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【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

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-

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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 =...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

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R语言之数据框的合并

1.纵向合并：rbind( ) 要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量，这种合并通常用于向数据框中添加观测。...该数据集是关于药物吲哚美辛（indometacin）的药物代谢动力学数据，一共有 6 名试验对象，每名试验对象在连续的 8 小时内定时测定了血液中的药物浓度，共有 11 次的测定值。...v.names：这是一个字符串，表示要重塑的值变量的名称。在这种情况下，"conc"表示原始数据中的浓度变量。 idvar：这是一个字符串或向量，表示标识变量的名称或变量列表。...在对医学数据进行分析之前，通常情况下应先把数据集转换为长格式，因为 R 中的大多数函数都支持这种格式的数据。...tidyr 包中的 gather() 和 spread() 同样可以用于长型、宽型数据类型转换，详见 Cookbook for R。

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R语言 数据框、矩阵、列表的创建、修改、导出

数据框数据框的创建数据框来源主要包括用代码新建(data.frame)，由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作)，读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据函数...0的数据对应的行#筛选score > 0的基因df1[df1$score > 0,1] #df1$score > 0生成一个长度与df对应的逻辑值向量，取出行为TRUE的且列数为1的df1$gene[df1...$score > 0] #先取出列名为gene的向量，在给出一个一一对应的逻辑值向量数据框修改修改数据相当于定位取出数据后赋值，赋值需对应元素或向量df1[3,3] <- 5 #为第3行第3列数据赋值5df1df1...3.筛选test中，Species列的值为a或c的行test[test$Species %in% c("a","c"),]#注意本题至少有三个问题，第一是值a，c为字符型，要加""，第二是向量是c()不是...="y.Rdata")class(y)# $不支持矩阵，因此不能在这里使用class(y[,1])mean(as.numeric(y[,1]))#矩阵只允许一种数据类型，单独更改一列的数据类型没有意义，

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「R」UCSCXenaShiny：基于 R 的 Xena 数据库交互应用

❝一句话简介：一个可以用于探索、下载和简单分析 UCSC Xena data hubs 上所有数据集的 R Shiny 交互式应用。...❞ 项目地址：https://github.com/openbiox/UCSCXenaShiny[1] 可以单独作为 R 包下载和使用，目前主要开发了数据集的下载和单基因的分析功能，很多都还需要完善和增加...数据集的选择、查看和下载： ? 一些单基因分析模块：包括泛癌表达、生存分析、Cox分析等 ? 接着看下目前6位参与的开发人员，如果没有他们就没有这个工具的存在啦。 ?...目前该平台正在内测，如果你不想要安装 R 包，又想要尝试一下 UCSCXenaShiny，欢迎注册 最后，如果这个工具能够帮助到你的科研工作，记得引用一下我们的预印本： ❝Wang, S.; Xiong...UCSCXenaShiny: An R Package for Exploring and Analyzing UCSC Xena Public Datasets in Web Browser.

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【R语言】根据映射关系来替换数据框中的内容

前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。...接下来我们要做的就是将第四列中的注释信息，从转录本ID替换成相应的基因名字。我们给大家分享三种不同的方法。...stri_replace_all_regex(bed$V4, rownames(mapping), mapping[[1]],vectorize=F) #查看结果 head(result2) 方法三、使用mgsub函数 前面讲☞使用R获取...参考资料： ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列

3.8K10

R 茶话会（七：高效的处理数据框的列）

前言 这个笔记的起因是在学习DataExplorer 包的时候，发现： 这我乍一看，牛批啊。这语法还挺长见识的。 转念思考了一下，其实目的也就是将数据框中的指定列转换为因子。...换句话说，就是如何可以批量的对数据框的指定行或者列进行某种操作。...（这里更多强调的是对原始数据框的直接操作，如果是统计计算直接找summarise 和它的小伙伴们，其他的玩意儿也各有不同，掉头左转： 34....R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0） 其实按照我的思路，还是惯用的循环了，对数据框的列名判断一下，如果所取的列在数据框中，就修改一下其格式，重新赋值： data(cancer, package...这里就回到开始的问题了，如果是希望对数据框本身进行处理，而非统计学运算呢？

