一、前言 国庆期间在Python白银交流群【谢峰】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 代码如下： import pandas as pd data = [{'name': '小明', 'age...只保留年龄最大的那个 data = data.drop_duplicates('name', inplace=False) print(data) 二、实现过程 这里【甯同学】给了一个思路，先排个序，...': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的，只保留年龄最大的那个...': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的，只保留年龄最大的那个 data...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。
只保留年龄最大的那个 data = data.drop_duplicates('name', inplace=False) print(data) 二、实现过程 这里【甯同学】给了一个思路，先排个序，...': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的，只保留年龄最大的那个...': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的，只保留年龄最大的那个 data...一、sort_values()函数用途 pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by，可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序，该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序...只保留年龄最大的那个） a = data.sort_values('age', ascending=False).drop_duplicates('name') print(a) 多条件根据排序删除重复值
本文的重点是在合并和连接操作方面比较Pandas和SQL。Pandas是一个用于Python的数据分析和操作库。SQL是一种用于管理关系数据库中的数据的编程语言。...两者都使用带标签的行和列的表格数据。 Pandas的merge函数根据公共列中的值组合dataframe。SQL中的join可以执行相同的操作。...这些操作非常有用，特别是当我们在表的不同数据中具有共同的数据列（即数据点）时。 ? pandas的merge图解 我创建了两个简单的dataframe和表，通过示例来说明合并和连接。 ?...有些值只存在于一个dataframe中。我们将在示例中看到处理它们的方法。 示例1 第一个示例是基于id列中的共享值进行合并或连接。使用默认设置完成了这个任务，所以我们不需要调整任何参数。...这些例子可以看作是简单的案例，但是它们可以帮助您建立直觉并理解基础知识。在理解了基础知识之后，您可以构建更高级的操作。
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列有一篇文章是关于 pandas 实现 Excel 中的分列功能，后来有小伙伴问我，怎么实现 Excel...中固定列宽分列功能。...案例1 某公司系统，有一 id 列，其中一部分是表示用户出生日期： - 怎么可以从中把日期值提取出来呢 Excel 上可以用分列功能： - 结果会把数据分成3列 pandas 中，我们不需要用...) 案例2 有些系统有时候不会太人性化，比如，id 中的日期的起始位置是不固定的： - 日期起始位置不固定，但如果从反向来说是固定的 pandas 中的文本切片与 Python 中的切片一样，...总结 - 分列只是提取内容的一种方式，别一遇到分列，则只考虑 str.split - str.slice 或 str[] ，可以像 Python 切片一样做处理 - 用好 itertools.compress
数据去重 说明：对重复值按照指定要求处理 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>删除重复值按钮并选择需要去重的列即可，例如对示例数据按照创建时间列进行去重，可以发现去掉了196 个重复值，保留了...Pandas 在pandas中可以使用drop_duplicates来对数据进行去重，并且可以指定列以及保留顺序，例如对示例数据按照创建时间列进行去重df.drop_duplicates(['创建时间'...],inplace=True)，可以发现和Excel处理的结果一致，保留了 629 个唯一值。...数据拆分 说明：将一列按照规则拆分为多列 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>分列并按照提示的选项设置相关参数完成分列，但是由于该列含有[]等特殊字符，所以需要先使用查找替换去掉 ?...Pandas 在Pandas中可以使用.split来完成分列，但是在分列完毕后需要使用merge来将分列完的数据添加至原DataFrame，对于分列完的数据含有[]字符，我们可以使用正则或者字符串lstrip
第二步，数据预处理 数据预处理方面我们需要做的工作有三部分 时间只取日期，去掉时间部分 我们使用info方法可以发现，时间字段的格式是object，并非时间格式 ?...但是我们需要统计的时间单位是以日为周期，故而这里可以先做简单的去掉时间部分的处理方式 采用字符串的split方法，按照‘ ’(空格)进行切片，取第一部分即可 #因为日期数据为时间格式，可以简单使用字符串按照空格切片后取第一部分...采取drop_duplicate方案即可保留删除重复数据只保留一条 df.drop_duplicates(inplace=True) #因为玩家在某一天存在登录多次情况，这里可以用去重过滤掉多余数据...第四步，计算差值 这一步是辅助操作，使用第三步中的辅助列与用户登录日期做差值得到一个日期，若某用户某几列该值相同，则代表这几天属于连续登录 因为辅助列是float型，我们在做时间差的时候需要用到to_timedelta...读取登录日志数据 df['@timestamp']=df['@timestamp'].str.split(' ').str[0] #因为日期数据为时间格式，可以简单使用字符串按照空格分列后取第一部分
