subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...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...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。...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-
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 =...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 name = pd.read_csv
在《Excel公式技巧72：获取一列中单元格内容的最大长度》中，我们使用一个简单的数组公式： =MAX(LEN(B3:B12)) 获取一列中单元格内容最长的文本长度值。...那么，这个最长的文本是什么呢？我们如何使用公式获取长度最长的文本数据值？有了前面的基础后，这不难实现。...图1 我们已经知道，公式中的： MAX(LEN(B3:B12)) 得到单元格区域中最长单元格的长度值：12 公式中的： LEN(B3:B12) 生成由单元格区域中各单元格长度值组成的数组： {7;6;4...;5;12;6;3;6;1;3} 将上述结果作为MATCH函数的参数，找到最大长度值所在的位置： MATCH(MAX(LEN(B3:B12)),LEN(B3:B12),0) 转换为： MATCH(12,...“数据”，则公式如下图2所示。
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。...语法如下： df.loc[行，列] 其中，列是可选的，如果留空，我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引，因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。...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。...接着，.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述，.loc的语法是df.loc[行，列]，需要提醒行（索引）和列的可能值是什么？
如何获取MySql表中各个列的数据类型？...能获取详细的信息
一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两列数据对比的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...大概意思是说在DF中有2列数据，想每行取两列数据中的最大值，形成一个新列，该怎么写？最开始【iLost】自己使用了循环的方法写出了代码，当然是可行的，但是写的就比较难受了。...二、解决过程 这里给出5个方法，感谢大佬们的解答，一起来看看吧！ 方法一：【月神】解答 其实这个题目的逻辑和思路也相对简单，但是对于Pandas不熟悉的小伙伴，接受起来就有点难了。...使用numpy结合pandas，代码如下： df['max4'] = np.where(df['cell1'] > df['cell2'],df['cell1'], df['cell2']) df...这篇文章基于粉丝提问，针对df中，想在每行取两列数据中的最大值，作为新的一列问题，给出了具体说明和演示，一共5个方法，顺利地帮助粉丝解决了问题，也帮助大家玩转Pandas，学习Python相关知识。
2 设置DataFrame最大显示列数 类似display.max_rows，通过修改display.max_columns我们可以调节最大显示的数据框列数（默认是20列），这在我们的数据框字段较多又想全部查看的时候很有用...： 图3 3 设置每列的最大显示宽度 对于一些单元格内容长度较长的数据譬如长文本，在查看数据框时过长的部分会被简化为省略号，而通过修改display.max_colwidth参数我们可以在必要时，使得超长的部分也显示出来...参数我们可以设置浮点数的显示格式，譬如这里我们给浮点数加上￥前缀并设定保留两位小数： 图6 6 设置info()方法中非缺失值检查的行数上限 针对数据框的info()方法可以帮助我们查看数据框的一些概览信息...，譬如每一列对应的非缺失值个数。...但默认情况下当数据框行数大于1690784行时，再查看info()信息，会处于计算效率的考虑略去缺失值检查信息。
2 设置DataFrame最大显示列数 类似display.max_rows，通过修改display.max_columns我们可以调节最大显示的数据框列数（默认是20列），这在我们的数据框字段较多又想全部查看的时候很有用...图3 3 设置每列的最大显示宽度 对于一些单元格内容长度较长的数据譬如长文本，在查看数据框时过长的部分会被简化为省略号，而通过修改display.max_colwidth参数我们可以在必要时，使得超长的部分也显示出来...图4 4 指定小于某个数的元素显示为0 通过display.chop_threshold参数我们在不修改原始数据的情况下，指定数据框中绝对值小于阈值的数显示为0： ?...图6 6 设置info()方法中非缺失值检查的行数上限 针对数据框的info()方法可以帮助我们查看数据框的一些概览信息，譬如每一列对应的非缺失值个数。 ...但默认情况下当数据框行数大于1690784行时，再查看info()信息，会处于计算效率的考虑略去缺失值检查信息。
