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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。...由于原始数据是从hive sql中跑出来,表示商户号之间关系的数据,merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...经过这个函数就可以解决两行中值的顺序不一致问题。因为集合是无序的,只要值相同不用考虑顺序。 duplicated():判断变成冻结集合的列是否存在重复值,若存在标记为True。...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。

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    用过Excel,就会获取pandas数据框架中的值、行和列

    在Excel中,我们可以看到行、列和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中,数据存储在计算机内存中(即,用户不能直接看到),幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理的东西了。...因为我们用引号将字符串(列名)括起来,所以这里也允许使用带空格的名称。 图5 获取多列 方括号表示法使获得多列变得容易。语法类似,但我们将字符串列表传递到方括号中。...记住这种表示法的一个更简单的方法是:df[列名]提供一列,然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc的语法是df.loc[行,列],需要提醒行(索引)和列的可能值是什么?

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    如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

    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

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    JavaScript 中的二进制散列值和权限设计

    中的位运算符来控制权限。...转换为 0,0 转换为 1 按位左移 A 将所有二进制位统一向左移动指定的位数,并在最右侧补 0 按位右移 A >> B 按位右移(有符号右移):将所有二进制位统一向右移动指定的位数,并拷贝最左侧的位来填充左侧...) 校验权限: // 比如我们拿到一个用户的权限,我们怎么根据返回的数据判断是否拥有某个权限呢?...,有一定的前提条件:每种权限码都是唯一的,有且只有一位值为 1。...一个数字的范围只能在 -(2^53 -1) 和 2^53 -1 之间,如果权限系统设计得比较庞大,这种方式可能不合适。不过总的来说,这种方式在中小型业务中应该够用了。

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    Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

    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。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...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。

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    WinCC 中如何获取在线 表格控件中数据的最大值 最小值和时间戳

    1 1.1 中特定数据列的最大值、最小值和时间戳,并在外部对 象中显示。如图 1 所示。...左侧在线表格控件中显示项目中归档变量的值,右侧静态 文本中显示的是表格控件中温度的最大值、最小值和相应的时间戳。 1.2 的软件版本为:WinCC V7.5 SP1。...图 2> 2.在 WinCC 画面中添加表格控件,配置控件的数据源。并设置必要的参数。关键参 数设置如图 3 所示。 3.打开在线表格控件的属性对话框。...设置控件的数据源为在线表格控件。在属性对话框的 “列” 页,激活 “统计” 窗口 项,并配置显示列的内容和顺序。...在 “列”页中,通过画面中的箭头按钮可以把“现有的列”添加到“选型的列”中,通过“向上”和“向下”按钮可以调整列的顺序。详细如图 5 所示。 5.配置完成后的效果如图 6 所示。

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    Python numpy np.clip() 将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间

    NumPy 库来实现一个简单的功能:将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说,它首先创建了一个包含 0 到 9(包括 0 和 9)的整数数组,然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...此函数遍历输入数组中的每个元素,将小于 1 的元素替换为 1,将大于 8 的元素替换为 8,而位于 1 和 8 之间的元素保持不变。处理后的新数组被赋值给变量 b。...对于输入数组中的每个元素,如果它小于最小值,则会被设置为最小值;如果它大于最大值,则会被设置为最大值;否则,它保持不变。...数据类型转换:需要注意输入数据和边界值(a_min, a_max)之间可能存在类型不匹配问题。例如,如果输入数据是整数类型而边界值是浮点型,则结果会根据 NumPy 广播规则进行相应转换。

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    SQL 中的 NULL 值:定义、测试和处理空数据,以及 SQL UPDATE 语句的使用

    SQL NULL 值 什么是 NULL 值? NULL 值是指字段没有值的情况。如果表中的字段是可选的,那么可以插入新记录或更新记录而不向该字段添加值。此时,该字段将保存为 NULL 值。...需要注意的是,NULL 值与零值或包含空格的字段不同。具有 NULL 值的字段是在记录创建期间留空的字段。 如何测试 NULL 值? 使用比较运算符(如=、)无法测试 NULL 值。...以下 SQL 列出了所有具有 "Address" 字段中 NULL 值的客户: SELECT CustomerName, ContactName, Address FROM Customers WHERE...使用 IS NULL 和 IS NOT NULL 运算符可以有效地处理数据库中的空值情况。 SQL UPDATE 语句 UPDATE 语句用于修改表中的现有记录。...UPDATE 语法 UPDATE 表名 SET 列1 = 值1, 列2 = 值2, ... WHERE 条件; 注意:在更新表中的记录时要小心!请注意UPDATE语句中的WHERE子句。

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    arcengine+c# 修改存储在文件地理数据库中的ITable类型的表格中的某一列数据,逐行修改。更新属性表、修改属性表某列的值。

    作为一只菜鸟,研究了一个上午+一个下午,才把属性表的更新修改搞了出来,记录一下: 我的需求是: 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表(不是要素类FeatureClass),注意不是要素类...FeatureClass的属性表,而是单独的一个ITable类型的表格,现在要读取其中的某一列,并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示: ? ?...false); int fieldindex = pTable.FindField("JC_AD");//根据列名参数找到要修改的列 IRow row =...string strValue = row.get_Value(fieldindex).ToString();//获取每一行当前要修改的属性值 string newValue

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    numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

    /前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题,关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值,大家讨论的甚为激烈,在此总结了两个方法,希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作,以最大值和最小值的求取为例,这里以第一列为目标数据,来进行求值。 ?...通常我们通过Python来处理数据,用的比较多的两个库就是numpy和pandas,在本篇文章中,将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法,便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?

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    一种填补MODIS和VIIRS地表温度数据中缺失值的方法

    论文提出了一种能充分利用时间、空间、其他地表温度产品三种信息填补地表温度数据中缺失值的方法,并将该方法和其他三种方法(RSDAST、IMA和Gapfill)进行对比。...1 研究背景 地表温度是一个重要的地表参数,MODIS和VIIRS地表温度数据具有全球覆盖范围、高时间分辨率等特点。但MODIS和VIIRS地表温度数据有一些缺失值影响数据的使用。...精度验证的方法是首先将原始地表温度数据中的一块区域设为缺失,然后用填补地表温度缺失值的方法填补上,最后将填补的结果与原始值比较,得出填补地表温度的精度。...将本文提出的方法和之前研究中的三种方法(RSDAST、IMA和Gapfill)的精度进行比较,选择这三种方法的原因是它们已被证明具有较高的精度。 ? 图1....这表明,使用同一天其他地表温度产品中的信息去填补地表温度缺失值比使用相邻日期的同种地表温度产品中的信息去填补缺失值可能会具有较高的精度。

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