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【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

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。...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...结果和按照某一列去重(参数为默认值)是一样的。 如果想保留原始数据框直接用默认值即可，如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...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。...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-

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【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

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。

14.6K30
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seaborn可视化数据框中的多个列元素

seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数，即pairplot函数，该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素，通过方阵的形式展现其分布和关系，其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...，剩余的空间则展示每两个列元素之间的关系，基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化，对角线上，以直方图的形式展示每列元素的分布，而关于对角线堆成的上，下半角则用于可视化两列之间的关系，默认的可视化形式是散点图，该函数常用的参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下，程序会对数据框中所有的数值列进行可视化，通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列，用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数，可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系，在快速探究一组数据的分布时，非常的好用。

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Excel应用实践16：搜索工作表指定列范围中的数据并将其复制到另一个工作表中

学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 这里的应用场景如下： “在工作表Sheet1中存储着数据，现在想要在该工作表的第O列至第T列中搜索指定的数据，如果发现，则将该数据所在行复制到工作表...用户在一个对话框中输入要搜索的数据值，然后自动将满足前面条件的所有行复制到工作表Sheet2中。” 首先，使用用户窗体设计输入对话框，如下图1所示。 ?...Application.ScreenUpdating = False '赋值为工作表Sheet1 Set wks = Worksheets("Sheet1") With wks '工作表中的最后一个数据行...("O2:T"& lngRow) '查找的数据文本值 '由用户在文本框中输入 FindWhat = "*" &Me.txtSearch.Text & "*..." '调用FindAll函数查找数据值 '存储满足条件的所有单元格 Set rngFoundCells =FindAll(SearchRange:=rngSearch

5.8K20

7道题，测测你的职场技能

所以，当输入类似“56”，却想显示为“0056”的时候，可以在“设置单元格格式”对话框中，把数字格式代码修改为“0000”即可。当输入的数字比代码的数量少时，会显示为无意义的零值。...【题目3】使用辅助列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列的方法来实现。...首先，在姓名列的左侧增加一列“辅助列”，输入1，然后填充序列，如案例中填充到5。...最后，把辅助列删除即可。 【题目4】将下表中籍贯列含有“北”字的单元格内容置换为“练习” 需求是，只要籍贯列里的内容含有“北”字的，就统一替换为“练习”。...选中籍贯列，Ctrl+F 快捷键打开【查找和替换】对话框，在“查找内容”框里输入“*北*”，在“替换为”对话框里输入“练习”，再点击【全部替换】。

3.6K11

Pandas速查卡-Python数据科学

df.iloc[0,:] 第一行 df.iloc[0,0] 第一列的第一个元素 数据清洗 df.columns = ['a','b','c'] 重命名列 pd.isnull() 检查空值，返回逻辑数组...) 将数组的数据类型转换为float s.replace(1,'one') 将所有等于1的值替换为'one' s.replace([1,3],['one','three']) 将所有1替换为'one'，...(col) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组...1) 将df1中的列添加到df2的末尾（行数应该相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型的将df1中的列与df2上的列连接，其中col的行具有相同的值。...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

9.2K80

C语言经典100例002-将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中

系列文章《C语言经典100例》持续创作中，欢迎大家的关注和支持。...喜欢的同学记得点赞、转发、收藏哦～ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码的形式发放到公众号 欢迎关注：计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据...，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S S H H H H 则字符串中的内容是：WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照列数进行...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S.../demo 二维数组中元素： M M M M S S S S H H H H 按列的顺序依次: MSHMSHMSHMSH -- END -- 喜欢本文的同学记得点赞、转发、收藏~ 更多内容，欢迎大家关注我们的公众号

