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...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...从结果知，参数keep=False，是把原数据copy一份，在copy数据框中删除全部重复数据，并返回新数据框，不影响原始数据框name。...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-
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
excelperfect 在下图1所示的工作簿Data.xlsx的工作表Sheet1中，存放着待使用的数据。 ?...图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?... 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。 大佬们，如何把某一列中包含某个值的所在行给删除？比方说把包含电力这两个字的行给删除。...这里【FANG.J】指出：数据不多的话，可以在excel里直接ctrl f，查找“电力”查找全部，然后ctrl a选中所有，右键删除行。...二、实现过程 这里【莫生气】给了一个思路和代码： # 删除Column1中包含'cherry'的行 df = df[~df['Column1'].str.contains('电力')] 经过点拨，顺利地解决了粉丝的问题...后来粉丝增加了难度，问题如下：但如果我同时要想删除包含电力与电梯,这两个关键的，又该怎么办呢？ 这里【莫生气】和【FANG.J】继续给出了答案，可以看看上面的这个写法，中间加个&符号即可。...顺利地解决了粉丝的问题。 但是粉丝还有其他更加复杂的需求，其实本质上方法就是上面提及的，如果你想要更多的话，可以考虑下从逻辑 方面进行优化，如果没有的话，正向解决，那就是代码的堆积。
一个例子是使用频率和计数的字符串对分类数据进行分组，使用int和float作为连续值。此外，我们希望能够附加标签到列、透视数据等。 我们从介绍对象Series和DataFrame开始。...也要注意Python如何为数组选择浮点数（或向上转型）。 ? 并不是所有使用NaN的算数运算的结果是NaN。 ? 对比上面单元格中的Python程序，使用SAS计算数组元素的平均值如下。...它将.sum()属性链接到.isnull()属性来返回DataFrame中列的缺失值的计数。 .isnull()方法对缺失值返回True。...显然，这会丢弃大量的“好”数据。thresh参数允许您指定要为行或列保留的最小非空值。在这种情况下，行"d"被删除，因为它只包含3个非空值。 ? ? 可以插入或替换缺失值，而不是删除行和列。....在删除缺失行之前，计算在事故DataFrame中丢失的记录部分，创建于上面的df。 ? DataFrame中的24个记录将被删除。
对于一个给定的DataFrame，可以使用 shift() 函数前移（前面的缺失值用NaN补全）或后移（后面的缺失值用NaN补全）来采集定长切片保存至列中。...t 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 通过在观测值的列数据中插入新的一列，我们可以将上面展示的观测值位置下移一格，由于新加的一行并没有数据...从第二行来看，输入数据0.0位于第二列(X)，输出数据1位于第一列(y)。...n_out：作为输出的观测值数量（y）。值介于0..len（data）-1之间，可选参数，默认为1。 dropnan：是否删除具有NaN值的行，类型为布尔值。可选参数，默认为True。...除此之外，具有NaN值的行已经从DataFrame中自动删除。 我们可以指定任意长度的输入序列（如3）来重复这个例子。
2 c 4 NaN 5 d 7 NaN 8 因为"Ohio"不在states中，所以该列的数据被从结果中删除。...如果您已经有一个不包含这些条目的索引数组或列表，那么从轴中删除一个或多个条目就很简单，因为您可以使用reindex方法或基于.loc的索引。...其中大多数属于减少或摘要统计的类别，这些方法从 Series 中提取单个值（如总和或均值），或者从 DataFrame 的行或列中提取一系列值。...唯一值、值计数和成员资格 另一类相关方法提取一维 Series 中包含的值的信息。...这些值是每列中这些值的相应计数。
