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【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。...本文目录 drop_duplicates函数介绍 加载数据 按照某一列去重实例 3.1 按照某一列去重(参数为默认值) 3.2 按照某一列去重(改变keep值) 3.3 按照某一列去重(inplace...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...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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    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。...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？

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    常用的数据库函数_数据库中自定义函数

    返回其参数中第一个非空表达式 语法： COALESCE ( expression [ ,...n ] ) 如果所有参数均为 NULL，则 COALESCE 返回 NULL。...2,…值n,返回值n,缺省值) 该函数的含义如下： IF 条件=值1 THEN 　　　　RETURN(翻译值1) ELSIF 条件=值2 THEN 　　　　RETURN(翻译值2) 　　　　…...这个函数运行的结果是，当字段或字段的运算的值等于值1时，该函数返回值2，否则返回值3 当然值1，值2，值3也可以是表达式，这个函数使得某些sql语句简单了许多 其实它的用法和case when then...) 参数 expression 字符串、二进制字符串、文本、图像、列或包含列的表达式。...返回值 1.如果 expression 是一种支持的二进制数据类型，则返回二进制数据，这种情况我们暂且不讨论。 2.如果 expression 是一种支持的字符数据类型，则返回字符数据。

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。

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    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。

    15700

    考点：自定义函数、引用传值、二位列表的输入输出【Python习题02】

    考点： 自定义函数、引用传值、二位列表的输入输出 题目： 题目： 编写input()和output()函数输入， 输出N个学生的数据记录。...分析思路： 根据考点，自己定义两个函数分别用于数据的输入和输出。我们可以自己定义指定个学生信息的输入。 1.自己定义一个全局变量列表类型students。...2.录入数据时将这个定义的变量students传入到函数内部，然后再输入函数中进行数据的录入。...5.最后自定义一个输出函数，然后在输出函数内根据students内的信息进行相应数据的批量输出,这里成绩输出的时候，我们采用字符串的join方法把多个成绩拼接。...作者微信号：selidev 作者抖音号：selidev 作者B站：刘金玉编程 微信公众号：编程创造城市 题目：编写input()和output()函数输入，输出5个学生的数据记录。 程序分析：无。

    1.2K20

    VBA自定义函数：一次查找并获取指定表格中的多个值

    标签：VBA，自定义函数 这个自定义函数来自于forum.ozgrid.com，可以在指定表中查找多个值，并返回一组结果，而这些结果可以传递给另一个函数。...IDs(i), Table, TargetColumn, False) Next MultiVLookup = Result End Function 其中，参数是ReferenceIDs代表要查找的值...；参数Table是包含查找内容的表；参数TargetColumn代表表中返回结果的列；参数Delimeter代表分隔符，可选，取决于第一个参数。...例如，下图1所示的数据，表名为MyTable。...图1 要查找MyTable表中A、B、D对应的第2列的值并求和，可使用公式： =SUM(MultiVLookup("A,B,D",MyTable,2)) 或者，将要查找的值放在一个单元格中，然后使用公式来查找相应的值

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    动态数组公式：动态获取某列中首次出现#NA值之前一行的数据

    标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...图1 图2 如示例图2所示，可以在单元格G2中输入公式： =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，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值的位置发生改变，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。...自从Microsoft推出动态数组函数后，很多求解复杂问题的公式都得到的简化，很多看似无法用公式解决的问题也很容易用公式来实现了。

    15210

    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： ? ?...网上有的代码是用的ID来索引，但是表格的ID可能并不是从0开始，也不一定是按照顺序依次增加。...string strValue = row.get_Value(fieldindex).ToString();//获取每一行当前要修改的属性值 string newValue

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    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。...1、引言 单指令多数据（SIMD）是一种并行概念，其特征在于统一操作同时应用于单个指令中的多个数据元素。现代的CPU都支持这样的SIMD指令以及AVX扩展，其中英特尔CPUs是其中代表。...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。...这个SIMD寄存器包含的所有位设置0或者1.因此可以将掩码先广播到SIMD寄存器，由lane-id和二进制与移位。这样，SIMD寄存器的每个通道包含对应位1的或者0的值。

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    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

    /一、问题描述/ 如果想求CSV或者Excel中的最大值或者最小值，我们一般借助Excel中的自带函数max()和min()就可以求出来。...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

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    【Python数据挖掘】应用toad包中的KS_bucket函数统计好坏样本率、KS值

    可以使用Python中自助查看帮助文档的方法，很方便就可以看到这个函数里面有哪些参数，这些参数需要填什么值。...四、应用KS_bucket函数计算变量的KS值 1 等频分割 接着，调用toad库下的KS_bucket函数，设置10等分等频分箱，进行数据统计分析，语句如下： d1=toad.metrics.KS_bucket...、好坏样本数量、占比、KS值等信息的数据框，第二个数据是分箱的分割点。...max列展示分箱区间的右端点。 bads列统计对应分箱中坏样本的数量。 goods列统计对应分箱中好样本的数量。 total列统计对应分箱中总计样本的数量。...bad_prop列统计对应分箱中的坏样本占全体坏样本的比率。 good_prop列统计对应分箱中好样本占全体好样本的比率。 total_prop列统计对应分箱中总计样本占全体样本的比率。

    2.5K10

    如果 .apply() 太慢怎么办？

    如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据帧中整个列的值，我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列（数据帧中的一列）都可以与 .apply() 一起使用。...将函数应用于单个列 例如，这是我们的示例数据集。...'diameter'的列，基于半径列中的值，基本上是直径 = 半径 * 2，我们可以使用 .apply()。...因此，要点是，在简单地使用 .apply() 函数处理所有内容之前，首先尝试为您的任务找到相应的 NumPy 函数。 将函数应用于多列 有时我们需要使用数据中的多列作为函数的输入。...这比对整个数据帧使用的 .apply() 函数快26倍！！ 总结 如果你尝试对Pandas数据帧中的单个列使用 .apply()，请尝试找到更简单的执行方式，例如 df['radius']*2。

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    Spring认证中国教育管理中心-Spring Data R2DBC框架教程六

    相同的名称映射应用于将字段映射到列名称。例如，firstName字段映射到FIRST_NAME列。您可以通过提供自定义NamingStrategy. 有关更多详细信息，请参阅映射配置。...@Table: 应用于类级别，表示该类是映射到数据库的候选。您可以指定存储数据库的表的名称。 @Transient: 默认情况下，所有字段都映射到行。此注释将应用它的字段排除在数据库中。...@PersistenceConstructor: 标记给定的构造函数——即使是受包保护的构造函数——在从数据库实例化对象时使用。构造函数参数按名称映射到检索行中的值。...@Value：这个注解是Spring框架的一部分。在映射框架内，它可以应用于构造函数参数。这使您可以使用 Spring 表达式语言语句来转换在数据库中检索到的键值，然后再使用它来构造域对象。...（例如Postgres）可以使用其特定于数据库的枚举列类型本机写入枚举值。

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