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【Python】基于某些删除数据中的重复

subset:用来指定特定的,根据指定的数据去重。默认为None,即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...默认False,即把原数据copy一份,在copy数据上删除重复,并返回新数据(原数据不改变)。为True时直接在原数据视图上删重,没有返回。...注:后文所有的数据操作都是在原始数据集name上进行。 三、按照某一去重 1 按照某一去重(参数为默认) 按照name1对数据去重。...结果和按照某一去重(参数为默认)是一样的。 如果想保留原始数据直接用默认即可,如果想直接在原始数据删重可设置参数inplace=True。...但是对于两中元素顺序相反的数据去重,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】基于多组合删除数据中的重复。 -end-

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【Python】基于多组合删除数据中的重复

在准备关系数据时需要根据两组合删除数据中的重复,两中元素的顺序可能是相反的。 我们知道Python按照某些去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。...本文介绍一句语句解决多组合删除数据中重复的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3数据,希望根据name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两删除数据中的重复 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.基于多组合删除数据中的重复') #把路径改为数据存放的路径 df =...三、把代码推广到多 解决多组合删除数据中重复的问题,只要把代码中取两的代码变成多即可。

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R数据科学|第九章内容介绍

处理关系数据有三类操作: 合并连接:向数据中加入新变量,新变量的另一个数据中的匹配观测。 筛选连接:根据是否匹配另一个数据中的观测,筛选数据中的观测。...数据准备 我们将使用 nycflights13 包学习关系数据。...外键:唯一标识另一个数据表中的观测。例如,flights$tailnum 是一个外键,因为其出现在 flights 表中,并可以将每次航班与唯一一架飞机匹配。 一个变量既可以是主键,也可以是外键。...下面借助图形帮助理解连接的原理: ? 有颜色的列表示作为“键”的变量:它们用于在表间匹配行。灰色列表示“,是与键对应的。...它有3种连接类型,这些连接会向每个表中添加额外的“虚拟”观测,这个观测的用NA填充

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使用R中merge()函数合并数据

使用R中merge()函数合并数据 在R中可以使用merge()函数去合并数据,其强大之处在于在两个不同的数据中标识共同的或行。...如何使用merge()获取数据集中交叉部分 merge()最简单的形式为获取两个不同数据中交叉部分。举例,获取cold.states和large.states完全匹配数据。...all, all.x, all.y: 指定合并类型的逻辑。缺省为false,all=FALSE (仅返回匹配的行)....如何理解不同类型的合并 merge() 函数支持4种类型数据合并: Natural join: 仅返回两数据匹配数据行,参数为:all=FALSE....Frost来自cold.states数据,Area来自large.states. 上面代码执行了完整合并,填充匹配为NA。 总结 本文详细介绍R中merge()函数参数及合并数据类型。

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gggibbous带你绘制月亮散点图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节介绍一个案例使用「gggibbous」包绘制月亮散点图,下面小编就通过一个案例进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用,添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜...'N2'的最大 # 根据'kind'和'.pred_class'创建新的'class',用于描述组合类型 df$class = paste0(df$kind, " - ", df$.pred_class...) df = df |> split(df$class) # 根据'class'将'df'数据分割成多个子数据 # 对每个子数据进行操作 packing <- lapply(df, function...(x) { # 按'detector'对子数据进行排序 x = x[order(detector)] # 从子数据中提取'detector'和'N2',并保留唯一的行 radius...radius$detector) # 通过'detector'匹配'x'数据中的位置索引 x$x0 = out[index]$x + x$kind |> as.numeric() #

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Excel实战技巧67:在组合中添加不重复(使用ADO技巧)

很多情况下,我们需要使用工作表中的数据填充组合,但往往这些数据中含有许多重复如何去除重复并得到唯一,这是一个永恒的话题,大家也会用到各式各样的方法得到结果。...本文讲解一种技巧,使用Recordset(记录集)获取唯一并将其填充到组合中。 示例数据如下图1所示。在工作表中有一个组合,需要包含A中的省份列表,但是A中有很多重复的省份数据。 ?...运行或调用过程后,在工作表中单击组合右侧下拉按钮,结果如下图3所示。 ? 图3 说明 1.示例中使用的是ActiveX组合控件,如下图2所示。...图4 3.可以使用如下所示的命名区域代替硬编码单元格区域: Myrecordset.Open “Select Distinct [省份] from [命名区域]” 4.可以编写VBA代码遍历数组获取唯一...然而,上面的方法更容易,并且使用记录集允许从装载的记录集中快速调整查询捕获另一个字段或者创建另一个组合