1.5K20

R语言中基于表达数据的时间序列分析

聚类分析大家应该不陌生，今天给大家介绍一个用于基于时间序列的转录组数据的聚类分析R包Mfuzz。...此包的核心算法是基于模糊c均值聚类（Fuzzy C-Means Clustering，FCM）的软聚类方法，它的特色就是把聚类的特征进行归类，而不是像K-mean一样的样本的聚类。...首先看下包的安装： BiocManager::install('Mfuzz') 接下来我们通过实例来看下包的使用： ##数据载入 data(yeast) ##缺失值的处理 yeast.r <-...filter.NA(yeast, thres=0.25) yeast.f <- fill.NA(yeast.r,mode="mean")#还可以是knn/wknn ##表达水平低或者波动小的数据处理...tmp <- filter.std(yeast.f,min.std=0) ##标准化数据 yeast.s <- standardise(yeast.f) ## m值评估 m1 <- mestimate

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数据清洗 Chapter08 | 基于模型的缺失值填补

基于模型的方法会将含有缺失值的变量作为预测目标 将数据集中其他变量或其子集作为输入变量，通过变量的非缺失值构造训练集，训练分类或回归模型 使用构建的模型来预测相应变量的缺失值 一、线性回归 是一种数据科学领域的经典学习算法...含有缺失值的属性作为因变量 其余的属性作为多维的自变量 建立二者之间的线性映射关系 求解映射函数的次数 2、在训练线性回归模型的过程中 数据集中的完整数据记录作为训练集，输入线性回归模型 含有缺失值的数据记录作为测试集...，对原始数据集的分析造成影响 3、线性回归填补和插入法的关系 线性回归要求 拟合函数与原始数据的误差最小，是一种整体靠近，对局部性质没有要求 插入方法要求 在原有数据之间插入数值，插值函数必须经过所有的已知数据点...，根据无缺失的属性信息，寻找K个与s最相似的实例 依据属性在缺失值所在字段下取值，来预测s的缺失值 3、数据集介绍 对青少年数据集的缺失值属性gender进行填补 学生的兴趣对其性别具有较好的指示作用...如果数据集容量较大，KNN的计算代价会升高 使用KNN算法进行缺失值填补需要注意： 标准KNN算法对数据样本的K个邻居赋予相同的权重，并不合理 一般来说，距离越远的数据样本所能施加的影响就越小

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基础知识 | R语言数据处理之日期值的转换

R语言数据处理之日期值 可能，刚开始学习R的人都会觉得日期值的处理非常简单，却常常在数据的深度分析，特别是利用时间序列绘制循环静态图、日历图、旭日图、螺旋图或者动态GIF/VIDEO等时出现Bug...，罪魁祸首往往是因为日期值与字符型变量的相互转换、日期值的算术运算以及函数使用错误导致的。.../%Y") > Date2 [1] "2020-06-20" "2020-06-21" "2020-06-22" "2020-06-23" "2020-06-24" "2020-06-25" 3、修改数据框中的日期格式...#构建数据框 > PatientID<-c(1,2,3,4,5,6) > Date<-c("06/20/20","06/21/20","06/22/20","06/23/20","06/24/20",...F 漳州 72 167 35 6 47 45 NA 6 6 06/25/20 50 M 三明 55 175 12 9 19 60 96 #修改数据框日期格式

7.3K60

R 数据整理（三：缺失值NA 的处理方法汇总）

> is.na(c(1,2,3,NA,'sdas')) [1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE # 我们可以直接用which 获取TRUE 所在的index 但是，这个函数并不能很好的使用在数据框中...其会返回一个矩阵，对应的缺失值会在对应位置返回一个TRUE，如果这时候通过which 获取，其只会返回一个坐标，这是因为数据框经过is.na 后返回一个矩阵，而矩阵的坐标关系和向量又非常的微妙，其本质也就是向量的不同的排列...我们都知道，布尔值实际就是0和1，我们可以利用这个特性，获得那些经过is.na 后，行和不是0 的行，那就代表其存在表示TRUE（NA）的数据了： > rcmat[!...去除NA 非常暴力，直接使用函数na.omit() 就可以直接对向量或者数据框操作了。...drop_na() 效果和na.omit 一样，但是高级之处在于，其可以指定列，对数据框某列存在NA 的行直接删除： > X[2,2] = NA;X[6,1] = NA > X X1 X2 1

