腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
1
回答
基于
Pandas.Dataframe
中
的
多
列
合并
多个
重复
行
、
、
、
我需要根据Dataframe
中
的
多个
列
来识别
重复
的
行
。剩下
的
一
列
(PKID -包含Integer值)应
合并
为整数列表。示例:输入数据:(第0
行
和第1
行
重复
,PKID
列
除外)0 A 58305 ABC X10
浏览 3
提问于2018-03-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何输出带有熊猫DataFrame
合并
单元格
的
html表
、
、
、
我有一个
pandas.DataFrame
df,如: 我希望在html
中
实现这种类型
的
表(控制可以
合并
的
单元格)。 我知道可以操作从df.to_html()函数获得
的
表,并使用jquery来扩展
行
跨度,但是--我问
的</e
浏览 2
提问于2019-07-26
得票数 4
2
回答
使用python对CSV文件进行条件
合并
(熊猫)
、
、
、
我正在尝试将>=2文件与相同
的
模式
合并
。这些文件将包含
重复
的
条目,但行将不相同,例如:store_id,address,phone8181,543 Hello st,1111111111store_id+phone_number是我查找位置和查找
重复
项
的
复合主键(在上面的示例
中
,store_id足以找到它,但我需要一个
基于
多
列
值
的
浏览 0
提问于2013-11-19
得票数 2
回答已采纳
1
回答
熊猫:使用模式删除
重复
行
、
、
使用
pandas.Dataframe
,如何使用另一
列
的
模式删除
重复
的
行
(
基于
多
列
)?
浏览 3
提问于2022-04-19
得票数 1
回答已采纳
1
回答
合并
Pandas Dataframe值,但保留
列
值
、
、
我有一个包含
多个
行
的
pandas数据框,这些
行
基于
id
列
是彼此
重复
的
,除了它们各自行
中
的
其余值不是
重复
的
。我
的
目标是将这些
行
合并
到一
行
中
,而不会丢失其余
列
中
的
数据。
浏览 1
提问于2020-03-01
得票数 0
2
回答
如何使用Python和Pandas将
多个
具有相似和不同
列
的
CSV文件
合并
为1个文件?
、
、
、
、
我有12个CSV文件,我正在尝试将它们
合并
到一个CSV文件
中
。在这12个文件
中
,每一个文件中都有一
列
SendID。SendID是唯一
的
,不应在最终
合并
的
CSV文件
中
重复
。,并充当一个惟一
的
标识
列
或主键,它不应在最终
的
CSV文件
中
重复
。也有一些情况下,相同
的
列
可能出现在
多个
CSV文件
中<
浏览 61
提问于2021-01-20
得票数 0
回答已采纳
2
回答
合并
多
列
检查
的
行
输出
、
我希望
基于
多
列
检查将
多个
行
组合成单个
行
。 只有当所有剩下
的
列
都匹配时,Program_Type才应该
合并
为逗号分隔。 我试过使用listagg,但我无法实现它。
浏览 1
提问于2016-04-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
合并
多个
部分重叠
的
数据格式,不需要额外
的
行
和nans。
、
、
我有一堆部分重叠
的
熊猫DataFrames (
行
和
列
),例子如下:df2=
pandas.DataFrame
({'c':['q','w','e'
浏览 0
提问于2018-06-14
得票数 0
1
回答
MS查询:在特定字段
列
中
合并
具有相同数据
的
行
、
、
、
我有
多个
字段和
列
的
ms access查询,我查询
的
表
中
的
一些数据多次显示。我想消除
基于
4
列
的
重复
--如果这4
列
在更多
的
行
中
是相同
的
,我希望它们只显示一次。这个是可能
的
吗?见所附示例: 比尔,
浏览 0
提问于2015-12-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何使用pandas
合并
具有不同
列
值
的
多个
重复
行
、
、
我正在尝试
合并
多个
不同
的
CSV文件。问题是,当
合并
所有CSV文件时,我得到
多个
具有不同
列
值
的
重复
行
。我希望在一
行
中
没有
重复
的
行
和所有
列
值。我希望提问
的
形式是可以理解
的
。提前感谢
浏览 1
提问于2021-10-25
得票数 0
1
回答
基于
两
列
SQL
的
去重
、
、
、
大家好,样本数据应该只保留第1、4、6、7
行
。我知道我可以对一个
重复
的
列
使用rownum()和delete where rownum >1。但是,在本例
中
浏览 18