6K30

绩效管理工具（一）——仪表盘风格图表！

大家应该都知道，比较常用的仪表盘指针旋转范围是260度，而且一般0刻度从7：50的地方开始。 所以我们要将原始数据的最大值最小值范围转换为260刻度区间。 ?...你可能无法选中零扇区，没关系，先选中任意扇区，然后按右方向键，直到两个小圆点移动到同侧的时候就意味着当前选中了零扇区。将零扇区边框线设置为红色粗线，用来模拟仪表盘指针。...同时将两外两个扇区的框线设置为无色透明。 ? 将以上四个准备好的圆形仪表盘图片（裁剪成圆形PNG格式）导入到excel里面。复制其中一个，贴入饼图图表区（注意，是图表区，不是绘图区）。 ?...通过上下左右微移，将贴入的仪表调整好；同时调整绘图区的位置和大小，将指针与仪表的中心对齐。 ? 同理，将图表再复制三份，将剩余的三个仪表 图片贴入复制的图表中并按上述方法调整。 ?...因为原始数据使用了随机函数控制，所以只要按F9刷新，仪表盘的指针就可以不停地摆动，形成动态效果。以下是动态显示的视频： ? 最后记得在仪表盘下方放一个文本框注明，说明仪表盘最大刻度值为100。

1.5K50

R语言 数据框、矩阵、列表的创建、修改、导出

，data.frame数据框允许不同列不同的数据类型，但同一列只允许一种数据类型*数据框中括号内行在列前df1 0] #先取出列名为gene的向量，在给出一个一一对应的逻辑值向量数据框修改修改数据相当于定位取出数据后赋值，赋值需对应元素或向量df1[3,3] <- 5 #为第3行第3列数据赋值5df1df1...#取子集方法同数据框t(m) #转置行与列，数据框转置后为矩阵as.data.frame(m) #将矩阵转换为数据框列表列表内有多个数据框或矩阵，可通过list函数将其组成一个列表l <- list(m1...3.筛选test中，Species列的值为a或c的行test[test$Species %in% c("a","c"),]#注意本题至少有三个问题，第一是值a，c为字符型，要加""，第二是向量是c()不是...(iris)])# 2.提取内置数据iris的前5行，前4列，并转换为矩阵，赋值给a。

7.7K00

生信学习-Day6-学习R包

执行这个操作后，你将得到一个新的数据框，其中只包含test数据框中Species列值为"setosa"或"versicolor"的行。...数据框是R语言中类似于表格的二维数组结构，每一列包含了一个变量的值，每一行包含了每个变量的一个值集。...z = c("A","B","C",'D'): 类似地，这部分代码创建了另一个名为z的列，包含四个字符值：'A'、'B'、'C'和'D'。...这意味着函数将查找 test1 和 test2 中列名为 "x" 的列，并基于这两列中的匹配值来合并行。只有当两个数据框中都存在列 "x" 且某些行在这一列的值相等时，这些行才会出现在最终的结果中。...结果将是一个新的数据框，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。

17410

在Python中进行探索式数据分析（EDA）

导入库 数据加载 导入库后，下一步是将数据加载到数据框中。要将数据加载到数据框中，我们将使用pandas库。它支持各种文件格式，例如逗号分隔值（.csv），excel（.xlsx，.xls）等。...根据以上结果，我们可以看到python中的索引从0开始。 底部5行 ? 要检查数据框的维数，让我们检查数据集中存在的行数和列数。...由于列的名称很长，让我们重命名它们。 重命名列 ? 删除列 ? 删除数据框不需要的列。数据中的所有列不一定都相关。在这个数据中，受欢迎程度、门的数量、车辆大小等列不太相关。...所以从数据集中删除这些变量。 缺失值： ? 上述结果表明，在12个变量中，Fuel_type、HP和cylinder这3个变量有缺失值。 让我们检查一下列中缺失数据的百分比 ?...有许多方法可以处理这些缺失的值。 1. 删除 2. 插补 我们可以删除存在缺失值的行，也可以将缺失值替换为平均值，中位数或众数等值。 由于丢失的数据百分比非常少，我们可以从数据集中删除那些行。 ?