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05.记录合并&字段合并&字段匹配1.记录合并2.字段合并3.字段匹配3.1 默认只保留连接上的部分3.2 使用左连接3.3 使用右连接3.4 保留左右表所有数据

函数merge(x, y, left_on, right_on) 需要匹配数据,应使用用一种数据类型。...返回:DataFrame 参数 注释 x 第一个数据 y 第二个数据 left_on 第一个数据用于匹配 right_on 第二个数据用于匹配 import pandas items...屏幕快照 2018-07-02 22.02.37.png 3.2 使用左连接 即使与右边数据匹配不上,也要保留左边内容,右边未匹配数据用空代替 itemPrices = pandas.merge(...屏幕快照 2018-07-02 21.38.15.png 3.3 使用右连接 即使与左边数据匹配不上,也要保留右边内容,左边未匹配数据用空代替 itemPrices = pandas.merge(...屏幕快照 2018-07-02 21.38.49.png 3.4 保留左右表所有数据行 即使连接不上,也保留所有未连接的部分,使用空填充 itemPrices = pandas.merge(

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【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

方法用途示例示例说明info查看数据的索引和的类型、费控设置和内存用量信息。...4 数据筛选和过滤 数据筛选和过滤是基于条件的数据选择,本章2.6.3提到的比较运算符都能用于数据的筛选和选择条件,不同的条件间的逻辑不能直接用and、or实现且、或的逻辑,而是要用&和|实现。...2 0 a False直接丢弃带有缺失的行fillna填充缺失,可设置为固定以及不同的填充方法In: print(data2.fillna(method='bfill'))...6 数据合并和匹配 数据合并和匹配是将多个数据做合并或匹配操作。...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In: print(data2.merge(data1,on='col1',how='

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生信学习-Day6-学习R包

这意味着函数将查找 test1 和 test2 中列名为 "x" 的,并基于这两中的匹配合并行。只有当两个数据中都存在 "x" 且某些行在这一相等时,这些行才会出现在最终的结果中。...内连接的特点是只包含两个数据中键值匹配的行。如果 test1 中的某行在其 "x" 中的在 test2 的 "x" 中没有对应,则这行不会出现在结果中,反之亦然。...y = test2:表示要与test2数据进行semi-join操作,即保留test1中与test2匹配的行。 by = 'x':指定要根据哪个进行匹配。在这里,使用x进行匹配。...结果将是一个新的数据,其中包含了test1中那些在test2中找到匹配项的行,而不包含在test2中找不到匹配项的行。这种操作通常用于数据集的筛选,以保留与另一个数据集相关的数据。...y = test1:表示要与test1数据进行anti-join操作,即从test2中删除与test1匹配的行。 by = 'x':指定要根据哪个进行匹配。在这里,使用x进行匹配

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小白都能看懂!手把手教你使用混淆矩阵分析目标检测

检测类型的判别 让我们重温一下目标检测中的最基本概念:如何判断一个检测结果是否正确。目前最常用的方式就是去计算检测与真实的IOU,然后根据 IOU 去判别两个是否匹配。...以上图第一张为例,红色为模型预测的结果,绿色为真实标注,这两个的 IOU 大于了阈值,因此被判定为匹配,同时这两个对应的类别也相同,因此是正确的检测结果(TP)。...第三张图的检测 IOU 小于了阈值,没有与真实标注匹配,因此被判别为背景的误检。第四张图没有检测,属于漏检(FN)。...图6 目标检测中的混淆矩阵 这些被分门别类的检测结果就可以填充到上图的矩阵中,这就是目标检测中的混淆矩阵。...通过这些数据,就能够很清晰的看出所测试的模型在检测猫这个目标时的性能了。 3.

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查询组合函数|index+match函数组合

案例: =INDEX(A4:A6,2) 通过向右它自动填充,就可以返回上方列表中第二行的所有。 ? match函数: match函数可以返回某一个在某一行()中的序号。 ?...index+match =index(查找区域,match(匹配匹配区域)) ? ?...然后利用index+match将下拉菜单中的每一个对应原数据区域的相应行映射到第26行的相应位置。 ?...通过简单拖拽(向右填充),我们就可以很轻松的获取原数据区域某一行的全部目标数据。 而且随着下拉菜单的内容不断切换,返回也会动态更新同步。 ?...当然,如果你有看之前的“开发工具制作问卷”的文章的话,你也回想到可以使用开发工具中的列表和组合替代数据有效性和match函数,直接搭配index函数,实现动态切换数据。 ? ?

