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Pandas 查找，丢弃列值唯一的列

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 中列值唯一的列，简言之，就是某列的数值除空值外，全都是一样的，比如：全0，全1，或者全部都是一样的字符串如...：已支付，已支付，已支付… 这些列大多形同虚设，所以当数据集列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，数据列中的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”，如下图： 所以只要把列的缺失值先丢弃，再统计该列的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测列值唯一的所有列并丢弃 最后总结一下，Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作，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 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ，许多坑笔者都已经踩过了，欢迎查看我的其余文章，提建议，共同进步。

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    Python-科学计算-pandas-21-DF中2列转为字典

    系统：Windows 10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：1.1.5 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块 抽取Df中两列构成一个字典 Part 1：场景描述 已知df1，包括6列，"time", "pos", "value1", "value2", "value3", "value4...抽取其中的pos和value1列构成一个字典 由df生成字典 Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "...Part 4：部分代码解读 dict_map = df_1.groupby('pos')['value1'].apply(list).to_dict() dict_map = df_1.groupby(字典键对应列名...)[字典值对应列名].apply(字典值组织方式).to_dict() 将字典值组织方式改为集合，dict_map = df_1.groupby('pos')['value1'].apply(set).

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    如何使用 JPA 和 Hibernate 将 Java Enum 映射到自定义值

    如何使用 JPA 和 Hibernate 将 Java Enum 映射到自定义值 1、引言 在本文中，我们将探讨如何在使用 JPA 和 Hibernate 时，将 Java Enum 映射到自定义值。...假设我们有如下的 post 表： id title status 1 To be moderated 1 2 Pending 100 3 Approved 10 4 Spam post 50 status 列存储与给定...PostStatus Enum 值相关联的数值，但该值不是 Java Enum 对象的典型序数值。...3、如何使用 JPA 和 Hibernate 将 Java Enum 映射到自定义值 默认情况下，Hibernate 使用 EnumType 来确定是使用 Enum 名称还是序数来持久化 Enum 到底层数据库列中...例如，如果你的应用程序之前使用的是持久化到数据库中的默认序数值，重新排序 Enum 值会破坏应用程序，除非更新 post 表中的现有 Enum 列值或使用自定义 AttributeConverter 实例

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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。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...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。...在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。....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？ 图11 试着获取第3行Harry Poter的国家的名字。

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    使用Pandas实现1-6列分别和第0列比大小得较小值

    一、前言 前几天在Python白银交流群【星辰】问了一个pandas处理Excel数据的问题，提问截图如下： 下图是他的原始代码截图： 二、实现过程 其实他这个代码，已经算实现了，如果分别进行定义的话...，每一列做一个变量接收，也是可以实现效果的，速度上虽然慢一些，但是确实可行。...，如下所示： df['min'] = df[['标准数据', '测试1']].min(axis=1) print(df['min']) 后来【dcpeng】还给了一个代码，如下所示： import pandas...for i in range(1, 4): df[f'min{i}'] = df[['标准数据', f'测试{i}']].min(axis=1) print(df) 看上去确实是实现了多列比较的效果...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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    Python在生物信息学中的应用：在字典中将键映射到多个值上

    我们想要一个能将键（key）映射到多个值的字典（即所谓的一键多值字典[multidict]）。 解决方案 字典是一种关联容器，每个键都映射到一个单独的值上。...如果想让键映射到多个值，需要将这多个值保存到另一个容器（列表、集合、字典等）中。...你可以很方便地使用 collections 模块中的 defaultdict 来构造这样的字典。...defaultdict 的一个特征是它会自动初始化每个 key 刚开始对应的值，只需要关注添加元素即可。...因为每次调用都得创建一个新的初始值的实例（例子程序中的空列表 [] ）。 讨论 一般来说，构建一个多值映射字典是很容易的。但是如果试着自己对第一个值做初始化操作，就会变得很杂乱。

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    数据科学 IPython 笔记本 7.4 Pandas 对象介绍

    通过这种方式，你可以将 Pandas Series`视为 Python 字典的特化。...字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...正如你可能将二维数组视为对齐的一维列的有序序列一样，你可以将DataFrame视为对齐的Series对象的序列。在这里，“对齐”是指它们共享相同的索引。...作为特化字典的DataFrame 同样，我们也可以将DataFrame视为字典的特化。 字典将键映射到值，DataFrame将列名称映射到列数据的Series。...对于DataFrame，data ['col0']将返回第一列。因此，最好将DataFrame视为扩展的字典而不是扩展的数组，尽管两种看待这个情况的方式都是实用的。

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    Pandas针对某列的百分数取最大值无效？（下篇）

