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Python Pandas 进行选择,增加,删除操作

, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print (df ['one']) # 选择其中一进行显示,长度为最长列的长度...,其中 index 用于对应到该 元素 位置(所以位置可以不由 列表 中的顺序进行指定) print ("Adding a new column using the existing columns...in DataFrame:") df['four']=df['one']+df['two']+df['three'] print(df) # 我们选定后,直接可以对整个元素进行批量运算操作,这里...one two three four a 1.0 1 10.0 12.0 b 2.0 2 20.0 24.0 c 3.0 3 30.0 36.0 d NaN 4 NaN NaN 1.3 删除...2 行 print(df) 运行结果: a b 1 3 4 1 7 8 到此这篇关于Python Pandas /行进行选择,增加,删除操作的文章就介绍到这了,更多相关Python

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按照A进行分组并计算出B每个分组的平均值,然后B内的每个元素减去分组平均值

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题,按照A进行分组并计算出B每个分组的平均值,然后B内的每个元素减去分组平均值,这里拿出来给大家分享下,一起学习...888] df = pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"进行分组并计算出..."num"每个分组的平均值,然后"num"内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...输出也是一),代码如下: import pandas as pd lv = [1, 2, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 3, 3] num = [122, 111, 222, 444,...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识,基于粉丝提出的按照A进行分组并计算出B每个分组的平均值,然后B内的每个元素减去分组平均值的问题,给出了3个行之有效的方法,帮助粉丝顺利解决了问题。

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个人永久性免费-Excel催化剂功能第37波-把Sqlserver的强大分析函数拿到Excel中用

函数介绍 此篇为分组计算函数,即对一或多的去重后出现的组成员中,通过排序列的排序依据,某指标进行汇总聚合、生成序号、排名、和取其同一组内的某一的某个(上一个、下一个、开头、结尾)等功能。...若需要进行以上所提及的操作,请先返回结果的自定义函数进行数值化处理或删除操作。 ?...数组函数扩展功能 分组计数 类似COUNTIF函数的效果,若分组列为多时,类似COUNTIFS函数的效果,性能更优,因一次性返回多值,仅一次运算即可。 ? 分组计数函数,分组列为一 ?...使用场景:对于数据清洗工作尤其有用,当数据有重复时,需要去根据分组的唯一进行去重是保留最开始出现的记录还是最后出现的记录时,只需配合排序列的升序或降序处理,即可仅保留序号为1的记录,其他记录删除的方式实现数据清洗...多个分组下的单个排序列效果 分组排名 类似以上的分组序号,返回递增的序列此处对重复有相同的排名 同时对重复排名区分了美式排名和中式排名两种 ?

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Python开发之Pandas的使用

df.iloc[0,1] #先访问行再访问 df['two']['a'] #先访问再访问行 out: 2 3、删除、增加元素 使用.drop函数删除元素,默认为删除行,添加参数...6、缺失(NaN)处理 查找NaN 可以使用isnull()和notnull()函数来查看数据集中是否存在缺失数据,在该函数后面添加sum()函数来缺失数量进行统计。...除此之外,还可以使用count()函数非NaN数据进行统计计数。...)) #查看重复数据 df[df.duplicated()] #查看某分类统计情况 df['col_name'].value_counts() #查看某唯一 df['col_name'].unique...how = 'all')#只删除所有数据缺失的 #删除重复 drop_duplicates(inplace = True) #更改某行//位置数据 用iloc或者loc直接替换修改即可 #更改数据类型

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Java知识点总结

此方法看似链表进行了一次遍历,其实是用两个指针对链表进行了同时遍历,链表本身而言,它被遍历的元素个数仍是n+n-k+1=2n+1-k个。...思路三: 思路一和思路二是两种不同思路,就本质而言,都是两次链表进行2次遍历,一次遍历n个元素,另一次遍历n-k+1个,总共遍历2n+1-k个元素。...使用计数器控制重复的迭代和递归都逐渐到达终止点:迭代一直修改计数器,直到计数使循环条件失败;递归不断产生最初问题的简化副本,直到达到基本情况。...8、TRUNCATE TABLE 删除表中的所有行,表结构及其、约束、索引等保持不变。新行标识所用的计数值重置为该的种子。如果想保留标识计数值,请改用 DELETE。...通常情况下最好指定列为 NOT NULL,除非真的需要存储NULL。如果查询中包含可为NULL的 MySQL 来说更难优化 ,因为可为 NULL 的使 得索引、索引统计和比较都更复杂 。

