Python按照某些列去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。...subset:用来指定特定的列,根据指定的列对数据框去重。默认值为None,即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...三、按照某一列去重 1 按照某一列去重(参数为默认值) 按照name1对数据框去重。...四、按照多列去重 对多列去重和一列去重类似,只是原来根据一列是否重复删重。现在要根据指定的列判断是否存在重复(顺序也要一致才算重复)删重。...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-
'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列,使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列,返回的是DataFrame...[0,2]] #选择第2-4行第1、3列的值 Out[17]: a c two 5 7 three 10 12 data.ix[1:2,2:4] #选择第2-3行,3-5(不包括5)列的值 Out...(1) #返回DataFrame中的第一行 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名的列,且该列也用不到,一般是索引列被换掉后导致的,有强迫症的看着难受,这时候dataframe.drop...,至于这个原理,可以看下前面的对列的操作。...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
# 关于排序:如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...在这个 DataFrame 中,“label” 作为列名,列表中的元素作为数据填充到这一列中。...arr = np.concatenate((random_array, values_array), axis=1) 最后一行代码使用 numpy 库中的 concatenate () 函数将前面得到的两个数组沿着第二轴...结果是一个新的 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题,问题如下:譬如我要查找某列中最大的值,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的,也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题,感谢【瑜亮老师】给出的思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。
如何对矩阵中的所有值进行比较? (一) 分析需求 需求相对比较明确,就是在矩阵中显示的值,需要进行整体比较,而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示,确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表的情况下,如何对整体数据进行比对,实际上也就是忽略矩阵的所有维度进行比对。上面这个矩阵的维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中,那相对比较好办,只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中,那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...可以通过summarize构建维度表并使用addcolumns增加计算的值列,达到同样的效果。之后就比较简单了,直接忽略维度计算最大值和最小值再和当前值进行比较。...通过这个值的大小设置条件格式,就能在矩阵中显示最大值和最小值的标记了。
在没有tuple之前,如果函数需要返回多个值,则必须定义一个结构体,有了C++11,可以基于tuple直接做了,下面是个示例: // 编译:g++ -std=c++11 -g -o x x.cpp.../ tuple头文件 #include #include using namespace std; // 函数...foo返回tuple类型 tuple foo(); int main() { // 两个不同类型的返回值a和b int a;...string b; // 注意tie的应用 tie(a, b) = foo(); printf("%d => %s\n", a, b.c_str...()); // 注意tuple是一个可以容纳不同类型元素的容器 // ,在C++11中,下面的x一般使用auto定义,这样简洁些。
如果我们有好几列有内容,而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来,那么我们怎么做呢? Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始,我们曾经使用INDEX + MATCH的方式,但是没有成功,一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数,他可以显示值,也可以显示值的标题,还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值,...则: =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中,ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字,可以根据情况改成是不是空白ISBLANK
设置字节中某位的值 static public Byte s_SetBit(Byte byTargetByte, int nTargetPos, int nValue) { int nValueOfTargetPos...= -1) { return byTargetByte; } else { return 0; } } 测试案例: 把每位全为1的字节置0 Byte b = Convert.ToByte...: 01111111 byte修改第1位后的结果: 00111111 byte修改第2位后的结果: 00011111 byte修改第3位后的结果: 00001111 byte修改第4位后的结果: 00000111...byte修改第5位后的结果: 00000011 byte修改第6位后的结果: 00000001 byte修改第7位后的结果: 00000000 2....获得字节中某位的值 static public int s_GetBit(Byte byTargetByte, int nTargetPos) { int nValue = -1; switch
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。...这个方法肯定是可行的,但是这里粉丝想要通过Python的方法进行解决,一起来看看该怎么处理吧。...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...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。...这里给大家分享下【瑜亮老师】的金句:当你"既要,又要,还要"的时候,代码就会变长。
当通过列表字典来创建 DataFrame 时,每个字典通常代表一行数据,字典的键(key)对应列名,而值(value)对应该行该列下的数据。如果每个字典中键的顺序不同,pandas 将如何处理呢?...缺失值处理:如果某些字典缺少某些键,则相应地,在结果 DataFrame 中该位置将被填充为 NaN(Not a Number),表示缺失值。...输出结果将展示如下: 我们从上面的示例就容易观察到: 生成的 DataFrame 中的列顺序遵循了首次出现键的顺序。...在个别字典中缺少某些键对应的值,在生成的 DataFrame 中该位置被填补为 NaN。...希望本博客能够帮助您深入理解 pandas 在实际应用中如何处理数据不一致性问题。
我们在对比系统目前存在的生日与身份证的时候会问,怎么只取其中值的特定位置,获得对比结果。 例如我们有一个值是123456789,那么我们怎么只显示4567呢?...= RBD AND table2.ResidentialID like '__________________' 我们可以参考w3schools 的介绍。 也就是,从身份证第7位起,长度为8位。...注意,他和程序中的index不一样,开始第一个字符就是1,而不是0。
我们删除了4列,因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的列 我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时,列列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名,则比以后删除更好。...我们可以看到每组中观察值(行)的数量和平均流失率。 14.将不同的汇总函数应用于不同的组 我们不必对所有列都应用相同的函数。例如,我们可能希望查看每个国家/地区的平均余额和流失的客户总数。...符合指定条件的值将保持不变,而其他值将替换为指定值。 20.排名函数 它为这些值分配一个等级。让我们创建一个根据客户余额对客户进行排名的列。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组(即列)中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时,它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...Geography列的内存消耗减少了近8倍。 24.替换值 替换函数可用于替换DataFrame中的值。 ? 第一个参数是要替换的值,第二个参数是新值。 我们可以使用字典进行多次替换。 ?
