# 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 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。...从上文可以发现,在Python中用drop_duplicates函数可以轻松地对数据框进行去重。 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 =...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。
的“条件格式”这个功能来筛选对比两列数据中心的重复值,并将两列数据中的相同、重复的数据按规则进行排序方便选择,甚至是删除。...比如上图的F、G两列数据,我们肉眼观察的话两列数据有好几个相同的数据,如果要将这两列数据中重复的数据筛选出来的话,我们可以进行如下操作: 第一步、选择重复值 1、将这两列数据选中,用鼠标框选即可; 2...,我这里按照默认设置); 4、上一步设置完,点击确定,我们可以看到我们的数据变成如下图所示: 红色显示部分就表示两列数据重复的几个数据。...第二步、将重复值进行排序 经过上面的步骤,我们将两列数据的重复值选出来了,但数据的排列顺序有点乱,我们可以做如下设置: 1、选中F列,然后点击菜单栏的“排序”》“自定义排序”,选择“以当前选定区域排序”...2、选中G列,做上述同样的排序设置,最后排序好的结果如下图: 经过上面的几个步骤,我们可以看到本来杂乱无章的两列数据现在就一目了然了,两列数据中的重复数据进行了颜色区分排列到了上面,不相同的数据也按照一定的顺序进行了排列
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。...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。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
自定义排序:点击“排序和筛选”中的“自定义排序”,设置排序规则。 6. 筛选 应用筛选器:选中数据区域,点击“数据”选项卡中的“筛选”按钮。 筛选特定数据:在列头上的筛选下拉菜单中选择要显示的数据。...图表 插入图表:根据数据快速创建各种类型的图表,如柱状图、折线图、饼图等。 自定义图表:调整图表样式、布局、图例等。 文本处理 文本分列:将一列数据根据分隔符分成多列。...自定义快捷键 设置快捷键:为常用操作设置快捷键,提高工作效率。 自定义视图 创建视图:保存当前的视图设置,如行高、列宽、排序状态等。...data % select(-column_to_remove) 修改数据:直接对数据框的列进行赋值操作。...在Python编程语言中 处理表格数据通常使用Pandas库,它提供了非常强大的数据结构和数据分析工具。以下是如何在Python中使用Pandas完成类似于R语言中的操作,以及一个实战案例。
2.DataFrame(数据框):DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构,类似于电子表格或SQL中的表。它由行和列组成,每列可以包含不同的数据类型。...DataFrame可以从各种数据源中创建,如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index(索引):索引是Pandas中用于标识和访问数据的标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和列。 5.缺失数据处理:Pandas具有处理缺失数据的功能,可以检测、删除或替换数据中的缺失值。...7.数据排序和排名:Pandas提供了对数据进行排序和排名的功能,可以按照指定的列或条件对数据进行排序,并为每个元素分配排名。...8.数据的合并和连接:Pandas可以将多个DataFrame对象进行合并和连接,支持基于列或行的合并操作。
,储存对两个数据框中重复非联结键列进行重命名的后缀,默认为('_x','_y') indicator:是否生成一列新值_merge,来为合并后的每行标记其中的数据来源,有left_only,right_only...;'outer'表示以两个数据框联结键列的并作为新数据框的行数依据,缺失则填充缺省值 lsuffix:对左侧数据框重复列重命名的后缀名 rsuffix:对右侧数据框重复列重命名的后缀名 sort:表示是否以联结键所在列为排序依据对合并后的数据框进行排序...11.数据框的排序 df.sort_values()方法对数据框进行排序: 参数介绍: by:为接下来的排序指定一列数据作为排序依据,即其他列随着这列的排序而被动的移动 df#原数据框 ?...12.缺失值的处理 常用的处理数据框中缺失值的方法如下: df.dropna():删去含有缺失值的行 df.fillna():以自定义的方式填充数据框中的缺失位置,参数value控制往空缺位置填充的值,...以上就是关于Python pandas数据框的基本操作,而对于更复杂的更自定义化的与SQL语言更接近的部分,我们之后会在进阶篇中提及。