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python数据科学系列:pandas入门详细教程

自然毫无悬念 dataframe:无法访问单个元素,只能返回一、多或多行:单或多值(多个列名组成的列表)访问时按进行查询,单访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....、向前/向后填充等,也可通过inplace参数确定是否本地更改 删除,dropna,删除存在空的整行或整列,可通过axis设置,也包括inplace参数 重复 检测重复,duplicated,...,可通过axis参数设置是按行删除还是按删除 替换,replace,非常强大的功能,series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作,还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...,要求每个df内部列名是唯一的,两个df间可以重复,毕竟有相同才有拼接的实际意义) merge,完全类似于SQL中的join语法,仅支持横向拼接,通过设置连接字段,实现同一记录的不同信息连接,支持...info,展示行标签、标签、以及各基本信息,包括元素个数和非空个数及数据类型等 head/tail,从头/尾抽样指定条数记录 describe,展示数据的基本统计指标,包括计数、均值、方差、4分位数等

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删除有序数组中的重复项、JZ39 数组中出现次数超过一半的数字)

,即vv里能存vector for(int i=0;i<numRows;i++)//一行进行处理 { vv[i].resize(i+1...最后,对于第三行及以上的每一行,利用杨辉三角的性质,即第i行第j的数值等于第i-1行第j-1和第j的数值之和,来计算每一行的中间元素。...删除有序数组中的重复项 传送门 题目详情 代码 class Solution { public: int removeDuplicates(vector& nums) {...index 初始为1,因为我们从第二个元素开始遍历;pre_index 初始为0,因为第一个元素肯定是不重复的 循环遍历数组,从第二个元素开始。...numbers[i]; } } } return numbers[0]; } }; 思路1 暴力运用两次循环,每个元素进行统计

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Python 使用pandas 进行查询和统计详解

: df.sort_values(by='age') 按照某数据进行降序排列: df.sort_values(by='age', ascending=False) 数据聚合 整个 DataFrame...进行聚合操作: # 聚合函数:求和、均值、中位数、最大、最小 df.aggregate([sum, 'mean', 'median', max, min]) 数据进行聚合操作: # 统计年龄平均值...,表明各元素是否为缺失 df.isnull() 删除缺失所在的行或: # 删除所有含有缺失的行 df.dropna() # 删除所有含有缺失 df.dropna(axis=1) 用指定填充缺失...: # 将缺失使用 0 填充 df.fillna(0) 数据去重 DataFrame 去重: # 根据所有重复进行去重 df.drop_duplicates() # 根据指定重复进行去重...df.drop_duplicates(subset=['name', 'age']) Series 去重: # 'name' 进行去重 df['name'].drop_duplicates(

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Pandas_Study02

dropna() 删除NaN 可以通过 dropna 方法,默认按行扫描(操作),会将每一行有NaN 的那一行删除,同时默认是原对象的副本操作,不会对原对象产生影响,也可以通过inplace 指示是否直接在原对象上操作...填充NaN 一般情况下直接将NaN删除或许并不是最好的选择因此可以通过将NaN进行填充。...interpolate() 利用插函数interpolate()向的数据进行。实现插填充数据,那么要求这列上必须得有一些数据才可以,至少2个,会对起点和终点间的NaN进行。...删除重复数据 对于数据源中的重复数据,一般来讲没有什么意义,所以一般情况下都会进行删除操作。 duplicated() duplicated 方法可以返回重复数据的分布情况,以布尔显示。...: 2 * x) dataframe 使用apply # df 使用apply,都是按行或按操作,不能保证每一个元素进行操作 df = pd.DataFrame(val, index=idx,

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Pandas图鉴(二):Series 和 Index

如果你有一个有一百和一百万行的大表,需要找到一些数据。你逐一进行了几次查询,每次都缩小了搜索范围,只看了的一个子集,因为同时看到所有的一百个字段是不现实的。...Pandas没有像关系型数据库那样的 "唯一约束"(该功能[4]仍在试验中),但它有一些函数来检查索引中的是否唯一,并以各种方式删除重复。 有时,一索引不足以唯一地识别某行。...df.merge--可以用名字指定要合并的,不管这个是否属于索引。 按查找元素 考虑以下Series对象: 索引提供了一种快速而方便的方法,可以通过标签找到一个。但是,通过来寻找标签呢?...比较 有缺失的数组进行比较可能很棘手。...尽管系列对象应该是大小不可变的,但有可能在原地追加、插入和删除元素所有这些操作都是: 缓慢,因为它们需要为整个对象重新分配内存并更新索引; 痛苦的不方便。

