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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...从结果知,参数为默认时,是在原数据copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回新数据。 感兴趣可以打印name数据,删重操作不影响name。...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直接用默认即可,如果想直接在原始数据删重可设置参数inplace=True。...但是对于两中元素顺序相反数据去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号中文章【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。...本文介绍一句语句解决多组合删除数据中重复问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3数据,希望根据name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...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 =...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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报错:“来自数据String类型给定不能转换为指定目标类型nvarchar。”「建议收藏」

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 解决sql server批量插入时出现“来自数据String类型给定不能转换为指定目标类型nvarchar。”...问题 问题原因:源一个字段长度超过了目标数据库字段最大长度 解决方法:扩大目标数据库对应字段长度 一般原因是源字段会用空字符串填充,导致字符串长度很大,可以使用rtrim去除 解决sql server...批量插入时出现“来自数据String类型给定不能转换为指定目标类型smallint。”...问题 问题原因:源一个字段类型为char(1),其中有些为空字符串,导数据时不能自动转换成smallint类型 解决方法:将char类型强转为smallint类型之后再导入数据

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用过Excel,就会获取pandas数据框架中、行和

在Excel中,我们可以看到行、和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些。...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。...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。...记住这种表示法一个更简单方法是:df[列名]提供一,然后添加另一个[行索引]将提供该特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在城市。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc语法是df.loc[行,],需要提醒行(索引)和可能是什么?

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Excel公式技巧73:获取一中长度最大数据

在《Excel公式技巧72:获取一中单元格内容最大长度》中,我们使用一个简单数组公式: =MAX(LEN(B3:B12)) 获取一中单元格内容最长文本长度。...那么,这个最长文本是什么呢?我们如何使用公式获取长度最长文本数据?有了前面的基础后,这不难实现。...图1 我们已经知道,公式中: MAX(LEN(B3:B12)) 得到单元格区域中最长单元格长度:12 公式中: LEN(B3:B12) 生成由单元格区域中各单元格长度组成数组: {7;6;4...;5;12;6;3;6;1;3} 将上述结果作为MATCH函数参数,找到最大长度所在位置: 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。

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数据多少钱?来自暗网市场调查报告

近日,全球知名安全厂商Mcafee实验室发布了一份关于暗网市场上出售来自各个行业敏感数据价格报告,其中报告指出,目前在暗网市场上,出售数据类型一般有财物数据(如银行卡信息等)、敏感系统访问权限(如银行内部系统等...这冰山一角展示,也给大众再次敲响数据安全警钟。在此,我们很多人也不禁在想,我们数据呢?又是多少?...被窃取财务数据 在暗网中出售窃取财务数据一直以来是一个比较广泛讨论话题,而如上述所说,多种不同类型数据也会在暗网市场上出售,来自全球买家通过各种方式访问“暗网”对出售数据进行浏览并对其感兴趣数据进行购买...同时,很多时候在地下市场影响银行卡信息售卖价格因素也就是上述两个。 一般通过复制信用卡磁条内码轨道信号来获取相应Track1和Track2。...通过提供安全意识,来降低信息泄露风险。 *原文地址:mcafeelab,FB小编troy编译,转载请注明来自FreeBuf黑客与极客(FreeBuf.COM)

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数据清洗 Chapter08 | 基于模型缺失填补

基于模型方法会将含有缺失变量作为预测目标 将数据集中其他变量或其子集作为输入变量,通过变量非缺失构造训练集,训练分类或回归模型 使用构建模型来预测相应变量缺失 一、线性回归 是一种数据科学领域经典学习算法...含有缺失属性作为因变量 其余属性作为多维自变量 建立二者之间线性映射关系 求解映射函数次数 2、在训练线性回归模型过程中 数据集中完整数据记录作为训练集,输入线性回归模型 含有缺失数据记录作为测试集...,对原始数据分析造成影响 3、线性回归填补和插入法关系 线性回归要求 拟合函数与原始数据误差最小,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,插函数必须经过所有的已知数据点...,根据无缺失属性信息,寻找K个与s最相似的实例 依据属性在缺失所在字段下取值,来预测s缺失 3、数据集介绍 对青少年数据缺失属性gender进行填补 学生兴趣对其性别具有较好指示作用...如果数据集容量较大,KNN计算代价会升高 使用KNN算法进行缺失填补需要注意: 标准KNN算法对数据样本K个邻居赋予相同权重,并不合理 一般来说,距离越远数据样本所能施加影响就越小

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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定

pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame 中数据合并成一个新 NumPy 数组。...numpy 是 Python 中用于科学计算基础库,提供了大量数学函数工具,特别是对于数组操作。pandas 是基于 numpy 构建一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具库。...在这个 DataFrame 中,“label” 作为列名,列表中元素作为数据填充到这一中。...结果是一个新 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame 中 “label” 作为最后一附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

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动态数组公式:动态获取某中首次出现#NA之前一行数据

标签:动态数组 如下图1所示,在数据中有些为错误#N/A数据,如果想要获取第一个出现#N/A数据行上方行数据(图中红色数据,即图2所示数据),如何使用公式解决?...:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0))),""))-1,DROP(TAKE(data,i),i-1)) 即可获得想要数据...如果想要只获取第5#N/A上方数据,则将公式稍作修改为: =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...#N/A位置发生改变,那么上述公式会自动更新为最新获取。...自从Microsoft推出动态数组函数后,很多求解复杂问题公式都得到简化,很多看似无法用公式解决问题也很容易用公式来实现了。