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 ?...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!...此外,我们还可以发现,有五个区间是我们需要的,并且没有乘客的最后两个区间是没用的。
pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数,如总和、均值、最小值、最大值等,我们来具体看看这些函数: 1、随机生成三组数据 import numpy as np import pandas...,descirbe方法只能针对序列或数据框,一维数组是没有这个方法的 自定义一个函数,将这些统计指标汇总在一起: def status(x) : return pd.Series([x.count...在实际的工作中,我们可能需要处理的是一系列的数值型数据框,如何将这个函数应用到数据框中的每一列呢?可以使用apply函数,这个非常类似于R中的apply的应用方法。...,即返回两张表中共同部分的数据。...我们只需要这样操作 df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True) 以上这篇基于Python数据分析之pandas统计分析就是小编分享给大家的全部内容了
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。因此,在这篇短文中,作者介绍了如何通过自定义参数来实现更多的功能。 ?...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 ?...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!...此外,我们还可以发现,有五个区间是我们需要的,并且没有乘客的最后两个区间是没用的。
', None) # 显示10行 pd.set_option('display.max_rows', 10) # 设置显示宽度为1000,这样就不会在IDE的输出框中换行了 pd.set_option(...创建列。可以直接通过赋值完成,也可通过数据框的assign来完成赋值,不过后一种方法需要赋值给新表才能生效。...删除列。使用数据框的方法drop。...04 纵向连接 数据的纵向合并指的是将两张或多张表纵向拼接起来,使得原先两张或多张表的数据整合到一张表上。...05 排序 Pandas的排序方法有以下三种。 sort_values、sort_index、sortlevel。 第一个表示按值排序,第二个表示按索引排序,第三个表示按级别排序。
作者:阿南 整理:小五 如何在Pandas合并数据,大家肯定都不陌生。 作为一个初学者,我发现自己学了很多,却没有好好总结一下。...正好看到一位大佬 Yong Cui 总结的文章,我就按照他的方法,给大家分享用于Pandas中合并数据的 5 个最常用的函数。这样大家以后就可以了解它们的差异,并正确使用它们了。...基于列的合并,可以这样操作。...是指两个数据框中的数据交叉匹配,出现n1*n2的数据量,具体如下所示。...默认情况下,左右数据框的后缀是“_x”和“_y”,我们还可以通过suffixes参数自定义设置。
本文就将带大家学习如何在pandas中化繁为简,利用query()和eval()来实现高效简洁的数据查询与运算。 ?...图1 2 基于query()的高效查询 query()顾名思义,是pandas中专门执行数据查询的API,其实早在2014年,pandas0.13版本中这个特性就已经出现了,随着后续众多版本的迭代更新...而pandas中的eval()有两种,一种是top-level级别的eval()函数,而另一种是针对数据框的DataFrame.eval(),我们接下来要介绍的是后者,其与query()有很多相同之处,...同样从实际例子出发,同样针对netflix数据,我们按照一定的计算方法为其新增两列数据,对基于assign()的方式和基于eval()的方式进行比较,其中最后一列是False是因为日期转换使用coerce...,我可以在很多数据分析场景中实现0中间变量,一直链式下去,延续上面的例子,当我们新增了这两列数据之后,接下来我们按顺序进行按月统计影片数量、字段重命名、新增当月数量在全部记录排名字段、排序,其中关键的是新增当月数量在全部记录排名字段
本文就将带大家学习如何在pandas中化繁为简,利用query()和eval()来实现高效简洁的数据查询与运算。...图1 2 基于query()的高效查询 query()顾名思义,是pandas中专门执行数据查询的API,其实早在2014年,pandas0.13版本中这个特性就已经出现了,随着后续众多版本的迭代更新,...而pandas中的eval()有两种,一种是top-level级别的eval()函数,而另一种是针对数据框的DataFrame.eval(),我们接下来要介绍的是后者,其与query()有很多相同之处,...同样从实际例子出发,同样针对「netflix」数据,我们按照一定的计算方法为其新增两列数据,对基于assign()的方式和基于eval()的方式进行比较,其中最后一列是False是因为日期转换使用coerce...,我可以在很多数据分析场景中实现0中间变量,一直链式下去,延续上面的例子,当我们新增了这两列数据之后,接下来我们按顺序进行按月统计影片数量、字段重命名、新增当月数量在全部记录排名字段、排序,其中关键的是
