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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...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。...原始数据中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。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...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 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。...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...也可以： test2 %>% summarise(across(-where(is.character), mean)) 其中where 类似base 中的which，相当于接受逻辑值，以返回对应位置...批量处理 组合一般的运算 逻辑判断方便获得指定列（通过& ） 无缝结合tidyverse 中的其他函数 image.png

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    seaborn可视化数据框中的多个列元素

    seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数，即pairplot函数，该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素，通过方阵的形式展现其分布和关系，其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...，剩余的空间则展示每两个列元素之间的关系，基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化，对角线上，以直方图的形式展示每列元素的分布，而关于对角线堆成的上，下半角则用于可视化两列之间的关系，默认的可视化形式是散点图，该函数常用的参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下，程序会对数据框中所有的数值列进行可视化，通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列，用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数，可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系，在快速探究一组数据的分布时，非常的好用。

    5.2K31

    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。...funs(cm = ./2.54) ) mutate_if（）：转换由谓词函数选择的特定列。

    4.2K20

    【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。...=1) #读入CDs区域坐标文件 bed=read.table("5gene_CDs.bed",sep="\t") #从第四列提取转录本信息，这里用了正则表达式， #括号中匹配到的内容会存放在\\1中...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

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    用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

    在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...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。...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。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。

    19.2K60

    【C#】让DataGridView输入中实时更新数据源中的计算列

    DataGridView（下称dgv），A、B两列都要在dgv中显示，其中A列可编辑（ReadOnly=false）。...当dgv绑定数据源后，它的每一行就对应了数据源中的一行（或叫一项），这就是我所谓的【源行】。...可以看到，计算列得到更新的关键有两处： dgv单元格的数据要提交到数据源相应单元格 源行结束编辑状态 按常规提交流程，必须使焦点离开单元格所在的行（只离开单元格都不行哦）才能达到目的，而我们的需求是，编辑的过程中就要实时更新...} } 通过这个事件做了上面要做的两个事，即①将dgv单元格值更新到数据源；②结束源行编辑状态。...按说到这里就搞掂了，事实上也的确能使计算列实时反映输入，但却存在另一个体验层面的问题，就是单元格会在每次键入后内容全选，如图： ?

    5.3K20

    arcengine+c# 修改存储在文件地理数据库中的ITable类型的表格中的某一列数据，逐行修改。更新属性表、修改属性表某列的值。

    作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下： 我的需求是： 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...FeatureClass的属性表，而是单独的一个ITable类型的表格，现在要读取其中的某一列，并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示： ? ?...= ""; //利用ICursor进行数据更新修改 ICursor updateCursor = pTable.Update(queryFilter,...string strValue = row.get_Value(fieldindex).ToString();//获取每一行当前要修改的属性值 string newValue

    9.6K30

    Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

    pandas.core.frame.DataFrame； 生成一个随机数数组； 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了大量的数学函数工具，特别是对于数组的操作。pandas 是基于 numpy 构建的一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具的库。...在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列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 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

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    Excel应用实践16：搜索工作表指定列范围中的数据并将其复制到另一个工作表中

    学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 这里的应用场景如下： “在工作表Sheet1中存储着数据，现在想要在该工作表的第O列至第T列中搜索指定的数据，如果发现，则将该数据所在行复制到工作表...用户在一个对话框中输入要搜索的数据值，然后自动将满足前面条件的所有行复制到工作表Sheet2中。” 首先，使用用户窗体设计输入对话框，如下图1所示。 ?...Application.ScreenUpdating = False '赋值为工作表Sheet1 Set wks = Worksheets("Sheet1") With wks '工作表中的最后一个数据行...("O2:T"& lngRow) '查找的数据文本值 '由用户在文本框中输入 FindWhat = "*" &Me.txtSearch.Text & "*..." '调用FindAll函数查找数据值 '存储满足条件的所有单元格 Set rngFoundCells =FindAll(SearchRange:=rngSearch

    6.1K20

    C#中往数据库插入更新时候关于NUll空值的处理

    SqlCommand对传送的参数中如果字段的值是NULL具然不进行更新操作，也不提示任何错误。。。百思不得其解。。。先作个记录，再查资料看看什么原因。...找到了相关的解决方法 ADO.Net的Command对象如何向数据库插入NULL值（原创） 一般来说，在Asp.Net与数据库的交互中，通常使用Command对象，如：SqlCommand。...更新未成功。这是怎么回事呢？ 原来ADO.Net为了防止一些不容易找出的错误，在Command操作时加了一些限制。我们必须明确指示Command对象，我们需要插入NUll值。...strSql.ToString(),param);         } 调用：  feedBackBLL.UpdateFeedBackStatus(_feedBackID, 4,null); 二、C#中往数据库插入空值的问题...在用C#往数据库里面插入记录的时候, 可能有的字段你不赋值,那么这个字段的值就为null, 如果按一般想法的话,这个值会被数据库接受, 然后在数 据表里面显示为NUll, 实际上这就牵扯到一个类型的问题