3.2K30

让0消失术

标签：Excel技巧 经常有人问的一个问题是“如何不显示零？”，下面介绍几种实现方法，每种方法都有各自的优缺点，感兴趣的用户可以选择最适合自己情况的方法。 示例数据如下图1所示。...在D1:J7中，有一个表将A:B列组织到一块网格中。然后在D10:J16是相同的表，但没有显示零。...那么，如何将上方的表转换为下方的表呢？ 方法1：单击“文件——选项”，在“Excel选项”对话框中选取左侧的“高级”选项卡，在右侧的“此工作表的显示选项”中取消“在具有零值的单元格中显示零”勾选。...在上面的工作表中，选择单元格区域E2:J7，单击右键，选择“设置单元格格式”中的“数字”选项卡，单击“自定义”，然后在“类型”框中输入： G/通用格式;"-"G/通用格式;;@ 使用此方法，可以将格式限制为所需的区域...其工作原理是找到公式结果的倒数。对于所有非零值，将得到另一个数字。如果是零，会得到一个DIV/0！错误。然后，再取一次倒数。对于非零值，将获得原始值。如果已经得到了#DIV/0！

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创建一个欢迎 cookie 利用用户在提示框中输入的数据创建一个 JavaScript Cookie，当该用户再次访问该页面时，根据 cookie 中的信息发出欢迎信息。…

创建一个欢迎 cookie 利用用户在提示框中输入的数据创建一个 JavaScript Cookie，当该用户再次访问该页面时，根据 cookie 中的信息发出欢迎信息。...cookie 是存储于访问者的计算机中的变量。每当同一台计算机通过浏览器请求某个页面时，就会发送这个 cookie。你可以使用 JavaScript 来创建和取回 cookie 的值。...的欢迎词。而名字则是从 cookie 中取回的。 密码 cookie 当访问者首次访问页面时，他或她也许会填写他/她们的密码。密码也可被存储于 cookie 中。...当他们再次访问网站时，密码就会从 cookie 中取回。 日期 cookie 当访问者首次访问你的网站时，当前的日期可存储于 cookie 中。...日期也是从 cookie 中取回的。

2.6K10

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

df.sort_values("col1", inplace=True) 数据输入和输出 1. 利用值构造一个数据框DataFrame 在Excel电子表格中，值可以直接输入到单元格中。...在 Pandas 中，您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中的数据框，创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....列的选择 在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列： 隐藏列； 删除列； 引用从一个工作表到另一个工作表的范围； 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...按值排序 Excel电子表格中的排序，是通过排序对话框完成的。 pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法，它需要一个列列表来排序。...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。

19.5K20

Pandas常用命令汇总，建议收藏！

df.loc[row_labels, column_labels] # 通过整数索引选择特定的行和列 df.iloc[row_indices, column_indices] # 根据条件选择数据框中的行和列...df['column_name'] = df['column_name'].str.lower() # 将列转换为不同的数据类型 df['column_name'] = df['column_name...'].astype('new_type') # 将列转换为日期时间 df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column']) # 重命名列名 df.columns...# 将df中的行添加到df2的末尾 df.append(df2) # 将df中的列添加到df2的末尾 pd.concat([df, df2]) # 对列A执行外连接 outer_join = pd.merge...# 计算某列的最大值 df['column_name'].max() # 计算某列中非空值的数量 df['column_name'].count() # 计算列中某个值的出现次数 df['column_name

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R编程（二：基本数据类型及其操作之因子、矩阵、数据框和列表）

数据框dataframe 一个合适表格就和问卷一样，是包含不同类型的数据的。但需要注意的是，数据框的每一列只 包含一种数据类型 ，也就是说每一列如果单独提取出来，都是一个向量。...tbl_df, tbl, data.frame，用as_tibble()可以将一个数据框转换为tibble，或者直接通过tibble 像创建数据框般创建tibble 数据框： t.bp <- tibble...:775.4 比较factor 中的变量 对于有条件关系的因子中的变量，ordinal variables，则会返回一个判断的布尔值。...列表的提取也可以按照类似数据框的方式提取。、 需要注意的是，列表用一个中括号提取内容，会返回一个列表，列表中包含提取的内容，只有用两个中括号，才会返回该内容本来的格式。...nrow=3) #1.统计iris最后一列有哪几个重复值，分别重复了多少次 table(iris[,ncol(iris)]) #2.提取iris的前4列，并转换为矩阵，赋值给test。

