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Pandas 查找,丢弃唯一

前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 唯一,简言之,就是某数值除空外,全都是一样,比如:全0,全1,或者全部都是一样字符串...:已支付,已支付,已支付… 这些大多形同虚设,所以当数据集很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ ”,如下图: 所以只要把缺失先丢弃,再统计该唯一个数即可。...代码实现 数据读入 检测唯一所有并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...唯一 ” --> “ 除了空以外唯一个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我其余文章,提建议,共同进步。

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用过Excel,就会获取pandas数据框架、行和

在Excel,我们可以看到行、和单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些。...在Python,数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运pandas库提供了获取值、行和简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例为4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格获取单个单元格,我们需要使用行和交集。...想想如何在Excel引用单元格,例如单元格“C10”或单元格区域“C10:E20”。以下两种方法都遵循这种行和思想。 方括号表示法 使用方括号表示法,语法如下:df[列名][行索引]。

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Pandas如何查找某中最大

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:譬如我要查找某中最大,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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删除 NULL

图 2 输出结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL ,且NULL无处不在,而图2 里面的NULL只出现在这几个字段末尾。...这个就类似于 Excel 里面的操作,把 NULL 所在单元格删了,下方单元格往上移,如果下方单元格仍是 NULL,则继续往下找,直到找到了非 NULL 来补全这个单元格内容。...有一个思路:把每一去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立表,这个表只有两个字段,一个是序号,另一个是去 NULL 后。...一个比较灵活做法是对原表数据做转行,最后再通过行转列实现图2 输出。具体实现看下面的 SQL(我偷懒了,直接把原数据通过 SELECT 子句生成了)。...,按在原表列出现顺序设置了序号,目的是维持同一相对顺序不变。

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pandasloc和iloc_pandas获取指定数据行和

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 实际操作我们经常需要寻找数据某行或者某,这里介绍我在使用Pandas时用到两种方法:iloc和loc。...目录 1.loc方法 (1)读取第二行 (2)读取第二 (3)同时读取某行某 (4)读取DataFrame某个区域 (5)根据条件读取 (6)也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)...读取第二行 (2)读取第二行 (3)同时读取某行某 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、名称或标签来索引 iloc:通过行、索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...[1,:] (2)读取第二 # 读取第二全部 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果: (3)同时读取某行某 # 读取第1行,第B对应 data3...3, 2:4]第4行、第5取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn

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Pandas vs Spark:获取指定N种方式

导读 本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列,针对常用到获取指定多种实现做以对比。...无论是pandasDataFrame还是spark.sqlDataFrame,获取指定一是一种很常见需求场景,获取指定之后可以用于提取原数据子集,也可以根据该衍生其他。...在两个计算框架下,都支持了多种实现获取指定方式,但具体实现还是有一定区别的。 01 pd.DataFrame获取指定 在pd.DataFrame数据结构,提供了多种获取单列方式。...02 spark.sqlDataFrame获取指定 spark.sql也提供了名为DataFrame核心数据抽象,其与PandasDataFrame有很多相近之处,但也有许多不同,典型区别包括...03 小结 本文分别列举了Pandas和Spark.sqlDataFrame数据结构提取特定多种实现,其中PandasDataFrame提取一既可用于得到单列Series对象,也可用于得到一个只有单列

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Pandas基础使用系列---获取行和

前言我们上篇文章简单介绍了如何获取行和数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定所有行数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,行位置我们使用类似python切片语法。...大家还记得它们区别吗?可以看看上一篇文章内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4这样数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称,所有指标这一也计算在内了。...如果要使用索引方式,要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单,接下来我们再看看如何获取多行多。为了更好演示,咱们这次指定索引df = pd.read_excel(".....通常是建议这样获取,因为从代码可读性上更容易知道我们获取是哪一行哪一。当然我们也可以通过索引和切片方式获取,只是可读性上没有这么好。

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使用pandas筛选出指定所对应

pandas怎么样实现类似mysql查找语句功能: select * from table where column_name = some_value; pandas获取数据有以下几种方法...: 布尔索引 位置索引 标签索引 使用API 假设数据如下: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar...布尔索引 该方法其实就是找出每一行符合条件真值(true value),找出列A中所有等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...数据提取不止前面提到情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列等于标量行,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列属于某个范围内行...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列不等于某个/些行 df.loc[df['column_name

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【Python】基于某些删除数据框重复

subset:用来指定特定,根据指定对数据框去重。默认为None,即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...# coding: utf-8 import os #导入设置路径库 import pandas as pd #导入数据处理库 import numpy as np #...导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据框重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...原始数据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。 想要根据更多数去重,可以在subset添加。...但是对于两中元素顺序相反数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号文章【Python】基于组合删除数据框重复。 -end-

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【Python】基于组合删除数据框重复

最近公司在做关联图谱项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两组合删除数据框重复,两中元素顺序可能是相反。...二、基于删除数据框重复 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径库 import pandas as pd #导入数据处理库...import numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据框重复') #把路径改为数据存放路径 df =...如需数据实现本文代码,请到公众号回复:“基于删重”,可免费获取。 得到结果: ?...numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据框重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv

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对比Excel,Python pandas删除数据框架

标签:Python与Excel,pandas 删除也是Excel常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单命令或者快捷键来实现。...上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行一些方法,删除与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除数据框架,仍然使用前面给出“用户.xlsx”数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似,我们也可以使用.drop()删除。...唯一区别是,在该方法,我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法一些说明: 要删除单列:传入列名(字符串)。 删除多:传入要删除名称列表。...实际上我们没有删除,而是创建了一个新数据框架,其中只包含用户姓名、城市和性别,有效地“删除”了其他。然后,我们将新创建数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码双方括号。

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Mysql与Oracle修改默认

于是想到通过default来修改默认: alter table A modify column biz default 'old' comment '业务标识 old-老业务, new-新业务'...找后台运维查生产数据库,发现历史数据biz字段还是null 原因: 自己在本地mysql数据库试了下,好像的确是default没法修改历史数据为null 。这就尴尬了。...看起来mysql和oracle在default语义上处理不一样,对于oracle,会将历史为null刷成default指定。...总结 1. mysql和oracle在default语义上存在区别,如果想修改历史数据,建议给一个新update语句(不管是oracle还是mysql,减少ddl执行时间) 2....即使指定了default,如果insert时候强制指定字段为null,入库还是会为null

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Django ORM 查询表字段方法

下面看下Django ORM 查询表字段,详情如下: 场景: 有一个表某一,你需要获取到这一所有,你怎么操作?...,内容是键值对构成,键为表列名,为对应每个。...'第四个日程测试',), ('第五个测试日程',)] 方式二获取也是一个QuerySet,但是内容是元祖形式查询。...但是我们想要是这一呀,这怎么是一个QuerySet,而且还包含了列名,或者是被包含在了元祖?...查看高阶用法,告诉你怎么获取一个list,: [‘测试feed’, ‘今天’, ‘第三个日程测试’, ‘第四个日程测试’, ‘第五个测试日程’] 到此这篇关于Django ORM 查询表字段文章就介绍到这了

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何在 Pandas 创建一个空数据帧并向其附加行和

它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧。...在本教程,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 向其追加行和。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建了一个空数据帧。...“城市”作为列表传递。...然后,我们在数据帧后附加了 2 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”作为系列传递。“平均值”作为列表传递。列表索引是列表默认索引。

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