:条件格式图像显示大小和图像本身大小无关;图像显示大小既受图像本身大小影响,又受表格矩阵格式设置区域区域空间影响。 那么,条件格式图像大小是不是恒定?不是。...还是36*36正方形,这里把表格字体放大,可以看到条件格式正方形图像也对应放大,图像没有变化。 所以,条件格式图像大小依托于当前列文本格式。...换一个场景,对店铺名称施加排名条件格式(SVG图像),为该设置背景色,可以看到背景色穿透了本应存在缝隙,条件格式和融为一体。

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Pandas替换简单方法

使用内置 Pandas 方法进行高级数据处理和字符串操作 Pandas 库被广泛用作数据处理和分析工具,用于从数据清理和提取特征。 在处理数据时,编辑或删除某些数据作为预处理步骤一部分。...在这篇文章,让我们具体看看在 DataFrame 替换和子字符串。当您想替换每个或只想编辑一部分时,这会派上用场。 如果您想继续,请在此处下载数据集并加载下面的代码。...Pandas replace 方法允许您在 DataFrame 指定系列搜索,以查找随后可以更改或子字符串。...但是,在想要将不同值更改为不同替换情况下,不必多次调用 replace 方法。相反,可以简单地传递一个字典,其中键是要搜索,而是要替换原始内容。下面是一个简单例子。...每当在中找到它时,它就会从字符串删除,因为我们传递第二个参数是一个空字符串。

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使用Numpy对特征异常值进行替换条件替换方式

原始数据为Excel文件,由传感器获得,通过Pyhton xlrd模块读入,读入后为数组形式,由于其存在部分异常值和缺失,所以便利用Numpy对其中异常值进行替换条件替换。 1....将’nan’替换为给定 import numpy as np data = np.array([['nan', 1, 2, 3, 4], # 数据类型为字符串型 [10, 15,...按进行条件替换 当利用’3σ准则’或者箱型图进行异常值判断时,通常需要对 upper 或 < lower进行处理,这时就需要按进行条件替换了。...补充知识:Python之dataframe修改异常值—按行判断是否大于平均值指定倍数,如果是则用均值替换 如下所示: ?...[i] = x_mean # print(i) return x df = df.apply(lambda x:panduan(x),axis=1) 以上这篇使用Numpy对特征异常值进行替换条件替换方式就是小编分享给大家全部内容了

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用过Excel,就会获取pandas数据框架、行和

在Excel,我们可以看到行、和单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些。...在Python数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运是pandas库提供了获取值、行和简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...语法如下: df.loc[行,] 其中,是可选,如果留空,我们可以得到整行。由于Python使用基于0索引,因此df.loc[0]返回数据框架第一行。...在pandas,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 要获取单个单元格,我们需要使用行和交集。...图9 要获得第2行和第4行,以及其中用户姓名、性别和年龄,可以将行和列作为两个列表传递,如下图所示。 图10 记住,df[['用户姓名','年龄','性别']]返回一个只有三数据框架。

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Pandas如何查找某中最大

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:譬如我要查找某中最大,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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Mysql与Oracle修改默认

于是想到通过default来修改默认: alter table A modify column biz default 'old' comment '业务标识 old-老业务, new-新业务'...找后台运维查生产数据库,发现历史数据biz字段还是null 原因: 自己在本地mysql数据库试了下,好像的确是default没法修改历史数据为null 。这就尴尬了。...看起来mysql和oracle在default语义上处理不一样,对于oracle,会将历史为null刷成default指定。...总结 1. mysql和oracle在default语义上存在区别,如果想修改历史数据,建议给一个新update语句(不管是oracle还是mysql,减少ddl执行时间) 2....即使指定了default,如果insert时候强制指定字段为null,入库还是会为null

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如何在 Pandas 创建一个空数据并向其附加行和

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和对齐。...也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建了一个空数据。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据索引。 然后,我们将 2 [“薪水”、“城市”] 附加到数据。“薪水”作为系列传递。序列索引设置为数据索引。...“城市”作为列表传递。...然后,我们在数据后附加了 2 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”作为系列传递。“平均值”作为列表传递。列表索引是列表默认索引。