二、创建与应用 2.1 基本特性和适用场景 在介绍具体方法之前,我们需要对pandas数据类型中的categorical类型有一个了解,categorical类似R中的因子型变量,可以进行排序操作,... 2、字段的排序规则特殊,不遵循词法顺序时,可以利用categorical类型对其转换后得到用户所需的排序规则、 2.2 创建方式 pandas中创建categorical型数据主要有如下几种方式...2、对于DataFrame,在定义数据之后转换类型: #创建数据框 df_cat = pd.DataFrame({ 'V1':['A','C','B','D'] }) #转换指定列的数据类型为category...而pd.Categorical()独立创建categorical数据时有两个新的特性,一是其通过参数categories定义类别时,若原数据中出现了categories参数中没有的数据,则会自动转换为pd.nan...2.3 应用 categorical型数据主要应用于自定义排序,如下例,我们创建了一个包含字符型变量class和数值型变量value的数据框: import numpy as np df = pd.DataFrame
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。...'col2=="b"')) Out: col1 col2 col3 1 1 b 1筛选数据中col2值为b的记录 5 数据预处理操作 Pandas的数据预处理基于整个数据框或...具体实现如表6所示: 表6 Pandas常用数据合并和匹配方法 方法用途示例示例说明merge关联并匹配两个数据框In: print(data2.merge(data1,on='col1',how='...col1列,内关联方式concat合并两个数据框,可按行或列合并In: print(pd.concat((data1,data2),axis=1)) Out: col1 col2 col3 col4
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...numpy as np 导入数据 pd.read_csv(filename) 导入CSV文档 pd.read_table(filename) 导入分隔的文本文件 (如TSV) pd.read_excel...('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.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
内存优化 在处理数据之前,了解数据并为数据框的每一列选择合适的类型是很重要的一步。...它可以通过两种简单的方法节省高达 90% 的内存使用: 了解数据框使用的类型; 了解数据框可以使用哪种类型来减少内存的使用(例如,price 这一列值在 0 到 59 之间,只带有一位小数,使用 float64...一旦加载了数据框,只要正确管理索引,就可以快速地访问数据。 访问数据的方法主要有两种,分别是通过索引和查询访问。根据具体情况,你只能选择其中一种。但在大多数情况中,索引(和多索引)都是最好的选择。...在得到的数据框中,「年龄」列是索引。 除了了解到「X 代」覆盖了三个年龄组外,分解这条链。第一步是对年龄组分组。...nlargest 得到自杀率排前十的国家和年份 在这些例子中,输出都是一样的:有两个指标(国家和年份)的 MultiIndex 的 DataFrame,还有包含排序后的 10 个最大值的新列 suicides_sum
对 DataFrame 的列进行排序 使用 DataFrame 轴 使用列标签进行排序 在 Pandas 中排序时处理丢失的数据 了解 .sort_values() 中的 na_position 参数...本教程中的代码是使用 pandas 1.2.0 和Python 3.9.1 执行的。 注意:整个燃油经济性数据集约为 18 MB。将整个数据集读入内存可能需要一两分钟。...在这个例子中,您排列数据帧由make,model和city08列,与前两列按照升序排序和city08按降序排列。...DataFrame的轴指的是索引 ( axis=0) 或列 ( axis=1)。您可以使用这两个轴来索引和选择DataFrame 中的数据以及对数据进行排序。...这在其他数据集中可能更有用,例如列标签对应于一年中的几个月的数据集。在这种情况下,按月按升序或降序排列数据是有意义的。 在 Pandas 中排序时处理丢失的数据 通常,现实世界的数据有很多缺陷。
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