它们大部分都属于约简和汇总统计，用于从Series中提取单个值（如sum或mean）或从DataFrame的行或列中提取一个Series。...方法，你可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。...无论如何，在计算相关系数之前，所有的数据项都会按标签对齐。 唯一值、值计数以及成员资格 还有一类方法可以从一维Series的值中抽取信息。...表5-9 唯一值、值计数、成员资格方法 有时，你可能希望得到DataFrame中多个相关列的一张柱状图。...后面的频率值是每个列中这些值的相应计数。 5.4 总结 在下一章，我们将讨论用pandas读取（或加载）和写入数据集的工具。
从结果索引中删除为其指定值的级别。 level参数可用于选择在指定级别具有特定索引值的行。 以下代码选择索引的Symbol分量为ALLE的行。...在本章中，我们将学习有关类别法的以下内容： 创建类别 重命名类别 追加新类别 删除类别 删除未使用的类别 设置类别 描述性统计 值的计数 最小，最大和众数 如何使用类别根据学生的数字等级为学生分配字母等级...具体来说，您将学习： 整洁数据的概念 如何处理缺失的数据 如何在数据中查找NaN值 如何过滤（删除）缺失的数据 Pandas 如何在计算中处理缺失值 如何查找，过滤和修复未知值 对缺失值执行插值 如何识别和删除重复数据...对象中具有至少一个NaN值的所有行。...用其他值（甚至另一种类型的数据）明确替换某些值 应用方法来基于算法转换值 只需删除多余的列和行 我们已经了解了如何使用几种技术删除行和列，因此在此不再赘述。
], name='Squares') 现在，让我们打电话给系列，这样我们就可以看到pandas的作用： s 我们将看到以下输出，左列中的索引，右列中的数据值。...Python词典提供了另一种表单来在pandas中设置Series。 DataFrames DataFrame是二维标记的数据结构，其具有可由不同数据类型组成的列。...在我们的示例中，这两个系列都具有相同的索引标签，但如果您使用具有不同标签的Series，则会标记缺失值NaN。 这是以我们可以包含列标签的方式构造的，我们将其声明为Series'变量的键。...让我们首先使用dropna()删除缺失的值。...删除或注释掉我们添加到文件中的最后两行，并添加以下内容： ... df_fill = df.fillna(0) print(df_fill) 当我们运行程序时，我们将收到以下输出： first_name
Paynter 10 88 103.0 Paynter 8 100 88.0 从每个组中选择具有最大值的行...0 0 1 1 2 0 3 1 4 2 5 3 6 0 7 1 8 2 Name: A, dtype: int64 扩展数据 对齐和截止日期 基于值而不是计数的滚动计算窗口...矢量化查找 聚合和绘制时间序列 将具有小时列和天行的矩阵转换为连续行序列形式的时间序列。...计算 时间序列的数值积分（基于样本） 相关性 通常很有用从DataFrame.corr()计算的相关性矩阵中获取下三角形式（或上三角形式）。...对于我们将删除 NA 值的情况，我们可以先简单地删除这些值： In [246]: v = s.dropna().to_numpy() In [247]: is_constant = v.shape[0
我们减了 4 列，因此列数从 14 个减少到 10 列。 2.选择特定列 我们从 csv 文件中读取部分列数据。可以使用 usecols 参数。...让我们用 iloc 做另一个示例。 df.iloc[missing_index, -1] = np.nan 7.填充缺失值 fillna 函数用于填充缺失的值。它提供了许多选项。...8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。...我们可以检查值计数函数返回的序列的大小或使用 nunique 函数。...但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。
另一方面，如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话，你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整。 Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。...删除 DataFrame 中的不必要的列或行： Pandas 提供了一个便捷的方法 drop() 函数来删除我们不想要的列或行。比如我们想把“语文”这列删掉。...基于指定列进行连接 比如我们可以基于 name 这列进行连接。 1 df3 = pd.merge(df1, df2, on='name') 运行结果: ?...2 3用于将系列中的每个值替换为另一个值，该值可以从函数，a dict或a 派生Series。...除非dict具有默认值（例如），否则将dict转换为未找到的NaN值defaultdict： 1>>> s.map({'cat': 'kitten', 'dog': 'puppy'}) 20 kitten