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Shadow DOM 的一次挖掘 —— 揭秘 range input 的内部结构

不过,如果 thumb 的宽度为 0 的话,那么填充区域的表现就会与其他浏览器一样了。如果一定有 thumb 的尺寸,那么就能需要自己根据当前的绘制填充区域。...至于填充区域位置的控制自然就是用 background-size,而这个位置可以根据 input 的当前通过 CSS 变量控制,或者直接在 style 里设置 background-size。...step dot 的水平中心点始终和已填充区域的右边界对齐,上一个案例中已经说明了如何计算这个边界。...type=range 的 input 元素提供了 list 属性用于实现带散标记的范围控件,其是 details 元素的 id 。...所以要实现跨浏览器的带散标记的范围控件,需要自行使用 repeating-linear-gradient 实现散标记,使用 label 元素实现标记的

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7道题,测测你的职场技能

在日常工作中,对于敏感的数据需要进行临时隐藏,有人可能会将字体设置为白色,其实这是非常不专业的,一旦excel被填充了其他颜色,白色字体就立马暴露无遗。在这里我们可以通过自定义数据格式实现。...【题目2】使用定位条件功能进行批量填充 如何使得左边的表变成右边的表呢?也就是说,如何使得多个不连续的空白单元格同时输入数据? 有人说,我输入其中一个单元格,然后复制到其他空白单元格不就可以了吗。...【题目3】使用辅助将以下左表变为右表形式 如图,要将左表变为右表的形式,其实就是将表里的姓名列,每隔一行插入空白行。如何实现呢?我们可以通过添加辅助的方法实现。...首先,在姓名列的左侧增加一“辅助”,输入1,然后填充序列,如案例中填充到5。...通过观察籍贯,可以发现,“北”字在不同的籍贯里,可能是位于第1位,也可能是位于第2位,或第5位等,总之,“北”字字符位置是不确定的。 在excel里,可以使用通配符进行模糊查找。

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Xcelsius(水晶易表)系列8——动态选择器高级用法

选中B数据,CTRL+F,在查找输入中,输入2006,替换输入中输入Y1,选择全部替换。同理,用Y2替换2007,Y3替换2008。...思路是根据G(地区列表一共有279条记录,年份3*产品类型3*地区31=279,你需要匹配出279条记录里地区的1~31位顺序代码,顺序代码会在另一个单元格区域中给出)。...利用该地区代码以及城市名称,在D按照G城市名称匹配代码。 ?...D4单元格函数如下; =VLOOKUP(G4,$W$3:$X$33,2,0) 注意函数内参数的相对引用与绝对应用区别,完成之后向下填充,可以瞬间匹配完所有地区代码。...完成函数输入之后,向右填充至Q4。 这里我还想通过设置动态单元格引用,将动态表格引入水晶易表中,其实非常简单,就是在excel中做一个动态应用表格,在水晶易表中直接连接表格区域就可以了。 ?

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小小查找键、大大大乐趣

第一个需求:将空格填充为0 动作分解: 1、选中有数据区域 2、Ctrl+F弹出查找-替换对话 3、选中替换,在查找内容什么都不填,在替换为输入“0” 4、单击全部替换 第二个需求:如何将单元格为0的替换为空...就是在选项里面,勾选上单元格匹配后,则只有某个单元格符合查找内容才会被替换!!!...至于区分大小写,区分全角半角,我就不演示咯,大家感兴趣自己试一下~~ 第三个需求:查找引用后的数据 为了方便演示,我在G做个引用,等于A数据。然后查找,看看有什么奇妙的东西!...发现只有原始数据的国内市场能查到,但是公式引用后的国内市场没有找到! 怎么能找到呢? 看我表演! 当把查找范围由公式变更为后,有六个单元格被查找出来,说明引用查找的也能查到啦!...功能就是这样,能怎么玩这个应用,各位表亲自己领悟咯~ 这个其实是将公式复制应用的神器的~ 感谢!祝各位表亲假期愉快~~~

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R语言数据分析利器data.table包 —— 数据结构处理精讲

