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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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热图在单细胞数据分析中的应用

热图是一个以颜色变化来显示数据的可视化矩阵，Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。我们就拿这张简单朴素的热图来讲一下热图怎么看。...相关性 计算两个矩阵的相关性，可以得到两两的相关性，这时，用热图的颜色来表示相关性可以看出哪些配对相关性较高。 在单细胞中的应用 表达量 ?...值得注意的是，聚类后的差异表达计算可能会在p值的分布中引入偏差，因此我们建议仅使用p值对基因进行排序。 ? SC3主题 这类图无疑反映了某geneList在某cluster的表达情况。...热图很好地将对象（X，一般是我们的细胞）与它的属性（Y，一般是我们的基因）联系起来。 ? scanpy主题 在monocle2 中我们还看到一种热图将基因的表达情况与细胞发育轨迹结合到一起。...列是伪时间中的点，行是基因，伪时间的开始在热图的中间。当你从热图的中间读到右边的时候，你正在跟随一个伪时间谱系。当你读到左边时，另一个。

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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。...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。...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。...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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    【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。...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 =...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。...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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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...“城市”列的列值作为列表传递。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。

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    【数据分析】数据缺失影响模型效果？是时候需要missingno工具包来帮你了！

    条形图 条形图提供了一个简单的绘图，其中每个条形图表示数据帧中的一列。条形图的高度表示该列的完整程度，即存在多少个非空值。...当一行的每列中都有一个值时，该行将位于最右边的位置。当该行中缺少的值开始增加时，该行将向左移动。 热图 热图用于确定不同列之间的零度相关性。换言之，它可以用来标识每一列之间是否存在空值关系。...接近0的值表示一列中的空值与另一列中的空值之间几乎没有关系。 有许多值显示为的缺失与RHOB、NPHI和PEF列中的缺失值高度相关。 热图方法更适合于较小的数据集。 树状图 树状图提供了一个通过层次聚类生成的树状图，并将空相关度很强的列分组在一起。...如果在零级将多个列组合在一起，则其中一列中是否存在空值与其他列中是否存在空值直接相关。树中的列越分离，列之间关联null值的可能性就越小。

    4.8K30

    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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    Python探索性数据分析，这样才容易掌握

    3)可视化数据分布：条形图，直方图，箱型图等。 4)计算并可视化展示变量之间的相关性(关系)：热图 (heatmap)。...当基于多个数据集之间比较数据时，标准做法是使用（.shape）属性检查每个数据帧中的行数和列数。如图所示: ? 注意：左边是行数，右边是列数;(行、列)。...首先，让我们使用 .value_counts() 方法检查 ACT 2018 数据中 “State” 列的值，该方法按降序显示数据帧中每个特定值出现的次数: ?...为了比较州与州之间 SAT 和 ACT 数据，我们需要确保每个州在每个数据帧中都被平等地表示。这是一次创新的机会来考虑如何在数据帧之间检索 “State” 列值、比较这些值并显示结果。...现在，我们可以使用 Matplotlib 和 Seaborn 更仔细地查看我们已经清洗和组合的数据。在研究直方图和箱形图时，我将着重于可视化参与率的分布。在研究热图时，将考虑所有数据之间的关系。

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    探索小目标检测的未知领域：RGBT-Tiny数据集的构建与评估 ！

    可见光和热成像相机的帧率均为30，作者将公共视频中的视频序列采样为每秒15帧（FPS），以便更明显地展现时间运动。...表1：现有RGB SOD数据集（RGB-SOD）、热成像SOD数据集（T-SOD）、RGBT跟踪数据集（RGBT-T）、RGBT检测数据集（RGBT-D）和作者的RGBT-Tiny数据集之间的统计比较。...按照[1]中的一般规模等级，作者进一步将小尺度分为三个 Level ：极其微小{1²,8²}、微小{8²,16²}、小型{16²,32²}。图4（b）显示了每个目标类别的规模与标注数量之间的关系。...在所有标注中，3.4%的稍微遮挡（5-10帧），3.4%的适度遮挡（10-20帧），5.2%的严重遮挡（超过20帧）。...值得注意的是，当GT bbox尺寸较小时，SAFit的AP值更接近NWD的AP值，并且随着尺寸的增加迅速切换到IoU的AP值，这与图5的定量分析一致。

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    Python数据可视化的四种简易方法

    数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分。 热图(Heat Map) 热图是数据的矩阵表示方式，其中每个矩阵的值用一种颜色来表示。...不同的颜色代表不同的级别，矩阵指数将两个对比的列或特征连接在一起。 热图可以很好地显示出多个特征变量之间的关系，因为可以直接把一个级别看作一种颜色。...还可以通过观察热图中的一些点来查看每个关系是如何与数据集中的其它关系进行比较的。 二维密度图(2D Density Plot) 二维密度图是一维版本的简单扩展，能够看到关于2个变量的概率分布。...直接连接的节点关系密切，而与有多个连接的节点差别很大。 对于树形图，实际上要使用Scipy的。在查看了数据集之后，我们将去掉字符串类型的列。...在实践中，最好是把这些字符串转换成分类变量，为了得到更好的结果和进行比较，我们还设置了数据帧索引，以便能够适当地用它作为引用每个节点的列。最后，在Scipy中计算和绘制树形图是非常简单的事了。 ?