4.4K30

R语言第二章数据处理⑤数据框列的转化和计算目录正文

正文 本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数： Mutate（）：计算新变量并将其添加到数据表中。 它保留了现有的变量。...同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...Mutate_at（）/ transmutate_at（）：将函数应用于使用字符向量选择的特定列 Mutate_if（）/ transmutate_if（）：将函数应用于使用返回TRUE的谓词函数选择的列...tbl：一个tbl数据框 funs：由funs（）生成的函数调用列表，或函数名称的字符向量，或简称为函数。predicate：要应用于列或逻辑向量的谓词函数。...选择predicate为或返回TRUE的变量。

4.1K20

（数据科学学习手札07）R在数据框操作上方法的总结（初级篇）

上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法，而作为专为数据科学而生的一门语言，R在数据框的操作上则更为丰富精彩，本篇就R处理数据框的常用方法进行总结： 1.数据框的生成 利用...在R中，通过内联键合并数据框的函数为merge()，其主要参数如下： by：对两个数据框建立内联的共有列（元素交集部分不能为空集），以此列为依据，返回内联列取交集后剩下的样本行 sort：是否对合并后的数据框以内联列为排序依据进行排序...’ID‘列为内联列进行合并，得到结果如下，与Python不同的是，R中的数据框合并的原则是不返回含有缺失值的行 > merge(df1,df2,by='ID') ID a b 1 a 2...有时候我们会遇到含有缺省值NA的数据框，这时如果直接进行数据框内的运算，因为NA的干扰，最后的结果往往也是NA，好在R对大部分整体数值运算都有参数na.rm来控制，TRUE时会自动跳过含有NA的计算部分...(df)))#完整观测值的个数 [1] 4 > na.omit(df)#删去含有缺失值的行 a c d 1 1 b b 2 2 a a 3 4 c c 4 3 d d 以上就是R的最基本最简单的数据框操作方法

1.4K80

R语言系列第一期（番外篇 ）：R的6种对象—向量、矩阵、数组、因子、列表、数据框

前文我们讲到R处理数据面对的6种对象：向量，矩阵，数组，因子，列表，数据框。 A. 那我们就得好好给大家介绍一下这位能者的6个对象都长什么样子了。...· 6.数据框 · 到最后一个对象了，在其他统计软件包中，数据框被称为“数据矩阵”或“数据集”，他是一系列等长度的向量和/或因子，交叉相关，很适合数据收集的类型。...· 之前我们提到数据框提取向量，使用d$age来提取d中的age变量。...只有一个数字的索引在数据框中只会提取列数据，不会提取行数据，所以d[3, ]中的”,”省掉和不省结果是不同的。逗号前代表行，逗号后代表列。...同时，前面提到的条件选择在这里也同样适用，提取数据框d中年龄<40的单位。

2.2K30

R语言基于Keras的小数据集深度学习图像分类

深度学习与小数据问题的相关性 您有时会听到深度学习仅在有大量数据可用时才有效。...让我们从数据开始吧。 下载数据 使用 Dogs vs. Cats数据集 。 这里有些例子： ? 该数据集包含25,000张狗和猫的图像（每类12,500张），543 MB 。...一个预训练的网络是一个先前在大型数据集上训练的已保存网络，通常是在大规模图像分类任务上。...因此，如果您的新数据集与训练原始模型的数据集有很大不同，那么最好只使用模型的前几层来进行特征提取，而不是使用整个卷积基础。...= 0.2，zoom_range = 0.2，horizo = TRUE，fill_mode =“nearest”） 浏览一下这段代码： rotation_range 是一个度数（0-180）的值

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基于R的Bilibili视频数据建模及分析——预处理篇

基于R的Bilibili视频数据建模及分析——预处理篇 0、写在前面 1、项目介绍 1.1 项目背景 1.2 数据来源 1.3 数据集展示 2、数据预处理 2.1 删除空数据 2.2 增加id字段 2.3...是国内比较热门的视频网站，本次实验是通过对Bilibili四个不同专区视频数据进行R使用的统计分析、聚类分析以及建模分析。...表单机游戏——游戏区： 2、数据预处理 2.1 删除空数据 整行数据为空，直接删除 2.2 增加id字段 在Excel每张表的首列添加id字段， 预处理后数据展示： 2.3 处理数值字段 对于view...，comments，praise，coins，favors，forwarding这些数值型字段，原始数据中，1万以上的数值是以xxx.xx万的形式展示的，为方便后续统计，此处将这些类型的字段值转换为常规数字格式...： 数据集1: 3、参考资料 多元统计分析及R使用（第五版） 结束！

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