在Pandas中处理数据时，我们可以使用多种方法来查看和检查对象，例如 DataFrame和Series。...] # 根据条件选择数据框中的行和列 df.loc[df['column_name'] > 5, ['column_name1', 'column_name2']] / 04 / 数据清洗 数据清洗是数据预处理阶段的重要步骤...# 检查缺失值 df.isnull() # 删除有缺失值的行 df.dropna() # 用特定值填充缺失值 df.fillna(value) # 插入缺失值 df.interpolate()...')['other_column'].sum().reset_index() / 06 / 加入/合并 在pandas中，你可以使用各种函数基于公共列或索引来连接或组合多个DataFrame。...# 计算某列的最大值 df['column_name'].max() # 计算某列中非空值的数量 df['column_name'].count() # 计算列中某个值的出现次数 df['column_name
.where 函数 它用于根据条件替换行或列中的值。...我们可能需要检查唯一类别的数量。我们可以检查值计数函数返回的序列的大小或使用 nunique 函数。...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易，而不是使用其他数据可视化库。 让我们创建平衡列的直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多的小数点。...ser= pd.Series([2,4,5,6,72,4,6,72]) ser.pct_change() 29.基于字符串的筛选 我们可能需要根据文本数据（如客户名称）筛选观测值（行）。...30.设置数据帧样式 我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的，它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如，我们可以突出显示最小值或最大值。
数据框与R中的DataFrame格式类似，都是一个二维数组。Series则是一个一维数组，类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...，列名为字典的3个key，每一列的值为key对应的value值 2 查看数据信息 查看信息常用方法包括对总体概况、描述性统计信息、数据类型和数据样本的查看，具体如表2所示： 表2 Pandas常用查看数据信息方法汇总...4 数据筛选和过滤 数据筛选和过滤是基于条件的数据选择，本章2.6.3提到的比较运算符都能用于数据的筛选和选择条件，不同的条件间的逻辑不能直接用and、or来实现且、或的逻辑，而是要用&和|实现。...Out: col1 col2 col3 0 2 a True 1 1 b True选择col3中值为True的所有记录多列单条件以所有的列为基础选择符合条件的数据...'col2=="b"')) Out: col1 col2 col3 1 1 b 1筛选数据中col2值为b的记录 5 数据预处理操作 Pandas的数据预处理基于整个数据框或
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
而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？...： (4): 商店销售额曲线图 检查一下时间索引，它是一个 Pandas DateTimeIndex。...维度：多元序列的 "列"。 样本：列和时间的值。在图（A）中，第一周期的值为 [10,15,18]。这不是一个单一的值，而是一个值列表。...一共有 45 个商店，因此飞镖数据 darts_group_df 的长度为 45。每个商店有 143 周，因此商店 1 darts_group_df[0] 的长度为 143。...比如一周内商店的概率预测值，无法存储在二维Pandas数据框中，可以将数据输出到Numpy数组中。
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("....If/then逻辑 假设我们想要根据 total_bill 是小于还是大于 10 美元，来创建一个具有低值和高值的列。 在Excel电子表格中，可以使用条件公式进行逻辑比较。...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。...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。
准备用于演示的数据框架 同样，我们使用原来用过的世界500强数据集。首先，我们将激活pandas并从百度百科加载数据。...我们传递给loc[]的条件：df['总部所在国家'] == '中国'，实际上是一个布尔索引，它是一个True值或False值列表。...看看下面的Excel屏幕截图，添加了一个新列，名为“是否中国”，还使用了一个简单的IF公式来评估一行是否“总部所在国家”为中国，该公式返回1或0。实际上，我正在检查每一行的值。...完成公式检查后，我可以筛选”是否中国”列，然后选择值为1的所有行。 图3 Python使用了一种类似的方法，让我们来看看布尔索引到底是什么。 图4 注意上面代码片段的底部——长度：500。...上面的代码行创建了一个列表，该列表的长度与数据框架本身相同，并用True或False填充。这基本上就是我们在Excel中所做的。