因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据结构的快捷处理。...by]    i 决定显示的行,可以是整型,可以是字符,可以是表达式,j 是对数据进行求值,决定显示的,by对数据进行指定分组,除了by ,也可以添加其它的一系列参数: keyby,with,nomatch...(a = .(), b = .())] 输出一个a、b数据,.()就是要输入的a、b的内容,还可以将一系列处理放入大括号,如{tmp <- mean(y);....,mult控制返回的行,"all"返回全部(默认),"first",返回第一行,"last"返回最后一行 roll 当i中全部行匹配只有某一行不匹配时,填充该行空白,+Inf(或者TRUE)用上一行的填充...,-Inf用下一行的填充,输入某数字时,表示能够填充的距离,near用最近的行填充 rollends 填充首尾不匹配的行,TRUE填充,FALSE不填充,与roll一同使用 which TRUE

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时间序列的重采样和pandas的resample方法介绍

重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率,它可以更改数据的时间间隔,通过上采样增加粒度,或通过下采样减少粒度。...常用的方法包括平均、求和或使用插技术填补数据中的空白。 在上采样时,可能会遇到原始时间戳之间缺少数据点的情况。插方法,如线性或三次样条插,可以用来估计这些。...你可以通过第二个参数how指定聚合函数,例如 'sum'、'mean'、'max' 等,默认是 'mean'。...在上采样过程中,特别是从较低频率转换到较高频率时,由于新频率引入了间隙,会遇到丢失数据点的情况。所以需要对间隙的数据进行填充填充一般使用以下几个方法: 向前填充-前一个可用的填充缺失的。...重采样是时间序列数据处理中的一个关键操作,通过进行重采样可以更好地理解数据的趋势和模式。 在Python中,可以使用Pandas库的resample()方法执行时间序列的重采样。 作者:JI

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遇到复杂业务查询,怎么办?

同样的道理,如果B的利率档没有重复在创作下拉时可以直接作为数据验证对话里的来源。 如果有重复的话,和机构处理的方式一样,在表格空白处写上这一删除重复后的利率作为数据验证对话里的来源。...INDEX函数能根据指定的行号和返回一个,用法如下: image.png 例如在这个案例中,想要查找A机构,利率档是40%,24期的费用是976元,那么对应的公式是: =INDEX(A2:E17,1,3...但通常表格里的数据很多,有多行多如何让INDEX知道A机构,利率档是40%是在第1,24期的费用是在第3呢? 这时就要用到INDEX的王炸组合MATCH函数。...MATCH函数就是拿要查找的,在指定的区域进行匹配匹配上了,就会返回目标值所在的单元格位置。...这又涉及到另一个问题,什么是数组? 简单来说数组就是一组结构相同的数据按照一定的规律进行排列,组成数组的数据我们统称为元素。 什么情况下会用到数组呢?如果计算结果返回的是一个集合就要用到数组。

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职场Excel:查找替换,你真的会用吗?

点击下方小程序开启数据分析升职加薪密码: 1.如何查找替换?一眼望去,我对薪水这一最感兴趣。现在我想知道这些职位的最低薪水、最高薪水、平均薪水的是多少?...”这一 与上面的操作步骤相同,我们把“工作年限”这一包含“3”年的单元格设置为黄色 通过这两次操作,找到了符合条件的目标数据(教育要求:本科,工作年限:3年),并高亮显示为黄色,这样就更清楚啦!...1)未勾选“单元格匹配”的演示过程如下 2)勾选“单元格匹配”的操作过程如下(下图的第4步:单元格匹配通过这样的对比操作,我们得出结论:如果搜索“数据工程师”,会出现3个结果,把包含“数据分析师...(因为只要单元格内包含“上海”内容,就会被查找出来进行替换,这显然不是我们想要的结果),此时,需要勾选“单元格匹配实现精准查找替换。 4.如何实现模糊查找?...在当做通配符查找时,必须是英文状态下输入的问号 为了效果更直观,我们用一波操作代替文字演示一下 通过以上操作,得出结论:使用?代表的字符在中间时,1个?代表1个字符,2个?

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R语言的数据结构(包含向量和向量化详细解释)

x[5]是第五个元素,是5,明显看出,矩阵就是向量,按填充(可以更改填充方向)。...直观上看,数据更类似矩阵,有行和两个维度,但是数据与矩阵的不同是,数据的每一可以是不同的模式mode。...比如一数字,一字符串,一布尔。 所以,数据可以类比为二维矩阵,当然这里的类比是异质性的,因为每个组件的数据类型不同。 技术层面看,数据是每个组件长度相等的列表。...还有合并 apply族函数在数据中的用法 apply lapply sapply apply 如果数据的每一数据类型相同,则可以对该数据使用apply函数。或针对数据中的某些应用。...数据是列表的特例,数据构成列表的组件,所以lapply函数会作用于数据的每一,返回返回一个列表。但未知错乱,意义不大。

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