工作任务：下面表格中的，、分开的内容进行批量分列 在chatgpt中输入提示词： 你是一个Python编程专家，完成一个脚本编写任务，具体步骤如下： 读取Excel文件：""F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析...AI_Industry_Analysis - 副本.xlsx"" 读取A列单元格内容，删除单元格内容后面的数字，比如:单元格内容为“公司公告，国海证券研究所 61”，删除“61”； 对单元格内容进行分拆：...ChatGPT生成的Python源代码： import pandas as pd import re import logging # 设置日志 logging.basicConfig(level=logging.INFO...# 读取Excel文件 http://logging.info(f"读取 Excel 文件: {input_file}") df = pd.read_excel(input_file) # 检查列名并找到第一列...split_data = [] # 分拆单元格内容 http://logging.info("分拆单元格内容") for cell in df[first_column_name]: if '、' in
在今天的文章中，我们将探讨如何配置所需的pandas选项，这些选项将使我们能够“漂亮地打印” pandas DataFrames。...仅显示一部分列（缺少第4列和第5列），而其余列以多行方式打印。 ? 尽管输出仍可读取，但绝对不建议保留列或将其打印在多行中。...则输出将在多个“页面”中回绕。...您可以调整更多显示选项，并更改Pandas DataFrames的显示方式。...总结 在今天的文章中，我们讨论了Pandas的一些显示选项，使您可以根据要显示的内容以及可能使用的显示器，漂亮地打印DataFrame。 熊猫带有一个设置系统，使用户可以调整和自定义显示功能。
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 按照时间列，得出每行属于上中下旬，进而对df进行分组 Part 1：场景描述 ?...import pandas as pd # 显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有行 pd.set_option('display.max_rows..."quality_1", "measure_value", "up_tol", "down_tol", "group", "label"]) print('\ndf1') print(df1) # 只保留部分列...df获取部分列数据，使用df[字段列表]，注意list_output_fields是一个列表 list_output_fields = ['quality_1', 'group', 'label'] df2
比如基因列为ID的需要转为常见的symbol，基因列为symbol|ID的就需要拆开了！ excel分列可以解决，但是表达量数据较大，且excel容易产生“数据变形”。...二 合久可分-一列拆多列 使用separate函数， 将“指定”分隔符出现的位置一列分成多列 2.1 默认，不指定分隔符 data %>% separate(ID, into = c("Gene",...2.4，按照第几个字符拆 根据第几个字符拆分，适合数据规整的，，， 可以用来将TCGA中的sampleID转为常见的16位，需要先转置 data2 %>% select(Gene1,contains...列转为rownames t() %>% as.data.frame() %>% #数据转置，样本为行名 rownames_to_column(var="Sample") %>% #行名变为数据中的列...可参考：盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select，玩转列操作 Tips： 1）数据分列可以先默认试一下，如2.1所示 2）使用R的帮助，一定！
本文介绍Pandas中的统计运算函数，这些统计运算函数基本都可以见名知义，使用起来非常简单。...本文使用的数据来源于网易财经，具体下载方法可以参考：Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍 一、数据准备 数据文件是600519.csv，将此文件放到代码同级目录下，从文件中读取出数据。...为了使数据简洁一点，只保留数据中的部分列和前100行，并设置“日期”为索引。 ? 读取的原始数据如上图，本文使用这些数据来介绍统计运算函数。 二、最大值和最小值 ? max(): 返回数据的最大值。...在Pandas中，数据的获取逻辑是“先列后行”，所以max()默认返回每一列的最大值，axis参数默认为0，如果将axis参数设置为1，则返回的结果是每一行的最大值，后面介绍的其他统计运算函数同理。...在numpy中，使用argmax()和argmin()获取最大值的索引和最小值的索引，在Pandas中使用idxmax()和idxmin()，实际上idxmax()和idxmin()可以理解成对argmax
今日锦囊 怎么去除DataFrame里的缺失值？...这个我们经常会用，当我们发现某个变量的缺失率太高的时候，我们会直接对其进行删除操作，又或者说某一行我不想要了，想单独删除这一行数据，这个我们该怎么处理呢？...同时，还有一个参数是how ,就是选择删除的条件，如果是 any则是如果存在一个空值，则这行(列)的数据都会被删除，如果是 all的话，只有当这行(列)全部的变量值为空才会被删除，默认的话都是any 。...好了，举几个栗子，我们还是用climate数据集： # 引入数据集 import pandas as pd climate = pd.read_csv('..../data/GlobalLandTemperaturesByCity.csv') # 保留一部分列 data = climate.loc[:,['dt','AverageTemperature','AverageTemperatureUncertainty