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,我发现个问题,请教一下,我把某一列譬如0.001什么的，转化了1%以后再对某列做print(df...[df.点击 == df['点击'].max()]，最大值 明明有15%的却显示不出来，只显示出来10%以下的，是什么原因啊？...上一篇文章中【瑜亮老师】先取最大值所在的行，然后在转换格式展示数据。这个思路顺利地解决了粉丝的问题，这一篇文章我们一起来看看另外的一个解决思路。那如果这excel中已经有百分数了，怎么取最大数？...粉丝提问：文本格式为什么7.81%这个值可以筛选出来呢？ 答：文本比大小是按照从左向右挨个位置比较的，"7%">"23%"，因为7比2大，后面的3根本不参与比较。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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    Pandas针对某列的百分数取最大值无效？（上篇）

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,我发现个问题,请教一下,我把某一列譬如0.001什么的,转化了1%以后,再对某列做print(...df[df.点击 == df['点击'].max()]，最大值 明明有15%的却显示不出来，只显示出来10%以下的，是什么原因啊？...二、实现过程 后来【瑜亮老师】也给了一个提示如下：因为你的百分比这一列是文本格式的。首先的话需要进行数据类型转换，现在先转为flaot型的。...df[df.比例 == df.比例.max()] max1['比例'] = max1['比例'].apply(lambda x: '{:.2%}'.format(x)) print(max1) 先取最大值所在的行...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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    Pandas中的对象

    是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合 安装并使用Pandas import numpy...字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series对象是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...DataFrame是广义的Numpy数组 如果将Series 类比为带灵活索引的一维数组，那么DataFrame 就可以看作是一种既有灵活的行索引，又有灵活列索引的二维数组。...DataFrame是特殊的字典 与Series 类似，我们也可以把DataFrame 看成一种特殊的字典。字典是一个键映射一个值，而DataFrame 是一列映射一个Series 的数据。...如果不指定行列索引值，那么行列默认都是整数索引值：(本质是给一个多维Series对象，给定行索引index，给定列索引columus，默认为None) pd.DataFrame(np.random.rand

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    Pandas 实践手册（一）

    我们可以简单地将 Pandas 对象理解为 Numpy 数组的增强版本，其中行与列可以通过标签进行识别，而不仅是简单的数字索引。Pandas 为这些基本数据结构提供了一系列有用的工具与方法。...我们还可以将 Series 看作一种特殊的 Python 字典。...字典是一种将任意的键映射到任意的值上的数据结构，而 Series 则是将包含类型信息的键映射到包含类型信息的值上的数据结构。「类型信息」可以为 Series 提供比普通字典更高效的操作。...2.2.2 DataFrame 作为特殊的字典 我们也可以将 DataFrame 对象看作一种特殊的字典，其将一个「列名」映射到一个 Series 对象上。...我们可以将 Index 对象看做一个「不可变数组」或是一个「有序集合」（多重集，因为可能包含重复值）。下面将分别从这两个角度进行介绍。

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    盘点使用Pandas解决问题：对比两列数据取最大值的5个方法

    一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两列数据对比的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...大概意思是说在DF中有2列数据，想每行取两列数据中的最大值，形成一个新列，该怎么写？最开始【iLost】自己使用了循环的方法写出了代码，当然是可行的，但是写的就比较难受了。...方法一：【月神】解答 其实这个题目的逻辑和思路也相对简单，但是对于Pandas不熟悉的小伙伴，接受起来就有点难了。...使用numpy结合pandas，代码如下： df['max4'] = np.where(df['cell1'] > df['cell2'],df['cell1'], df['cell2']) df...这篇文章基于粉丝提问，针对df中，想在每行取两列数据中的最大值，作为新的一列问题，给出了具体说明和演示，一共5个方法，顺利地帮助粉丝解决了问题，也帮助大家玩转Pandas，学习Python相关知识。

    4.3K30

    浅析bitset的实现原理:一个将非负整数映射到布尔值的位集合库

    一、bitset简介 1.1、主要功能 bitset包是一个将非负整数映射到布尔值的位的集合。比如我们有一个64位的二进制序列，要将第N位设置成true，对应的就是将第N位置成1。...如下： image.png 该包因为使用的是位操作，所以比使用map[uint]bool来实现非负整数到布尔值的映射会更高效。...这里就涉及到计算机的一个基础知识点： “计算机存储和处理的信息都是以二值信号表示的。所谓的二值信号就是0和1，也就是我们常说的二进制。 所以，整数的底层也是二进制位。...因为原有uint8的第二位也是1，这里就要用uint8原有的值和00001000进行做或操作，就能保持住uint8原有的位的值不变了。...要想让10除以8，就是将第3位的1抹掉，并保持其他位不变。要想保持原有位保持不变，就和1进行与操作。所以，让二进制的1000变成0111，再和10的二进制进行与操作，就相当于除以8取余数了。

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