多条件重复过滤器(可能是drop) Pandas DataFrame Python - 腾讯云开发者社区

情况：重复索引与非重复索引的取值返回类型是不一样的。...dfa = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4),index=list('aacdeb'),columns=list('ABCD')) dfa ?...print('存在重复索引取一列的情况:',type(dfa.loc['a','A']),'取值方法:',dfa.loc['a','A'].iloc[0]) print('---------------...-------------------------------------------------------') print('不存在重复索引取一列的情况:',type(dfa.loc['c','A'...：',pd.Series(dfa.loc['a','A']).iloc[0]) print('通用取值方法，：','不重复情况：',pd.Series(dfa.loc['c','A']).iloc[0]

2.3K5 2

手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

2、一些重要的Pandas read_excel选项 ? 如果默认使用本地文件的路径，用“\”表示，接受用“/”表示，更改斜杠可以将文件添加到Python文件所在的文件夹中。...9、用多个条件筛选多列数据输入应为列一个表，此方法相当于excel中的高级过滤器功能： ? 10、根据数字条件过滤 ? 11、在Excel中复制自定义的筛选器 ?...12、合并两个过滤器的计算结果 ? 13、包含Excel中的功能 ? 14、从DataFrame获取特定的值 ?...如果想要用特定值查看整个DataFrame，可以使用drop_duplicates函数： ? 15、排序对特定列排序，默认升序： ?...6、用drop函数删除行 ? 7、计算每列的总和 ?

8.4K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(五)：重复值处理

> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言有时候数据中出现重复值，可能会导致最后的统计结果出现错误，因此，查找和移除重复值是数据处理中的常见操作...如下： - 功能卡"数据"，"数据工具"中有"删除重复项"按钮 - 接着可以选择以哪些列作为重复判断 > 除此之外，Excel 中还可以使用条件格式、高级筛选或函数公式实现差不多的功能 pandas...但是 pandas 中有直接的方法去除重复。如下： - 调用 DataFrame.drop_duplicates() ，即可去除重复 - 他的参数与规则与 duplicated 一模一样。...使用 subset 指定重复值判断列，keep={'first','last',False} 指定怎么判断哪些是重复项 - DataFrame.drop_duplicates() ，去除重复项下一节，

1.4K2 0

懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(五)：重复值处理

9782 0

请教个问题，我想把数据中名字的重复值删掉，只保留年纪大的怎么整呢？

一、前言国庆期间在Python白银交流群【谢峰】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下：代码如下： import pandas as pd data = [{'name': '小明', 'age...': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的，只保留年龄最大的那个 data...默认为True，即升序排列 inplace 是否用排序后的数据集替换原来的数据，默认为False，即不替换 na_position {‘first’,‘last’}，设定缺失值的显示位置三、例子单条件根据排序删除重复值...(data) # 单条件删除（名字重复的，只保留年龄最大的那个） a = data.sort_values('age', ascending=False).drop_duplicates('name'...) print(a) 多条件根据排序删除重复值 import pandas as pd data = [{'name': '小明', 'age': 18, 'high': 155}, {'name':

1.7K1 0

Python开发之Pandas的使用

一、简介 Pandas 是 Python 中的数据操纵和分析软件包，它是基于Numpy去开发的，所以Pandas的数据处理速度也很快，而且Numpy中的有些函数在Pandas中也能使用，方法也类似。...Pandas 为 Python 带来了两个新的数据结构，即 Pandas Series(可类比于表格中的某一列)和 Pandas DataFrame(可类比于表格)。...) python s.drop(['apple'],inplace=True) 四、DataFrame的使用 1、创建DataFrame pd.DataFrame(data, index, columns...[:,0] out： a 1 b 3 Name: one, dtype: int64 访问多列 python df[['one','two']] df.iloc[:...删除行 python df.drop(['a']) out: one two b 3 4 删除列 python df.drop('one',axis=1) out:

2.9K1 0

Pandas图鉴(三)：DataFrames

Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。...即使不关心索引，也要尽量避免在其中有重复的值：要么使用reset_index=True参数调用df.reset_index(drop=True)来重新索引从0到len(df)-1的行、使用keys...但是对于更复杂的过滤器来说，这就没有什么用了。然而，另一个快速、通用的解决方案，甚至适用于重复的行名，就是使用索引而不是删除。...通常情况下，DataFrame中的列比你想在结果中看到的要多。...我们已经看到很多例子，Pandas函数返回一个多索引的DataFrame。我们仔细看一下。

4442 0

猫头虎分享：Python库 Pandas 的简介、安装、用法详解入门教程

Pandas 的主要数据结构包括： Series：一维数组，类似于Python中的列表或Numpy中的一维数组。 DataFrame：二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL表。...按列选择 # 选择单列 print(df['Name']) # 选择多列 print(df[['Name', 'Age']]) 按条件过滤 # 选择年龄大于30的行 filtered_df = df...Pandas 提供了丰富的工具来处理缺失值、重复数据等问题。...处理缺失值 # 填充缺失值 df.fillna(0, inplace=True) # 删除包含缺失值的行 df.dropna(inplace=True) 处理重复值 # 删除重复行 df.drop_duplicates...df[df['Age'] > 30] 处理缺失值填充或删除缺失值 df.fillna(0, inplace=True) 处理重复值删除重复行 df.drop_duplicates(inplace=