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 今天从两个需求来看看数据分列功能，由于 Excel 自带功能比较弱，在处理稍微复杂的需求时会显得力不从心...本文结构： - 先看看简单的分列 - 接着尝试分割扩展成行 - 最后是多列分割扩展成行 Excel 分列 Excel 中对数据进行分列是非常简单的。...pandas 分列 pandas 对文本列进行分列，非常简单： - DataFrame.str.split() ，对文本列分列，第一参数指定分隔符 - 此外，参数 expand ，表示是否扩展成列...点选"拆分列"，选"按分隔符" - 这里大部分设置与 Excel 自带功能基本一致 - 点开"高级选项"，点选"拆分为"中的"行" - 功能区"开始"，最左边点按钮"关闭并上载"，即可把结果输出会...，通常与 Series.str.split() 配合使用 下一节，将看看 Excel 举世闻名的 vlookup 函数与 pandas 中的实现
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 今天从两个需求来看看数据分列功能，由于 Excel 自带功能比较弱，在处理稍微复杂的需求时会显得力不从心...本文结构： - 先看看简单的分列 - 接着尝试分割扩展成行 - 最后是多列分割扩展成行 Excel 分列 Excel 中对数据进行分列是非常简单的。...pandas 分列 pandas 对文本列进行分列，非常简单： - DataFrame.str.split() ，对文本列分列，第一参数指定分隔符 - 此外，参数 expand ，表示是否扩展成列...点选"拆分列"，选"按分隔符" - 这里大部分设置与 Excel 自带功能基本一致 - 点开"高级选项"，点选"拆分为"中的"行" - 功能区"开始"，最左边点按钮"关闭并上载"，即可把结果输出会...Excel > 请自行到官方网站下载此插件安装 那么 pandas 中怎么实现这需求： - 先用 str.split 分割，但这次不需要 expand - 调用 DataFrame.explode(
在阅读本文前，你可以访问下方网站下载本文使用的示例数据，并导入MySQL与pandas中，一边敲代码一边阅读！...因此选择tips表中的部分列可以使用下面的语句 SELECT total_bill, tip, smoker, time FROM tips LIMIT 5; ?...而在pandas中，按照条件进行查找则可以有多种形式，比如可以将含有True/False的Series对象传递给DataFrame，并返回所有带有True的行 ?...> 9; 在pandas中，我们选择应保留的行，而不是删除它们 tips = tips.loc[tips['tip'] <= 9] 五、分组 在pandas中，使用groupby()方法实现分组。...在pandas中的等价操作为 ? 注意，在上面代码中，我们使用size()而不是count() 这是因为count()将函数应用于每一列，并返回每一列中非空记录的数量！
数据校验，轴的概念 python会捕获到try中的异常，并且当try中某一行出现异常后，后面的代码将不会再被执行；而是直接调用except中的代码 try...except语句的执行流程非常简单...：当try中的代码没有异常时，会调用else中的代码。...try...except..else的使用和try...except相同，只不过多了else代码，else中的代码只有当try中的代码块没有发现异常的时候才会调用。...else中的代码只有当try中的代码没有出现异常时才会被执行；并且else要和try…except配合使用，如果使用了else，则代码中不能没有except，否则会报错 finally的功能：不管try...默认为空格 “ ” ； “,” n：分列的次数，不指定的话就会根据符号的个数全部分列。n=-1 or 0 全部保留 expand：为True可以直接将分列后的结果转换成DataFrame。
1import numpy as np 2import pandas as pd 导入数据表 下面分别是从 excel 和 csv 格式文件导入数据并创建数据表的方法。...感兴趣的朋友可以参考 pandas 的 官方文档。 ...生成数据表的函数是 pandas 库中的 DateFrame 函数，数据表一共有 6 行数据，每行有 6 个字段。在数据中我们特意设置了一些 NA 值和有问题的字段，例如包含空格等。...']=1 sign 数据分列 与数据分组相反的是对数值进行分列，Excel 中的数据目录下提供“分列”功能。...1#对 category 字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为 df_inner 的索引列，列名称为 category 和 size 2pd.DataFrame((x.split('-') for
这次我将分享三个实际案例，让大家看看列表分列的一些实际应用。...首先，我们先导包并设置Pandas显示参数： import pandas as pd pd.set_option("display.max_colwidth", 100) 正则提取并分列 需求： ?...分布解析： 首先将每个姓名的得分聚合成列表，并最终返回一个Series： df.groupby("姓名")["得分"].apply(list) 结果： 姓名 孙四娘 [7, 28]...解析json字符串并字典分列 需求： ? 首先读取数据： df = pd.read_excel("字典分列.xlsx") df.head() 结果： ?...而result["counts"] = df.counts则将原始数据的counts列添加到结果列中。
标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。...在这里，我特意将“出生日期”列中的类型强制为字符串，以便展示切片方法。实际上，pandas应该自动检测此列可能是datetime，并为其分配datetime对象，这使得处理日期数据更加容易。...矢量化操作（在表面上）相当于Excel的“分列”按钮或Power Query的“拆分列”，我们在其中选择一列并对整个列执行某些操作。...一旦我们将Excel表加载到pandas中，整个表将成为pandas数据框架，“出生日期”列将成为pandas系列。因为我们不能循环，所以需要一种方法来访问该系列中的字符串元素。...我们想要的是将文本分成两列（pandas系列），需要用到split()方法的一个可选参数：expand。当将其设置为True时，可以将拆分的项目返回到不同的列中。
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