要处理文本数据，需要比数字类型的数据更多的清理步骤。为了从文本数据中提取有用和信息，通常需要执行几个预处理和过滤步骤。 Pandas 库有许多可以轻松简单地处理文本数据函数和方法。...在本文中，我介绍将学习 5 种可用于过滤文本数据（即字符串）的不同方法： 是否包含一系列字符 求字符串的长度 判断以特定的字符序列开始或结束 判断字符为数字或字母数字 查找特定字符序列的出现次数 首先我们导入库和数据...import pandas as pd df = pd.read_csv("example.csv") df 我们这个样例的DataFrame 包含 6 行和 4 列。...4 1 5 0 Name: description, dtype: int64 如果想使用它进行条件过滤，只需将其与一个值进行比较，如下所示： df[df["description"...].str.count("used") < 1] 非常简单吧 本文介绍了基于字符串值的 5 种不同的 Pandas DataFrames 方式。
2.2 筛选特定的行 在输入文件筛选出特定行的三种方法： 行中的值满足某个条件 行中的值属于某个集合 行中的值匹配正则表达式 从输入文件中筛选出特定行的通用代码结构： for row in filereader...需要在逗号前设定行筛选条件，在逗号后设定列筛选条件。 例如，loc函数的条件设置为：Supplier Name列中姓名包含 Z，或者Cost列中的值大于600.0，并且需要所有的列。...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。...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。...有时候，除了简单地垂直或平行连接数据，你还需要基于数据集中的关键字列的值来连接数据集。pandas 提供了类似SQL join 操作的merge 函数。
，储存对两个数据框中重复非联结键列进行重命名的后缀，默认为('_x','_y') indicator：是否生成一列新值_merge，来为合并后的每行标记其中的数据来源，有left_only,right_only...；'outer'表示以两个数据框联结键列的并作为新数据框的行数依据，缺失则填充缺省值 lsuffix：对左侧数据框重复列重命名的后缀名 rsuffix：对右侧数据框重复列重命名的后缀名 sort：表示是否以联结键所在列为排序依据对合并后的数据框进行排序...，默认不放回，即False weights：根据axis的方向来定义该方向上的各行或列的入样概率，长度需与对应行或列的数目相等，当权重之和不为0时，会自动映射为和为1 a = [i for i in range...7.数据框的条件筛选 在日常数据分析的工作中，经常会遇到要抽取具有某些限定条件的样本来进行分析，在SQL中我们可以使用Select语句来选择，而在pandas中，也有几种相类似的方法： 方法1： A =...型变量 df.notnull()：与isnull()方法返回的值相反 '''创造含有缺失值的数据框''' import pandas as pd left = pd.DataFrame({'A': ['
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 注：Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的...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%。...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。...因为不同的数据都是单独存储的，所以我们将检查不同类型的数据的内存使用情况。我们先来看看所有数据类型的平均内存使用情况。 可以看到，大部分的内存都被 78 个对象列占用了。...我们将编写一个循环程序，遍历每个对象列，检查其唯一值的数量是否小于 50%。如果是，那么我们就将这一列转换为 category 类型。
图1 2 基于query()的高效查询 query()顾名思义，是pandas中专门执行数据查询的API，其实早在2014年，pandas0.13版本中这个特性就已经出现了，随着后续众多版本的迭代更新...图3 通过比较可以发现在使用query()时我们在不需要重复书写数据框名称[字段名]这样的内容，字段名也直接可以当作变量使用，而且不同条件之间不需要用括号隔开，在条件繁杂的时候简化代码的效果更为明显...图9 2.6 对Index与MultiIndex的支持 除了对常规字段进行条件筛选，query()还支持对数据框自身的index进行条件筛选，具体可分为三种情况： 常规index 对于只具有单列...同样从实际例子出发，同样针对netflix数据，我们按照一定的计算方法为其新增两列数据，对基于assign()的方式和基于eval()的方式进行比较，其中最后一列是False是因为日期转换使用coerce...策略之后无法被解析的日期会填充pd.NAT，而缺失值之间是无法进行相等比较的： # 利用assign进行新增字段计算并保存为新数据框 result1 = netflix.assign(years_to_now
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