2.8K20

SPSS中的等级线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据

一旦选择了此变量，默认值就是SPSS将创建一个名为BDI_mean的新变量，这是BDI的平均值（显然是由Clinic分割）。我们需要将此信息保存在一个文件中，以便以后使用。...数据编辑器现在应包含一个新变量BDI_mean，其中包含我们文件aggr.sav中的值。基本上，SPSS已匹配诊所变量的文件，因此BDI_mean中的值对应于各个诊所的平均值。...要访问“重组数据向导”，请选择。向导中的步骤如图8所示。在第一个对话框中，您需要说是否要将变量转换为案例，还是将案例转换为变量。...该对话框询问您是要从旧数据文件的不同列中在新数据文件中仅创建一个新变量，还是要创建多个新变量。 在我们的案例中，我们将创建一个代表生活满意度的变量。...然后从数据文件中选择一个变量以充当新数据文件中的标签。 其余对话框非常简单。接下来的两个处理索引变量。SPSS创建一个新变量，该变量将告诉你数据源自哪一列。

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生信技能树DAY 3 R语言入门

是特殊的数据框 | 数据框 一列只能有一种数据 | 列表 没有限制 | 区分矩阵和数据框：根据生成它的函数 或 class() is()族函数 重点：数据框 1.数据框来源 （1）用代码新建 （2）由已有数据转换或处理得到..."2" "3" "4" colnames(df1) ## [1] "gene" "change" "score" 4.数据框取子集，注意按逻辑值取子集的难点 # $取列 df1$gene ## [...## [1] "up" df1[2,]# 第二行 带行名列名，还是数据框 ## gene change score ## 2 gene2 up 3 df1[,2]# 第二列 不带行名列名...colnames(df1)[2] <- "CHANGE" # 修改第二列的列名，就是修改列名这个向量的第二个元素 6.两个数据框的连接 merge # 建立要连接的数据框 test1 <- data.frame...双中括号或$， 只用一个中括号取出来的是只有一个元素的列表 x[[1]] ## [,1] [,2] [,3] ## [1,] 1 4 7 ## [2,] 2 5

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多表格文件单元格平均值计算实例解析

每个文件的数据结构如下：任务目标我们的目标是计算所有文件中特定单元格数据的平均值。具体而言，我们将关注Category_A列中的数据，并计算每个Category_A下所有文件中相同单元格的平均值。...循环处理每个文件： 遍历文件路径列表，读取每个CSV文件，并提取关注的列（例如Category_A）。将数据加入总数据框： 使用pd.concat()将每个文件的数据合并到总数据框中。...过滤掉值为0的行，将非零值的数据存储到combined_data中。...总体来说，这段代码的目的是从指定文件夹中读取符合特定模式的CSV文件，过滤掉值为0的行，计算每天的平均值，并将结果保存为一个新的CSV文件。...具体而言，以CSV文件为例，关注的是每个文件中的Category_A列，并计算每个类别下相同单元格的平均值。Python代码实现： 提供了一个简单的Python脚本作为解决方案。

16100

机器学习知识点：表格数据特征工程范式

可以通过使用平均值、最大值和最小值，或任意极端值来对值进行封顶。 数值变换 变换被视为传统转换的一种形式。它是将一个变量替换为该变量的函数。在更强的意义上，转换是一种改变分布或关系形状的替换。...时序差分 差分是指计算连续观测值之间的差异，通常用于获取平稳的时间序列。通过计算连续观测值之间的差异，可以将非平稳的时间序列转换为平稳的时间序列。平稳的时间序列更容易建立模型和进行预测分析。...对每个窗口大小，计算滚动窗口内数据的统计函数，如平均值、标准差等。 对计算结果重命名列名，以表示窗口大小。 将原始数据框和滚动计算的结果连接起来，返回包含所有特征的新数据框。...对于每个滞后值和每个指定的列，使用 shift 函数将特征值向后移动，生成滞后值。 特征交互 特征交互是使用多于一个特征来创建额外特征的方法。...决策树编码 在决策树离散化中，决策树被用来找到最佳的分割点，以将连续的特征值划分为不同的离散区间。 特征映射 映射方法是一种将特征进行重新映射以达到某种目的的技术。

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