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给数据科学家的10个提示和技巧Vol.4

今天主要是博客的第4,5篇进行整合,并进行筛选,给出最为常用的一些数据处理的技巧。主要讲解 R,如果你python感兴趣可以看文末的链接噢!...2 R 2.1 不同元素进行累积计数 有时,我们会遇到有重复元素的列表(或向量),并需要对其中包含的不同进行累积计数,这时只需要累加列表(或向量)中新元素出现的次数。...2.2 利用样本信息补齐缺失 在处理数据时,常常会遇到有缺失的情况,常用的解决方法有:(1)删除缺失;(2)利用样本信息补齐缺失,如均值、中位数等。...在R中,可以利用na.omit=True删除缺失,这种方法适用于缺失较少的情况;若数据缺失较多,可利用样本信息进行补齐,方法如下: df[sapply(df, is.numeric)] <- lapply...2.4 tidyverse:用where筛选 2.3的例子使用where实现相同操作: library(tidyverse) iris%>%rename_with(~ paste0("numeric

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Guava集合--新集合类型

Multiset中的计数 elementSet() Multiset中不重复元素的集合,类型为Set entrySet() 和Map的entrySet类似,返回Set<Multiset.Entry...中的计数 setCount(E, int) 设置给定元素在Multiset中的计数,不可以为负数 size() 返回集合元素的总个数(包括重复元素) package collections; import...ArrayList: add(E)添加单个给定元素 iterator()返回一个迭代器,包含Multiset的所有元素(包括重复元素) size()返回所有元素的总个数(包括重复元素) 当把Multiset...另外特别注意,Multiset.addAll(Collection)可以添加Collection中的所有元素进行计数,这比用for循环往Map添加元素计数方便多了。...row(r) :用Map返回给定”行”的所有这个map进行的写操作也将写入Table中。 类似的访问方法:columnMap()、columnKeySet()、column(c)。

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Redis常用数据类型与基本命令指北

Redis 的散类型与关系型数据库的表的字段不同,每一个对象可以单独设置其字段。 优点:适合存储对象,可以方便地对对象的字段进行读写操作。 应用场景:存储对象、缓存、存储用户信息等。...HSET:设置散中指定字段的。 HSET key field value HGET:获取散中指定字段的。 HGET key field HDEL:删除中一个或多个字段。...列表是一个有序的元素集合,可以在列表的两端进行插入、删除和访问操作。 优点:有序、可重复,支持快速的头尾插入、删除操作。 应用场景:消息队列、发布/订阅、最新消息列表等。...它用于保留列表中指定范围内的元素,而将其它元素删除。 LTRIM key start stop LREM:从列表中删除指定数量的匹配元素。count 为负数则取绝对,为 0 则删除所有。...有序集合常用于需要根据某个进行排序和检索的场景。 优点:有序、不重复,可以对成员进行排序和范围查找,支持高效的排名和分数计算。 应用场景:排行榜、热门文章、按权重筛选数据等。

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手把手教你Excel数据处理!

重复数据处理 对于表中的重复数据,可采用函数法、高级筛选法、条件格式法、数据透视表、删除重复项等方法进行查看和删除,这些方法有的只能用于查看重复但不方便删除,有的能直接删除但不体现重复是什么,还有的既能体现重复还能实现重复删除...下面就这些方法分别进行介绍。 a. 函数法(查看+删除) 采用COUNTIF(计数范围,计数条件)函数进行计数,通过数据来表示重复与否。其中计数条件可以是数字、表达式或文本,甚至可以是通配符。...高级筛选法(删除) 高级筛选法是指直接使用Excel菜单中自带的高级筛选功能进行重复去除,操作过程很简单,如下图所示,直接“选择不重复的记录”即可对重复进行去除,得到不重复的记录集合,因此此法只适用于重复记录的删除...操作后结果如下,可以看出效果跟函数法的重复标记1大致相同,感觉不如函数法,无法很好地看出重复重复次数。 ? d....这其中可以通过如VALUE()、TEXT()函数进行数值和文本的转换,也可以通过之前介绍的菜单栏中的分列,在分列过程中通过类型的选择进行数据类型的转换(虽选择分列,实际还是当前列)。 3.