2531 0

Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解

Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解 ---- 目录 Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解前言...---- 环境系统环境：win11 Python版本：python3.9 编译工具：PyCharm Community Edition 2022.3.1 Numpy版本：1.19.5 Pandas...版本：1.4.4 基础函数的使用 Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- drop_duplicates...keep：有三个可选参数，分别是 first、last、False，默认为 first，表示只保留第一次出现的重复项，删除其余重复项，last 表示只保留最后一次出现的重复项，False 则表示删除所有重复项...print(df) 总结去重还是用的非常多的，我们技术的时候就可以先将内容去重，在根据出现的次数累加就可以了，很方便的用法，当然也有直接能处理的计数函数Counter()。

9783 0

PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。...(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...DataFrame 返回当前DataFrame中不重复的Row记录。...(pandas_df) 转化为pandas，但是该数据要读入内存，如果数据量大的话，很难跑得动两者的异同： Pyspark DataFrame是在分布式节点上运行一些数据操作，而pandas是不可能的...； Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢，没有Pandas那么及时反映； Pyspark DataFrame的数据框是不可变的，不能任意添加列，只能通过合并进行； pandas比Pyspark

30.5K1 0

用Pandas和Streamlit对时间序列数据集进行可视化过滤

幸运的是，我们有Pandas和Streamlit在这方面为我们提供帮助，并且可以方便的创建和可视化交互式日期时间过滤器。...我认为我们大多数人对Pandas应该有所了解，并且可能会在我们的数据生活中例行使用它，但是我觉得许多人都不熟悉Streamlit，下面我们从Pandas的简单介绍开始在处理Python中的数据时，Pandas...python包 import pandas as pd import streamlit as st import datetime import re import base64 如果你需要安装上面的任何一个包...日期时间过滤器为了实现我们的过滤器，我们将使用以下函数作为参数— message和df，它们与滑块小部件显示的消息以及需要过滤的原始dataframe相对应。...=True) Streamlit应用最后，我们可以将所有内容绑定在一个Streamlit 应用程序的形式中，该应用程序将渲染datetime过滤器、dataframe和折线图，当我们移动滑块时，这些都将即时更新

2.6K3 0

Pandas常用命令汇总，建议收藏！

大家好，我是小F～ Pandas是一个开源Python库，广泛用于数据操作和分析任务。它提供了高效的数据结构和功能，使用户能够有效地操作和分析结构化数据。...由于其直观的语法和广泛的功能，Pandas已成为数据科学家、分析师和研究人员在 Python中处理表格或结构化数据的首选工具。...df.duplicated() # 删除重复行 df.drop_duplicates() # 计算z分数 z_scores = (df - df.mean()) / df.std() # 根据z...的索引 df.reset_index() / 05 / 过滤、排序和分组 Pandas是一个强大的Python库，用于数据操作和分析。...') # 按多列对DataFrame进行排序 df_sorted = df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True,

5031 0

python数据分析——数据预处理

Python提供了丰富的库和工具来处理这些问题，如pandas库可以帮助我们方便地处理数据框（DataFrame）中的缺失值和重复值。对于异常值，我们可以通过统计分析、可视化等方法来识别和处理。...查找重复值 duplicated（） Python的duplicated函数是pandas库中的一个函数，用于判断DataFrame或Series中的元素是否重复。...四、异常值的检测和处理检测异常值 query（） query() 函数是pandas库中DataFrame对象的一个方法，用于按照一定的条件从DataFrame中筛选数据。...drop() 在Python中，drop函数通常用于删除DataFrame或Series中的指定行或列。...DataFrame.astype()函数将DataFrame中的某一列或多列转换为指定的数据类型，或将整个DataFrame转换为指定的数据类型。

1111 0

Python进阶之Pandas入门(三) 最重要的数据流操作

我们的movies DataFrame中有1000行和11列。在清理和转换数据时，您将需要经常使用.shape。例如，您可能会根据一些条件过滤一些行，然后想要快速知道删除了多少行。...现在我们可以尝试删除重复: temp_df = temp_df.drop_duplicates() print (temp_df.shape) 与append()一样，drop_duplicates()...drop_duplicates()的另一个重要参数是keep，它有三个可能的选项: first:(默认)删除第一次出现的重复项。 last:删除最后一次出现的重复项。 False:删除所有重复项。...参考： Python Pandas Tutorial: A Complete Introduction for Beginners https://www.learndatasci.com/tutorials.../python-pandas-tutorial-complete-introduction-for-beginners/