    3.7K10

    （数据科学学习手札58）在R中处理有缺失值数据的高级方法

    一、简介 　　在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...中的matshow，VIM包中的matrixplot将数据框或矩阵中数据的缺失及数值分布以色彩的形式展现出来，下面是利用matrixplot对R中自带的airquality数据集进行可视化的效果： rm...如上图所示，通过marginplot传入二维数据框，这里选择airquality中包含缺失值的前两列变量，其中左侧对应变量Solar.R的红色箱线图代表与Ozone缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况...3、自编函数计算各个变量缺失比例 　　为了计算出每一列变量具体的缺失值比例，可以自编一个简单的函数来实现该功能： > #查看数据集中每一列的缺失比例 > miss.prop 的个数，mice最开始基于gibbs采样从原始数据出发为每个缺失值生成初始值以供之后迭代使用，而m则控制具体要生成的完整初始数据框个数，在整个插补过程最后需要利用这m个矩阵融合出最终的插补结果

    3.1K40

    论文研读-SIMD系列-基于分区的SIMD处理及在列存数据库系统中的应用

    基于分区的SIMD处理及在列存数据库系统中的应用 单指令多数据（SIMD）范式称为列存数据库系统中优化查询处理的核心原则。...我们概述了一种新的访问模式，该模式允许细粒度、基于分区的SIMD实现。然后，我们将这种基于分区的处理应用到列存数据库系统中，通过2个代表性示例，证明我们新的访问模式的效率及适用性。...另一个贡献，基于分区的SIMD访问概念，提出新型的block-strided access访问模式，并在一个简单的分析查询模型和整数压缩算法中进行比较。...4、应用案例 4.1 向量化查询处理 一个基于分区的SIMD方式的应用场景是基于列存的向量化查询。每个查询算子迭代处理多个值的向量。优势是良好的指令缓存和CPU利用率，同时保持较低的物化代价。...因此，我们基于分区的SIMD处理概念旨在显式地缓存当前和未来处理多个页面所需的数据，与线性访问相比，可以提高该处理模型的性能。 对满足列B上的谓词条件的记录，在列A上进行聚合sum操作。

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    怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢

    今天收到一封邮件，来询问这样的问题： [5veivplku0.png] 这样的邮件，是直接的邮件，没有寒暄直奔主题的邮件。...唯一的遗憾是不知道是谁写的…… 如果我理解的没有错误的话，写信人的需求应该是这个样子的： 他的原始数据： [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到的数据： [1k3z09rele.png] 处理代码...rnorm(10),y2=rnorm(10),y3=rnorm(10),y4=rnorm(10)) dd library(data.table) melt(dd,id=1) 代码解释： 1，dd为模拟生成的数据框数据...，第一列为ID，其它几列为性状 2，使用的函数为data.table包中的melt函数 3，melt中，dd为对象数据框，id为不变的列数，这里是ID一列，列数所在的位置为1，其它几列都变成一列，然后列名变为行名...来信者需求： 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢 1，csv文件，可以用fread函数读取，命名,为dd 2，数据变为一列，如果没有ID这一列，全部都是性状，可以这样运行

    6.8K30

    numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

    /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文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...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。 ?...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

    9.5K20

    R语言数据框深度解析：从创建到数据操作，一文掌握核心技能

    数据框由不同的行和列构成，不同的列可以是不同类型（数值型、字符型、逻辑型等）的数据，比如可以其中一列是数值型，另一列是逻辑型，另一列是字符型，等。但是同一列中必须是相同的类型。...# 数据统计摘要 dim(df) # 数据框的行和列数 read.csv()函数是 R 的基础函数，功能强大，但对于文件的要求较为严格，比如：文件必须是 CSV 格式（用逗号分隔的数据）；文件的分隔符必须是逗号...，也就是在一个数据框的右侧添加另一个数据框，要求行数相同。...拼接行：把行拼起来，也就是对多个数据框垂直堆叠，也就是在一个数据框的下方添加另一个数据框，要求列数相同。...具有共同信息的两个数据框可以合并到一个数据框中。

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