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盘点使用Pandas解决问题:对比两数据取最大5个方法

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】粉丝问了一个关于使用pandas解决两数据对比问题,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数据,想每行取两数据最大,形成一个新,该怎么写?最开始【iLost】自己使用了循环方法写出了代码,当然是可行,但是写就比较难受了。...二、解决过程 这里给出5个方法,感谢大佬们解答,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不熟悉小伙伴,接受起来就有点难了。...长城】解答 这个方法也是才哥群里一个大佬给思路。...这篇文章基于粉丝提问,针对df中,想在每行取两数据最大,作为新问题,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。

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《模式识别与智能计算》基于数据贝叶斯分类实现

算法流程 将数据化 计算每类数字先验概率 计算条件概率 计算后验概率 (具体计算过程请见书上77页) 算法实现 贝叶斯算法 def bayeserzhi(x_train,y_train,sample...): """ :function 基于数据贝叶斯分类器 :param x_train: 训练集 M*N M为样本个数 N为特征个数 :param y_train:...def train_test_split(x,y,ratio = 3): """ :function: 对数据集划分为训练集、测试集 :param x: m*n维 m表示数据个数...x_test[testId, :] #模板匹配 ans = function.bayeserzhi(x_train,y_train,sample) y_test[testId] print("预测数字类型...",ans) print("真实数字类型",y_test[testId]) 算法结果 预测数字类型 0 真实数字类型 0

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numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中第一数据并求其最

/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文件中第一数据并求其最大和最小,大家讨论甚为激烈,在此总结了两个方法,希望后面有遇到该问题小伙伴可以少走弯路...2、现在我们想对第一或者第二数据进行操作,以最大和最小求取为例,这里以第一为目标数据,来进行求值。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中第一数据并求其最大和最小代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取结果如下图所示。 ?...通过该方法,便可以快速取到文件夹下所有文件第一最大和最小。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中第一数据并求其最大和最小代码如下图所示。 ?.../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,并求取文件中第一数据最大和最小,当然除了这两种方法之外,肯定还有其他方法也可以做得到,欢迎大家积极探讨

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arcengine+c# 修改存储在文件地理数据库中ITable类型表格中某一数据,逐行修改。更新属性表、修改属性表某

作为一只菜鸟,研究了一个上午+一个下午,才把属性表更新修改搞了出来,记录一下: 我需求是: 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型表(不是要素类FeatureClass),注意不是要素类...FeatureClass属性表,而是单独一个ITable类型表格,现在要读取其中某一,并统一修改这一。...false); int fieldindex = pTable.FindField("JC_AD");//根据列名参数找到要修改 IRow row =...string strValue = row.get_Value(fieldindex).ToString();//获取每一行当前要修改属性 string newValue...= "X";//新,可以根据需求更改,比如字符串部分拼接等。

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〔连载〕VFP9增强报表-多细节带区

一个常用变通办法是建立一个合并了订单表和信用证表游标,添加一个字段“Record type”来指示某条记录是来自哪个表数据。...报表属性对话 Variables (变量)页现在使用 “reset based on(基于…重置)”而不是“reset at(在何时重置)”作为一个变量作用范围提示,来增强这个功能。...图17、你可以在报表属性对话 Option Bands 页上定义多细节带区 图18、使用细节带区属性对话来指定选定带区是否有标头和注脚带区,并为(该细节带区)提供目标别名 目标别名表达式可以被运算为下列三个之一...细节带区现在还可以有一些与组带区同样选项:在一个新或者页上开始、为每个细节集重置页码为1、在每一页上重新打印细节标头、当一页上空间数量小于一个希望时候,在新一页上开始细节集。...示例1:多个子表 第一个示例 EmployeesMD.FRX 使用来自 VFP 自带 Northwind 示例数据库(在 VFP 主目录下 Samples\Northwind 子目录中)中 Employees

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Spread for Windows Forms高级主题(5)---数据处理

举例来说,如果你使用数据来自用户文本中,你可能想要添加由Spread控件解析字符串数据。如果你想要添加多个,并想要直接将它们添加到数据模型中,可以以对象方式添加它们。...你可以复制一个单元格区域,并用该单元格区域填充另一个区域内单元格,可以复制数据及单元格类型等。...移动表单中数据 你可以使用表单Move方法 将一个单元格或一个单元格区域数据移动另一个单元格或另一个单元格区域。...当你把数据从一个单元格(或一个单元格区域)移动另一个单元格时(或单元格区域),原单元格(或单元格区域)中数据就会替代目标单元格(或单元格区域)中数据。...如果该操作移动了一个单元格区域,并将其移动到一个位置重叠区域,那么所有你要移动单元格都会被移动单元格所替代。 当单元格或单元格区域被移动时,你可以指定其中公式是否自动更新。

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手把手 | 如何用Python做自动化特征工程

我们可以通过查找joined月份或是获取income自然对数来创建特征。这些都是转换,因为它们仅使用来自一个表信息。...例如,如果我们有另一个包含客户贷款信息表格,其中每个客户可能有多笔贷款,我们可以计算每个客户贷款平均值,最大和最小等统计数据。...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。也就是说,索引中每个只能出现在表中一次。 clients数据索引是client_id,因为每个客户在此数据中只有一行。...将数据添加到实体集后,我们检查它们中任何一个: 使用我们指定修改模型能够正确推断类型。接下来,我们需要指定实体集中表是如何相关。...一个例子是通过client_id对贷款loan表进行分组,并找到每个客户最大贷款额。 转换:在单个表上对一或多执行操作。一个例子是在一个表中取两个之间差异或取一绝对

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