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Django ORM 查询表字段方法

在MVC/MVT设计模式Model模块中都包括ORM 2.ORM优势 (1)只需要面向对象编程, 不需要面向数据库编写代码. 对数据操作都转化成对类属性和方法操作....下面看下Django ORM 查询表字段,详情如下: 场景: 有一个表某一,你需要获取到这一所有,你怎么操作?...QuerySet,但是内容是元祖形式查询。...但是我们想要是这一呀,这怎么是一个QuerySet,而且还包含了列名,或者是被包含在了元祖?...查看高阶用法,告诉你怎么获取一个list,如: [‘测试feed’, ‘今天’, ‘第三个日程测试’, ‘第四个日程测试’, ‘第五个测试日程’] 到此这篇关于Django ORM 查询表字段文章就介绍到这了

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mysql查询字段带空格sql语句,并替换

(自己写这四行)查询带有空格数据:SELECT * FROM 表名 WHERE 字段名 like ‘% %’; 去掉左边空格 update tb set col=ltrim(col); 去掉右边空格...set col=rtrim(col); (1)mysql replace 函数 语法:replace(object,search,replace) 意思:把object中出现search全部替换为...,如果数据这个字段含有空格(字符串内部,非首尾),或者我们查询字符串中间有空格,而字段没有空格。...这样就可以正确进行匹配了,如果不希望给mysql太多压力,条件部分对空格处理我们可以在程序实现。...补充:MySQL关于查询条件字符串空格问题 https://blog.csdn.net/alibert/article/details/40981185 假设当前mysql数据库中有个表:sysuser

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数据on条件与where条件区别

数据on条件与where条件区别 有需要互关小伙伴,关注一下,有关必回关,争取今年认证早日拿到博客专家 标签:数据库 mysql> SELECT e.empno,ename,e.deptno,...-- 因为e.is_deleted = 0再过滤条件,所以不会出现再结果集中 mysql> SELECT e.empno,ename,e.deptno as edeptno,e.is_deleted...1 | 开发部 | +-------+-------+---------+------------+---------+--------+ 执行join子句 left join 会把左表中有on过滤后临时表没有的添加进来...,右表用null填充 right会把右表中有on过滤后临时表没有的添加进来,左表用null填充 故将王五添加进来,并且右表填充null +-------+-------+---------+----...left join 回填被on过滤掉左表数据,右表用null填充 right join 回填被on过滤掉右表数据,左表用null填充 inner join 不处理 完整sql执行顺序

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读取文档数据每行

读取文档数据每行 1、该文件内容被读 [root@dell leekwen]# cat userpwd 1412230101 ty001 1412230102 ty002..., 它第一是1512430102, 它第二为ty003 当前处理是第4, 内容是:1511230102 ty004, 它第一是1511230102,...它第二为ty004 当前处理是第5, 内容是:1411230102 ty002, 它第一是1411230102, 它第二为ty002 当前处理是第6, 内容是...它第一是1412290102, 它第二为yt012 当前处理是第8, 内容是:1510230102 yt022, 它第一是1510230102,...它第二为yt022 当前处理是第9, 内容是:1512231212 yt032, 它第一是1512231212, 它第二yt032 版权声明:本文博客原创文章

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SQL - where条件!=会过滤为null数据

=会过滤为null数据 在测试数据时忽然发现,使用如下SQL是无法查询到对应column为null数据: 1 select * from test where name !...= 'Lewis'; 本意是想把表里name不为Lewis所有数据都搜索出来,结果发现这样写无法把name为null数据也包括进来。 上面的!...=换成也是一样结果,这可能是因为在数据库里null是一个特殊,有自己判断标准,如果想要把null数据也一起搜索出来,需要额外加上条件,如下: 1 select * from test where...= 'Lewis' or name is null; 虽然这只是个小知识点,不过还是值得记录注意下,以免日后在开发犯小错误。...null比较 这里另外说下SQL里null比较,任何与null比较结果,最后都会变成null,以PostgreSQL为例,如下: 1 2 3 4 select null !

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