提问于2018-02-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用熊猫时,值
的
长度与索引长度不匹配。
、
在使用Pandas时,我得到了'ValueError:值
的
长度与索引长度不匹配‘。我使用Pandas‘'pd.read_excel方法从Excel电子表格
中
读取数据,然后使用Pandas’filter方法过滤数据。我创建了“dataSubset”来表示过滤后
的
数据。我使用“dataSubset”创建了几个“平均”
列
,分别表示
多个
列
的
平均值。然后我创建'finalData‘,它表示连接所有计算出
的
平均值
列
<
浏览 4
提问于2022-02-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
从dask dataframe提供程序收集属性
、
、
TL;DR:我如何从分布式读取
中
收集元数据(解析期间
的
错误)到dataframe集合
中
。 目前,我有一种专用
的
文件格式,用于输入dask.DataFrame。我有一个函数,它接受一个文件路径并返回一个
pandas.DataFrame
,dask.DataFrame成功地在内部使用该函数将
多个
文件加载到同一个dask.DataFrame。直到最近,我还在使用自己
的
代码将几个pandas.DataFrames
合并
为一个,现在我正在使用dask。需要注意<em
浏览 7
提问于2016-01-26
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Spark MLlib
中
的
列
变换
、
、
、
我已经读过 for feature transform,但我仍然对两种简单
的
情况感到困惑:2.如何
基于</
浏览 2
提问于2016-09-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
PySpark:带有标量Pandas
的
无效returnType
、
、
我正在尝试从pandas_udf返回一个特定
的
结构。它在一个集群上工作,但在另一个集群上失败。我尝试在组上运行udf,这需要返回类型为数据框架。the overall distance made by each car这是我得到
的
例外我还尝试将模式更改为和 @pandas_udf("CarId:in
浏览 2
提问于2018-03-26
得票数 5
回答已采纳
1
回答
Excel宏根据其他
合并
合并
单元格
、
我需要对超过7,000+
的
行进行
合并
和居中。在众多
列
中
,有3
列
将包含可以
合并
的
数据。我不能删除
行
。我在下面取了一小段代码,希望能证明这一点。 我利用我找到
的
这个宏来
合并
A
行
,它工作得很好。问题是B
列
和C
列
的
合并
方式不同。我需要
的
合并
是
基于
如何A
列
合并
浏览 1
提问于2018-02-06
得票数 0
2
回答
如何使用带管道值
的
awk从管道分隔
的
文件
中
删除
重复
项?
、
、
我正在尝试使用此如何
基于
多个
动态
列
删除
重复
项从管道分隔
的
文件
中
删除
基于
多
列
的
重复
项,但是我发现在值中有一些管道在双引号
中
,如下所示3|XX|"2025035|6|15|0|0|15|39"|2022-04-05T21:39:22.899
浏览 0
提问于2022-04-06
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在以下情况下有
多个
选项
有没有办法在Case When语句中创建
多个
组?WHEN "Manager 1" THEN "Germany"WHEN "Manager 2" THEN "Russia"这样
的
声明将分配经理有没有其他可能
的
方法呢?
浏览 7
提问于2017-07-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如果熊猫有
重复
的
值,如何使用它们
合并
行?
、
、
、
我
的
数据有一个特殊
的
例子,我在任何文档或堆栈中都找不到答案。在许多行中都会有MPN
的
重复
,如第一个图像所示。显然,我希望删除具有相同MPN
的
重复
行
,但是将图像1
中
显示
的
三
行
的
分类值
合并
到一个单元格
中
,如图2所
浏览 0
提问于2019-07-29
得票数 0
1
回答
根据熊猫
列
中
的
数据
合并
行条目
、
、
、
-5 DEF A B -我想要
的
是创建一个dataframe,它可以检查company是否被复制,并
基于
对
多
列
LT、MT和ST
的
复制检查。如果这些
列
中
的
值是可
重复
的
,则将其
合并
到同一company名称
的
单个
行</em
浏览 1
提问于2018-09-01
得票数 3
回答已采纳
点击加载更多
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券