如何从一个数组中移除与另一个数组重复的项？ 难度：L2 问题：从数组 a 中移除出现在数组 b 中的所有项。...如何基于两个或以上条件过滤 NumPy 数组？ 难度：L3 问题：过滤 iris_2d 中满足 petallength（第三列）> 1.5 和 sepallength（第一列）的行。...如何在 NumPy 数组中删除包含缺失值的行？ 难度：L3 问题：选择 iris_2d 中不包含 nan 值的行。...如何删除 NumPy 数组中所有的缺失值？ 难度：L2 问题：从 1 维 NumPy 数组中删除所有的 nan 值。...如何从 2 维数组中减去 1 维数组，从 2 维数组的每一行分别减去 1 维数组的每一项？
根据以上结果，我们可以看到python中的索引从0开始。 底部5行 ? 要检查数据框的维数，让我们检查数据集中存在的行数和列数。...以上结果表明，许多变量（例如发动机燃料类型，发动机HP，发动机汽缸，门数和市场类型）在数据中缺少值。 我们可以通过另一种方法检查数据类型： ? 打印数据集的列 ?...由于列的名称很长，让我们重命名它们。 重命名列 ? 删除列 ? 删除数据框不需要的列。数据中的所有列不一定都相关。在这个数据中，受欢迎程度、门的数量、车辆大小等列不太相关。...所以从数据集中删除这些变量。 缺失值： ? 上述结果表明，在12个变量中，Fuel_type、HP和cylinder这3个变量有缺失值。 让我们检查一下列中缺失数据的百分比 ?...有许多方法可以处理这些缺失的值。 1. 删除 2. 插补 我们可以删除存在缺失值的行，也可以将缺失值替换为平均值，中位数或众数等值。 由于丢失的数据百分比非常少，我们可以从数据集中删除那些行。 ?
这将返回一个表，其中包含有关数据帧的汇总统计信息，例如平均值、最大值和最小值。在表的顶部是一个名为counts的行。在下面的示例中，我们可以看到数据帧中的每个特性都有不同的计数。...它可以通过调用： msno.bar(df) 在绘图的左侧，y轴比例从0.0到1.0，其中1.0表示100%的数据完整性。如果条小于此值，则表示该列中缺少值。 在绘图的右侧，用索引值测量比例。...当一行的每列中都有一个值时，该行将位于最右边的位置。当该行中缺少的值开始增加时，该行将向左移动。 热图 热图用于确定不同列之间的零度相关性。换言之，它可以用来标识每一列之间是否存在空值关系。...接近正1的值表示一列中存在空值与另一列中存在空值相关。 接近负1的值表示一列中存在空值与另一列中存在空值是反相关的。换句话说，当一列中存在空值时，另一列中存在数据值，反之亦然。...接近0的值表示一列中的空值与另一列中的空值之间几乎没有关系。 有许多值显示为<-1。这表明相关性非常接近100%负。
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。...Series中的元素 1、访问 一种类似于从列表中按照索引访问数据，一种类似于从字典中按照key来访问value。...删除NaN – df.dropna() dropna()函数还有一个参数是how，当how = all时，只会删除全部数据都为NaN的列或行。...其参数如下： value：用来替换NaN的值 method：常用有两种，一种是ffill前向填充，一种是backfill后向填充 axis：0为行，1为列...(['col_name'],axis = 1) #缺失值的处理 df.fillna(mean_value)#替换缺失值 df.dropna()#删除包含缺失值的行 df.dropna(axis = 1,
如何获得series中单一项的频率计数 #从0~7随机抽取30个列表值，组成series ser = pd.Series(np.take(list('abcdefgh'), np.random.randint...如何从csv文件只读取前几行的数据 # 只读取前2行和指定列的数据 df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets...如何从csv文件中每隔n行来创建dataframe # 每隔50行读取一行数据 df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets...如何改变导入csv文件的列值 改变列名‘medv’的值，当列值≤25时，赋值为‘Low’；列值>25时，赋值为‘High’. # 使用converters参数，改变medv列的值 df = pd.read_csv...如何得到按列分组后另一列的第n大的值 df = pd.DataFrame({'fruit': ['apple', 'banana', 'orange'] * 2,
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