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Pandas 查找,丢弃唯一

前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中唯一,简言之,就是某数值除空值外,全都是一样,比如:全0,全1,或者全部都是一样字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些大多形同虚设,所以当数据集很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”,如下图: 所以只要把缺失值先丢弃,再统计该唯一个数即可。...代码实现 数据读入 检测唯一所有并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...唯一 ” --> “ 除了空值以外唯一个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我其余文章,提建议,共同进步。

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SQL 数据转到一

假设我们要把 emp 表中 ename、job 和 sal 字段值整合到一中,每个员工数据(按照 ename -> job -> sal 顺序展示)是紧挨在一块,员工之间使用空行隔开。...5000 (NULL) MILLER CLERK 1300 (NULL) 解决方案 数据整合到一展示可以使用 UNION...使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以数据放到一中展示,一行数据过 case...when 转换后最多只会出来一个值,要使得同一个员工数据能依次满足 case when 条件,就需要复制多份数据,有多个条件就要生成多少份数据。...判断是否加空行也是 case when 中条件,因此每个员工数据都要生成 4 份。

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怎么多行多数据变成一?4个解法。

- 问题 - 怎么这个多行多数据 变成一?...- 1 - 不需保持原排序 选中所有 逆透视,一步搞定 - 2 - 保持原排序:操作法一 思路直接,为保排序,操作麻烦 2.1 添加索引 2.2 替换null值,避免逆透视时行丢失,后续无法排序...2.3 逆透视其他 2.4 再添加索引 2.5 对索引取模(取模时输入参数为源表数,如3) 2.6 修改公式中取模参数,使能适应增加动态变化 2.7 再排序并删 2.8...筛选掉原替换null行 - 3 - 保持排序:操作法二 先转置,行标丢失,新列名可排序 有时候,换个思路,问题简单很多 3.1 转置 3.2 添加索引 3.3 逆透视 3.4 删 -...4 - 公式一步法 用Table.ToColumns把表分成 用List.Combine追加成一 用List.Select去除其中null值

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seaborn可视化数据框中多个元素

seaborn提供了一个快速展示数据库中元素分布和相互关系函数,即pairplot函数,该函数会自动选取数据框中值为数字元素,通过方阵形式展现其分布和关系,其中对角线用于展示各个元素分布情况...,剩余空间则展示每两个元素之间关系,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3元素进行可视化,对角线上,以直方图形式展示每元素分布,而关于对角线堆成上,下半角则用于可视化两之间关系,默认可视化形式是散点图,该函数常用参数有以下几个 ###...#### 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,用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数,可以同时展示数据框中多个数值型元素关系,在快速探究一组数据分布时,非常好用。

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Python表格文件指定依次上移一行

在一个文件夹内,有大量Excel表格文件(以.csv格式文件为例),其中每一个文件都有着类似如下图所示数据特征;我们希望,对于下图中紫色框内,其中数据部分(每一都有一个列名,这个列名不算数据部分...此外,很显然在每一个文件操作结束后,加以处理数据部分最后一行肯定是没有数据,因此在合并全部操作后文件之前,还希望每一个操作后文件最后一行删除。   ...result_df.to_csv(os.path.join(result_path, "Train_Model_0715_Main.csv"), index = False)   其中,original_path表示存放有多个待处理...接下来df.iat[i, columns_index] = df.iat[i + 1, columns_index]表示当前行数据替换为下一行对应数据。   ...最后,我们通过result_df.to_csv()函数,最终处理后DataFrame保存为一个新Excel表格文件,从而完成我们需求。   至此,大功告成。

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数据处理第2节:转换为正确形状

它涵盖了操纵列以便按照您希望方式获取它们工具:这可以是计算新更改为离散值或拆分/合并列。...就像第1部分中select()函数一样,mutate()有变种: *mutate_all()根据您进一步说明改变所有 *mutate_if()首先需要一个返回布尔值函数来选择。...两个选项之间主要区别是:funs()版本是一行代码少,但是添加而不是替换。 根据您情况,两者都可能有用。...示例代码当前度量“sleep_total”划分为离散“长”或“短”睡眠者。...在前面的示例中,新“sleep_measure”是一个字符向量。 如果您要进行总结或后续绘制,则该按字母顺序排序。

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R语言指定取交集然后合并多个数据集简便方法

思路是 先把5份数据基因名取交集 用基因名给每份数据做行名 根据取交集结果来提取数据 最后合并数据集 那期内容有人留言了简便方法,很短代码就实现了这个目的。...我代码记录在这篇推文里 因为5份数据集以csv格式存储,首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件文件名,用到命令是 files<-dir(path = "example_data/merge_data...TRUE,则返回文件<em>的</em>完整路径,如果设置<em>的</em>为FALSE则只返回文件名。...相对路径和绝对路径是很重要<em>的</em>概念,这个一定要搞明白 pattern参数指定文件<em>的</em>后缀名 接下来批量<em>将</em>5份数据读入 需要借助tidyverse这个包,用到<em>的</em>是map()函数 library(tidyverse...之前和一位同学讨论<em>的</em>时候他也提到了tidyverse整理数据,但是自己平时用到<em>的</em>数据格式还算整齐,基本上用数据框<em>的</em>一些基本操作就可以达到目的了。

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盘点一个Python自动化办公需求——一份Excel文件按照指定拆分成多个文件

一、前言 前几天在Python星耀群【维哥】问了一个Python自动化办公处理问题,一起来看看吧,一份Excel文件按照指定拆分成多个文件。...如下表所示,分别是日期和绩效得分,如: 其中日期分别是1月到8月份,现在他有个需求,需要统计每一个月绩效情况,那么该怎么实现呢?...代码运行之后,可以得到预期效果,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公Excel拆分处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...往期精彩文章推荐: if a and b and c and d:这种代码有优雅写法吗? Pycharm和Python到底啥关系?

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Excel公式练习44: 从多中返回唯一且按字母顺序排列列表

本次练习是:如下图1所示,单元格区域A2:E5中包含一系列值和空单元格,其中有重复值,要求从该单元格区域中生成按字母顺序排列不重复值列表,如图1中G所示。 ?...,唯一区别是提取值区域不是单列、一维区域,而是二维区域。...唯一不同是,Range1包含一个4行5二维数组,而Arry4是通过简单地Range1中每个元素进行索引而得出,实际上是20行1一维区域。...:上述数组中非零值位置表示在该区域内每个不同值在该数组中首次出现,因此提供了一种仅返回唯一方法。...统计列表区域中唯一值数量。 2. 二维区域转换成一维区域。 3. 强制INDEX返回数组。 4. 确定字母排序。 5. 提取唯一值并按字母排序。

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Pandas三个聚合结果,如何合并到一张表里?

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【斌】问了一个Pandas数据处理问题,一起来看看吧。 求教:三个聚合结果,如何合并到一张表里?这是前两,能够合并。...这是第三,加权平均,也算出来了。但我不会合并。。。。 二、实现过程 后来【隔壁山楂】给了一个思路,Pandas中不能同时合并三个及以上,如下所示,和最开始那一句一样,改下即可。...顺利地解决了粉丝问题。另外也说下,推荐这个写法,df=pd.merge(df1, df2, on="列名1", how="left")。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了 ------------------- End -------------------

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