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='last'，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据最后一条并返回新数据框，不影响原始数据框name。...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。...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...由于原始数据是从hive sql中跑出来，表示商户号之间关系的数据，merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect Q：如下图1所示，在工作表列A中有很多数据（为方便表述，示例中只放置了9个数据），这些数据中有很多重复数据，我想得到重复次数最多的数据是那个...，示例中可以看出是“完美Excel”重复的次数最多，如何获得这个数据？...在上面的公式中： MATCH($A$1:$A$9,$A$1:$A$9,0) 在单元格区域A1:A9中依次分别查找A1至A9单元格中的数据，得到这些数据第1次出现时所在的行号，从而形成一个由该区域所有数据第一次出现的行号组组成的数字数组...MODE函数从上面的数组中得到出现最多的1个数字，也就是重复次数最多的数据在单元格区域所在的行。将这个数字作为INDEX函数的参数，得到想应的数据值。...，则上述公式只会获取第1个数据，其他的数据怎么得到呢？
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。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。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。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，我们可以通过单击功能区“数据”选项卡上的“删除重复项”按钮“轻松”删除表中的重复项。确实很容易！...然而，当数据集太大，或者电子表格中有公式时，这项操作有时会变得很慢。因此，我们将探讨如何使用Python从数据表中删除重复项，它超级简单、快速、灵活。...第3行和第4行包含相同的用户名，但国家和城市不同。 删除重复值 根据你试图实现的目标，我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是：从整个表中删除重复项或从列中查找唯一值。...我们将了解如何使用不同的技术处理这两种情况。 从整个表中删除重复项 Python提供了一个方法.drop_duplicates()可以帮助我们轻松删除重复项！...图3 在上面的代码中，我们选择不传递任何参数，这意味着我们检查所有列是否存在重复项。唯一完全重复的记录是记录#5，它被丢弃了。因此，保留了第一个重复的值。
我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验 获取数据- 学习如何读取csv文件。数据包括婴儿姓名和1880年出生的婴儿姓名数量。...在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。...此时的名称列无关紧要，因为它很可能只是由字母数字字符串（婴儿名称）组成。本专栏中可能存在不良数据，但在此分析时我们不会担心这一点。在出生栏应该只包含代表出生在一个特定年份具有特定名称的婴儿数目的整数。...与该表一起，最终用户清楚地了解Mel是数据集中最受欢迎的婴儿名称。plot()是一个方便的属性，pandas可以让您轻松地在数据框中绘制数据。我们学习了如何在上一节中找到Births列的最大值。...['Births'].max()] 等于选择Names列WHERE [Births列等于973]中的所有记录 另一种方法可能是使用Sorted dataframe： Sorted ['Names'].
数据框与R中的DataFrame格式类似，都是一个二维数组。Series则是一个一维数组，类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...例如可以从dtype的返回值中仅获取类型为bool的列。 3 数据切片和切块 数据切片和切块是使用不同的列或索引切分数据，实现从数据中获取特定子集的方式。...2 1 1选取行索引在[0:2)列索引在[0:1)中间的记录，行索引不包含2，列索引不包含1loc[m:n,[ '列名1', '列名2',…]]选择行索引在m到n间且列名为列名1、列名2的记录...，行索引不包含2 提示 如果选择特定索引的数据，直接写索引值即可。...A、B、Cdrop_duplicates去重重复项，通过指定列设置去重的参照In: print(data2.drop_duplicates(['col3'])) Out: col1 col2