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Python_实用入门篇_08

Python序列内置类型之列表类型详解 ---- 1.Python序列概念 数学上,序列是被排成一的对象(或事件)这样每个元素不是在其他元素之前,就是在其他元素之后。...print(list) >>>[“red”,"Molly"] list.pop()#移除列表中的一个元素(如果括号参数为空,则默认删除最后一个元素),并且返回该元素 print(list) >>...(list) >>>["red"] 注意:如果用.remove方法删除列表中具体元素,列表中有重复元素,默认删除第一个。...reverse=False)原列表进行排序 4.Python列表补充的一些高级用法及操作 1.Python创建二维列表(一个大列表里嵌套许多一维列表为二维列表),在这里给大家普及高级用法,列表推导式...它是一个无序的容器类型,以字典的键值形式存储,其中元素作为key,其计数作为value。计数值可以是任意的Interger(包括0和负数)。

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13.2 具体的集合

Map(映射):集合中的每一个元素包含一键对象和对象,集合中没有重复的键对象,对象可以重复。他的有些实现类能对集合中的键对象进行排序。 ?...这个装填因子决定了在什么时候散列表进行再散。   散列表可以实现几个重要的数据结构,其中最简单的是set类型。set是没有重复元素元素集合。...散映射表进行,树映射表用键的整体顺序元素进行排序,并将其组织成搜索树。散或比较函数只能作用于键。与键关联的不能进行或比较。...)查看,以避免进行查找。...,然后从映射表中删除掉一个键值,接下来修改某一个键对应的,并调用get方法查看这个

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pandas数据清洗,排序,索引设置,数据选取

#返回一个Series,其索引为唯一为频率,按计数降序排列 ---- 数据清洗 丢弃drop() df.drop(labels, axis=1)# 按(axis=1),丢弃指定label的,...丢弃缺失dropna() # 默认axi=0(行);1(),how=‘any’ df.dropna()#每行只要有空,就将这行删除 df.dropna(axis=1)#每只要有空,整列丢弃...df.fillna({1:0,2:0.5}) #第一nan赋0,第二赋值0.5 df.fillna(method='ffill') #在方向上以前一个作为赋给NaN 替换replace(...1000:0}) 重复处理duplicated(),unique(),drop_duplictad() df.duplicated()#两行每完全一样才算重复,后面重复的为True,第一个和不重复的为...=True,升序排序 df.sort_index() # 按列名进行排序,ascending=False 降序 df.sort_index(axis=1, ascending=False) 排序

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unorder(哈希-海量数据处理)

size_t count(const K& key) 返回哈希桶中关键码为key的键值的个数 注意:unordered_map中key是不能重复的,因此count函数的返回最大为1 6. unordered_map...当向该结构中: 插入元素 根据待插入元素的关键码,以此函数计算出该元素的存储位置并按此位置进行存放 搜索元素 元素的关键码进行同样的计算,把求得的函数值当做元素的存储位置,在结构中按此位置取元素比较...删除 采用闭散处理哈希冲突时,不能随便物理删除哈希表中已有的元素,若直接删除元素会影响其他元素的搜索。比如删除元素4,如果直接删除掉,44查找起来可能会受影响。...其中:i = 1,2,3…, 是通过散函数Hash(x)元素的关键码 key 进行计算得到的位置,m是表的大小。 对于2.1中如果要插入44,产生冲突,使用解决后的情况为: ?...支持删除的方法:将布隆过滤器中的每个比特位扩展成一个小的计数器,插入元素时给k个计数器(k个哈希函数计算出的哈希地址)加一,删除元素时,给k个计数器减一,通过多占用几倍存储空间的代价来增加删除操作。

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最全面的Pandas的教程!没有之一!

Series 进行算术运算操作 Series 的算术运算都是基于 index 进行的。...上面的结果中,Sales 就变成每个公司的分组平均数了。 计数 用 .count() 方法,能对 DataFrame 中的某个元素出现的次数进行计数。 ?...数值处理 查找不重复重复,在一个 DataFrame 里往往是独一无二,与众不同的。找到不重复,在数据分析中有助于避免样本偏差。...比如在下面这个 DataFrame 里,查找 col2 中所有不重复: ? 除了列出所有不重复,我们还能用 .nunique() 方法,获取所有不重复的个数: ?...此外,还可以用 .value_counts() 同时获得所有和对应计数: ? apply() 方法 用 .apply() 方法,可以对 DataFrame 中的数据应用自定义函数,进行数据处理。

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