这样得到的累积值在某些情况下意义不大,因为我们更需要不同小组的累计数据。对于这个问题有一个非常简单方便的解决方案,我们可以同时应用groupby和cumsum函数。...Pct_change 此函数用于计算一系列值的变化百分比。假设我们有一个包含[2,3,6]的序列。如果我们对这个序列应用pct_change,则返回的序列将是[NaN,0.5,1.0]。...Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下,将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...df.year.nunique() 10 df.group.nunique() 3 我们可以直接将nunique函数应用于dataframe,并查看每列中唯一值的数量: ?...Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?
过程都涉及以下 3 个步骤的某种组合: 根据定义的标准将原始对象分成组 对每个组应用某些函数 整合结果 让我先来大致浏览下今天用到的测试数据集 import pandas as pd import numpy...为此我们可以选择 GroupBy 对象的 PrizeAmountAdjusted 列,就像我们选择 DataFrame 的列,然后对其应用 sum() 函数: grouped['prizeAmountAdjusted...例如我们可能希望只保留所有组中某个列的值,其中该列的组均值大于预定义值。...换句话说,filter()方法中的函数决定了哪些组保留在新的 DataFrame 中 除了过滤掉整个组之外,还可以从每个组中丢弃某些行。...如何一次将多个函数应用于 GroupBy 对象的一列或多列 如何将不同的聚合函数应用于 GroupBy 对象的不同列 如何以及为什么要转换原始 DataFrame 中的值 如何过滤 GroupBy 对象的组或每个组的特定行
来源:计算机视觉与机器学习作者丨小可乐大魔王@知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/378822530本文约2800字,建议阅读5分钟文章总结了如何针对应用场景选择合适损失函数、...损失函数有许多不同的类型,根据具体模型和应用场景需要选择不同的损失函数,如何选择模型的损失函数,是作为算法工程师实践应用中最基础也是最关键的能力之一。...最近在学习pytorch的时候,参考了很多说明文档和优秀贴文,总结了如何针对应用场景选择合适损失函数、对比不同损失函数的优缺点及相关pytorch代码,用作学习记录,方便自己回顾。...Huber函数是对MAE和MSE二者的综合,其在函数值为0时,它也是可微分的。其包含了一个超参数δ,δ 值决定了 Huber侧重于 MSE 还是 MAE 的优秀形式表现。...print(input); print(target); print(loss)print(input.size(), target.size(), loss.size()) 代码结果: 总结:工业应用中如何选择合适的损失函数
对 DataFrame 或 Series 执行某些操作 我想知道乘客的最大年龄 我们可以通过选择Age列并应用max()在DataFrame上执行此操作: In [7]: df["Age"].max()...对DataFrame或Series执行一些操作 我想知道乘客的最大年龄 我们可以通过选择Age列并应用max()来对DataFrame进行操作: In [7]: df["Age"].max() Out[...如何从DataFrame中选择特定的行和列? 我对 35 岁以上的乘客姓名感兴趣。...如何从DataFrame中选择特定列? 我对泰坦尼克号乘客的年龄感兴趣。...如何从DataFrame中选择特定的行和列? 我对年龄大于 35 岁的乘客的姓名感兴趣。
文档编写目的 在前面的文章中介绍了用Ranger对Hive中的行进行过滤以及针对列进行脱敏,在生产环境中有时候会有脱敏条件无法满足的时候,那么就需要使用自定义的UDF来进行脱敏,本文档介绍如何在Ranger...中配置使用自定义的UDF进行Hive的列脱敏。...目前用户ranger_user1拥有对t1表的select权限 2.2 授予使用UDF的权限给用户 1.将自定义UDF的jar包上传到服务器,并上传到HDFS,该自定义UDF函数的作用是将数字1-9按照...6.再次使用测试用户进行验证,使用UDF函数成功 ? 2.3 配置使用自定义的UDF进行列脱敏 1.配置脱敏策略,使用自定义UDF的方式对phone列进行脱敏 ? ?...3.在配置脱敏策略时,方式选择Custom,在输入框中填入UDF函数的使用方式即可,例如:function_name(arg)
图片 5.处理重复我们手上的数据集很可能存在重复记录,某些数据意外两次输入到数据源中,清洗数据时删除重复项很重要。...以下函数很常用:duplicated: 识别DataFrame中是否有重复,可以指定使用哪些列来标识重复项。drop_duplicates:从 DataFrame 中删除重复项。...isnull:检查您的 DataFrame 是否缺失。dropna: 对数据做删除处理。注意它有很重要的参数how(如何确定观察是否被丢弃)和 thred(int类型,保留缺失值的数量)。...注意:重要参数id_vars(对于标识符)和 value_vars(其值对值列有贡献的列的列表)。pivot:将长表转换为宽表。...图片 9.合并数据集我们对多个数据集Dataframe合并的时候,可能用到下列的函数(包括表关联和拼接)。merge:基于某些字段进行表关联。
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