在NumPy中数据结构是围绕ndarray展开的， 那么在Pandas中的核心数据结构是Series和 DataFrame，分别代表着一维的序列和二维的表结构。...(df.loc['0',['name','age']]) # 选择间隔的多行多列 print(df.loc[['0','2'],['name','national']]) # 选择连续的多行和间隔的多列...b 1 1 b 1 c 2 2 c 2 d 3 3 d 2 e 4 4 e 2 将一列数据变为行索引的好处是，索引从0开始，如果要按照表格中的一列，如id列中的序号，从1...obj 要插入列表中的对象(列名) col_name=df1.columns.tolist() # 将数据框的列名全部提取出来存放在列表里 col_name.insert(2,'city') # 在列索引为...数据的处理包含以下四个部分： 对Series过滤NaN 对DataFrame过滤NaN 填充缺失数据 移除重复数据 from numpy import nan as NaN # 通过pandas中的dropna
作者：宋天龙 如需转载请联系大数据（ID：hzdashuju） ? 本文示例中，主要用了几个知识点： 通过 pd.DataFrame 新建数据框。 通过 df.iloc[] 来选择特定的列或对象。...使用Pandas的 isnull() 判断值是否为空。 使用 all() 和 any() 判断每列是否包含至少1个为True或全部为True的情况。...除了示例中直接通过pd.DataFrame来直接创建数据框外，还可以使用数据框对象的 df.from_records、df.from_dict、df.from_items 来从元组记录、字典和键值对对象创建数据框...的选择功能，即只保留在 df_zscore 中异常列（col1）为 False 的列。...Python自带的内置函数 set 方法也能返回唯一元素的集合。 上述过程中，主要需要考虑的关键点是：如何对重复值进行处理。
读取外部数据 Excel 和 pandas 都可以从各种来源以各种格式导入数据。 CSV 让我们从 Pandas 测试中加载并显示提示数据集，这是一个 CSV 文件。...在 Pandas 中，您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中的数据框，创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...列的选择 在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列： 隐藏列； 删除列； 引用从一个工作表到另一个工作表的范围； 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...删除重复项 Excel 具有删除重复值的内置功能。熊猫通过 drop_duplicates() 支持这一点。
=============================================== 数据合并 在数据处理中，通常将原始数据分开几个部分进行处理而得到相似结构的Series或DataFrame...这时我们可以选择用pd.concat()方式极易连接两个或两个以上的Series或DataFrame对象。...移除重复数据 首先创建一个数据框 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Nov 29 01:33:46 2018 @author: czh """ %clear...，一般情况下，我们需要删除掉这行，主要通过drop_duplicates()函数,该函数返回的结果是一个数据框。...你也可以指定部分列进行重复项判断（一般情况下，我们希望去掉某一列重复的观测值），假设我们还有一列值，且只希望根据k1列过滤重复项： data['v1'] = range(7) data data.drop_duplicates
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...今天我们来看看 pandas 中是如何实现。 Excel 处理重复值 Excel 中直接提供了去除重复的功能，因此简单操作即可实现。...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...标记重复值 pandas 中同样提供一个简单方法标记出重复值，并且比 Excel 有更多灵活处理方式供你选择，我们来看看： - DataFrame.duplicated() ，生成是否为重复记录的布尔标记...默认是整行所有数据作为判断依据 - 结果很明显，最后一行是重复行，因此标记列最后一行的值是 True 我们可以指定，当有重复值时，保留哪个位置的行。
数据分析实战中遇到的几个问题？...—— Pandas的DataFrame如何固定字段排序 —— 保证字段唯一性应如何处理 —— 透视表pivot_table函数转化长表注意问题 ——Pandas的DataFrame数据框存在缺失值NaN...运算如何应对 ——如何对数据框进行任意行列增、删、改、查操作 —— 如何实现字段自定义打标签 Q1：Pandas的DataFrame如何固定字段排序 df_1 = pd.DataFrame({"itemtype...Q2：注意保证字段唯一性，如何处理 #以名称作为筛选字段时，可能出现重复的情况，实际中尽量以字段id唯一码与名称建立映射键值对，作图的时候尤其注意，避免不必要的错误，可以做以下处理： 1、处理数据以id...Q4、数据运算存在NaN如何应对 需求：pandas处理多列相减，实际某些元素本身为空值，如何碰到一个单元格元素为空就忽略了不计算，一般怎么解决！