2.7K2 0

使用Pandas进行数据清理的入门示例

duplicate()方法可以查看重复的行。...()可以使用这个方法删除重复的行。...[[0, 1, 3]], axis=1) # df.columns is zero-based 数据不一致处理数据不一致可能是由于格式或单位不同造成的。...pandas包含了丰富的函数和方法集来处理丢失的数据，删除重复的数据，并有效地执行其他数据清理操作。...使用pandas功能，数据科学家和数据分析师可以简化数据清理工作流程，并确保数据集的质量和完整性。作者：Python Fundamentals

2776 0

猫头虎分享：Python库 Pandas 的简介、安装、用法详解入门教程

创建一个DataFrame Pandas的 DataFrame 是一种二维的数据结构，类似于Excel表格。...数据筛选和处理 Pandas为我们提供了强大的数据操作功能，例如数据筛选、处理缺失值、删除重复行等操作。...： df.drop_duplicates(inplace=True) 5....DataFrame pd.DataFrame(data) 使用字典创建DataFrame 数据筛选 df[df['年龄'] > 25] 根据条件筛选数据处理缺失值 df.fillna(0) 填充缺失值...删除重复行 df.drop_duplicates() 删除重复行数据可视化 df['城市'].value_counts().plot() 使用Matplotlib绘图总结通过本篇博客，大家学习了

4931 0

独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

('parquet_data.parquet') 4、重复值表格中的重复值可以使用dropDuplicates()函数来消除。...”列的查询结果，第二个结果表格展示多列查询。...\ .drop(dataframe.publisher).drop(dataframe.published_date).show(5) “publisher”和“published_date”列用两种不同的方法移除...new dataframe restricting rows with null valuesdataframe.na.drop() dataFrame.dropna() dataFrameNaFunctions.drop...通过使用.rdd操作，一个数据框架可被转换为RDD，也可以把Spark Dataframe转换为RDD和Pandas格式的字符串同样可行。

13.7K2 1

零基础学编程039：生成群文章目录(2)

这次程序想直接读取电子表格，省掉转换csv这一步，查了一下相关资料，python中读xls或xlsx的模块库非常多，主要可选的是xlrd和pyexcel等，最后我选定了pandas，因为pandas也是依赖...df = df.sort("序号") 删除重复数据，我使用了谷歌，找到了drop_duplicates()函数，一行代码搞定。...df = df.drop_duplicates('姓名', keep='last') 这个pandas采用了与R语言类似的DataFrame设计，功能非常强大，可以根据设定的条件快速地选出所需的行和列。...小结：软件需求永远在变，程序也要不断迭代 pandas的read_excel()可直接读取xls和xlsx的电子表格 DataFrame很强大，可以选行或选列，用.loc[ ] sort()排序 drop_duplicates...()去掉重复的行 --- END ---

1.4K8 0

Python从零开始第三章数据处理与分析①python中的dplyr（1）

现在，Python是我的主要语言，pandas是我用于数据分析的助手，但我经常希望有一个Python包允许直接在pandas DataFrame上进行dplyr风格的数据操作。...例如，如果要在步骤中从DataFrame中选择三列，请在下一步中删除第三列，然后显示最终数据的前三行，您可以执行以下操作： # 'data' is the original pandas DataFrame...使用select（）和drop（）选择和删除列 # 'data' is the original pandas DataFrame (diamonds >> select(X.carat, X.cut...pandas DataFrame中选择行的子集。...mask（）选择条件为/的所有行。

1.6K4 0

python数据科学系列：pandas入门详细教程

pandas，python+data+analysis的组合缩写，是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库，与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包，享有数分三剑客之名...query，按列对dataframe执行条件查询，一般可用常规的条件查询替代 ?...删除重复值，drop_duplicates，按行检测并删除重复的记录，也可通过keep参数设置保留项。...，可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除替换，replace，非常强大的功能，对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作，还可开启正则表达式功能 2 数值计算由于pandas...类似的效果，二者的区别在于：merge允许连接字段重复，类似一对多或者多对一连接，此时将产生笛卡尔积结果；而concat则不允许重复，仅能一对一拼接。

15K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

python pandas DataFrame 关于重复索引取值的一些坑

手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(五)：重复值处理

懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(五)：重复值处理

请教个问题，我想把数据中名字的重复值删掉，只保留年纪大的怎么整呢？

Python开发之Pandas的使用

Pandas图鉴(三)：DataFrames

猫头虎分享：Python库 Pandas 的简介、安装、用法详解入门教程

Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解

PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

用Pandas和Streamlit对时间序列数据集进行可视化过滤

Pandas常用命令汇总，建议收藏！

python数据分析——数据预处理

Python进阶之Pandas入门(三) 最重要的数据流操作

使用Pandas进行数据清理的入门示例

猫头虎分享：Python库 Pandas 的简介、安装、用法详解入门教程

独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

零基础学编程039：生成群文章目录(2)

Python从零开始第三章数据处理与分析①python中的dplyr（1）

python数据科学系列：pandas入门详细教程

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