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    Github项目推荐 | visdat - 数据初步探索性可视化工具

    visdat 的六大特点如下： vis_dat()将数据框可视化，显示列的类别，并显示缺少的数据。 vis_miss()只显示缺失的数据，并允许对缺失进行聚类并重新排列列。...vis_compare()将相同维度的两个数据帧之间的差异可视化 vis_expect()将数据中某些条件成立的位置可视化 vis_cor()在一个漂亮的热图中对变量的相关性可视化 vis_guess(...)将数据中各个类的earch值可视化 你可以在“using visdat”小节中查看更多关于visdat的信息。...上面的图告诉我们，R读取这个数据集时是数值和整数值，并在Ozone和Solar.R中显示一些缺失的数据。类在图例中表示，缺失的数据用灰色表示，列/变量名列在x轴上。...vis_miss还将提示何时没有丢失数据： vis_miss(mtcars) ? 为了进一步探索数据集中的缺失结构，我推荐使用naniar包，它为缺失值的图形和数值探索提供了更多通用工具。

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    使用Seaborn和Pandas进行相关性检查

    让我们简单看看什么是相关性，以及如何使用热图在数据集中找到强相关性。 什么是相关性 相关性是确定数据集中的两个变量是否以任何方式相关的一种方法。 相关有许多实际应用。...它测量两个数字序列（即列、列表、序列等）之间的相关程度。 r值是介于-1和1之间的数字。它告诉我们两列是正相关，不相关，还是负相关。越接近1，正相关越强。越接近-1，负相关越强（即列越“相反”）。...使用core方法 使用Pandas 的core方法，我们可以看到数据帧中所有数值列的相关性。因为这是一个方法，我们所要做的就是在DataFrame上调用它。返回值将是一个显示相关性的新数据帧。...但必须有一种更容易查看整个数据集的方法。 Seaborn为拯救而生 幸运的是，seaborn给了我们快速生成热图的能力。...在几秒钟内，我们就可以看到输入数据的相关性，并得到至少3个想法来探索。 结论 相关性有助于探索新的数据集。通过使用seaborn的热图，我们很容易看到最强的相关性在哪里。

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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。 ?...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。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨

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    IIAI CVPR 2019 跟踪、检测、分割论文荐读

    由于最初的IoU-Net是class-specific的，因此不适用于通用跟踪，我们提出了一种新的架构，可以将target-specific信息用于IoU预测中。...该方法一个简单的示意图如下图所示，首先将一张图像输入全卷积网络，基于网络提取的特征图再卷积式地预测两个映射图，一个以热图的方式呈现目标的中心点位置，一个负责预测目标的尺度大小。...在此基础上，便可以将两者映射到原图上并解译成目标检测框：中心点热图的位置对应检测框的中心位置，预测的尺度大小对应检测框的大小，而中心点热图上的置信度则对应检测框的得分。 Experiments....与半监督视频目标分割（SVOS）的算法不同，UVOS没有第一帧的信息，因此UVOS不仅要处理SVOS中常见的目标遮挡，形变，漂移等问题，还要根据帧之间的相关信息，从而确定出前景目标。...其中，Co-attention来源于自然语言处理，其表达式如下： (1) 首先计算两个特征 和 之间的相似度矩阵。 (2) 然后对这个相似度矩阵S进行归一化(分别按照行和列进行归一化)。

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    斯坦福&Adobe CVPR 19 Oral：全新通用深度网络架构CPNet

    近日，来自斯坦福和Adobe的研究人员，受到点云上深度学习方法的启发，提出了一个通用的深度网络架构CPNet，用于学习视频中图片之间的长程对应关系，来解决上述问题。 ?...该网络通过寻找对应的表征来学习视频中图片之间稀疏且不规则的对应模式，并且可以融合进现有的卷积神经网络架构中。 研究人员在三个视频分类数据集上进行了实验，结果表明，CPNet在性能上取得了较大的突破。...我们总结视频中图片之间的对应关系有如下三大特点： 对应位置有相似的视觉或语义特征。这也是我们人类判定两帧中的像素是否属于同一物体的标准之一。 对应位置在空间维和时间维上都可以有任意长的距离。...我们同时用热图来显示表征图在经过CP模块后的变化。 ? ? ? 可以看到，通过语义特征的距离，CP模块可以大致找到正确的潜在对应位置，例如上图中的篮球、易拉罐和大拇指。...在上述例子中，对于错误的对应提议，CP模块也能在最大池化过程中忽略掉它们。同时，热图显示CP模块对于处于运动状态的图片部分更加敏感。

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    如何使用 Python 分析笔记本电脑上的 100 GB 数据

    一个好的开始方法是使用 describe 方法获得数据的高层次概述，该方法显示每个列的样本数、缺少的值数和数据类型。如果列的数据类型是数字，则平均值、标准偏差以及最小值和最大值也将被显示。...用 Vaex 创建和显示直方图和热图是如此的快，这样的绘图可以更好地互动！...从 describe 方法的输出中，我们可以看到 fare_amount、total_amount 和 tip_amount 列中有一些异常值。首先，这些列中的任何值都不应为负。...在笔记本电脑上创建这些图只用了 31 秒！ 我们看到上述三种分布图都有很长的尾巴。在尾部的某些值可能是合法的，而其他值可能是错误的数据输入。...这仍然是一个相当大的截止值，特别是考虑到黄色出租车公司主要在曼哈顿经营。Trimih 距离列描述出租车在接到乘客和乘客下车位置之间行驶的距离。

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