这里我们将使用Kaggle.com上的沃尔玛数据集，其中包含了45家商店的多元时间序列数据。我们选择这个数据集是因为它是一个长式数据集，所有组的数据都是垂直堆叠的。...Gluonts--从长表格式 Pandas 数据框 gluons.dataset.pandas 类有许多处理 Pandas 数据框的便捷函数。...数据框分成训练数据（"实时"）和测试数据（"非实时"），如下图所示。...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。...在沃尔玛商店的销售数据中，包含了时间戳、每周销售额和商店 ID 这三个关键信息。因此，我们需要在输出数据表中创建三列：时间戳、目标值和索引。
如果你对pandas的学习很感兴趣，你可以参考我们的pandas教程指导博客（http://www.dataquest.io/blog/pandas-python-tutorial/），里面包含两大部分的内容...('1900/1/30', periods=df.shape[0]) 添加日期索引 查看/检查数据 df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数...) 所有列的唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max
本篇博文主要是对之前的几篇关于pandas使用技巧的小结，内容包含： 创建S型或者DF型数据，以及如何查看数据 选择特定的数据 缺失值处理 apply使用 合并和连接 分组groupby机制 重塑reshaping...可根据⼀个或多个键将不同DataFrame中的⾏连接起来，它实现的就是数据库的join操作 ，就是数据库风格的合并 常用参数表格 参数 说明 left 参与合并的左侧DF right 参与合并的右侧DF...) 合并：最终结果是个S型数据 如何找出每一种职业的平均年龄?...，AB由列属性变成行索引 unstack:将数据的行旋转成列，AB由行索引变成列属性 透视表 data: a DataFrame object，要应用透视表的数据框 values: a column...values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性
本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。...，工作表中包含排列成行和列的单元格。...为避免包含缺失值的数据对分析预测结果产生一定的偏差，缺失值被检测出来之后一般不建议保留，而是选择适当的手段给予处理。...("*") 2.3 重复值处理 2.3.1 重复值的检测 pandas中使用duplicated()方法来检测数据中的重复值。...duplicated()方法检测完数据后会返回一个由布尔值组成的Series类对象，该对象中若包含True，说明True对应的一行数据为重复项。
在这篇文章中，我们将介绍 Pandas 的内存使用情况，以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型，将数据框的内存占用量减少近 90%。...对象列(object columns)主要用于存储字符串，包含混合数据类型。为了更好地了解怎样减少内存的使用量，让我们看看 Pandas 是如何将数据存储在内存中的。...数据框的内部表示 在底层，Pandas 按照数据类型将列分成不同的块（blocks）。这是 Pandas 如何存储数据框前十二列的预览。 你会注意到这些数据块不会保留对列名的引用。...让我们创建一个原始数据框的副本，然后分配这些优化后的数字列代替原始数据，并查看现在的内存使用情况。 虽然我们大大减少了数字列的内存使用量，但是从整体来看，我们只是将数据框的内存使用量降低了 7%。...总结和后续步骤 我们已经了解到 Pandas 是如何存储不同类型的数据的，然后我们使用这些知识将 Pandas 里的数据框的内存使用量降低了近 90%，而这一切只需要几个简单的技巧： 将数字列 downcast
Pandas 库为此提供了许多有用的函数，value_counts 就是其中之一。此函数返回 pandas 数据框中各个项的数量。但在使用 value-counts 函数的大多数时候用到的是默认参数。...也就是说，对于数据框中的任何列，value-counts () 方法会返回该列每个项的计数。 语法 Series.value_counts() 参数 ?...value_counts() 展示 NaN 值的计数 默认情况下，无效值（NaN）是不会被包含在结果中的。...如何用 value_counts() 将连续数据放进离散区间 这是 value_counts() 所有功能中作者最喜欢的，也是利用最充分的。...它跟 pd.cut 函数很像，让我们来看一下它是如何在 Fare 这一列大显身手的吧！
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