首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

查找pandas中只有一个非零值的列

在pandas中,可以使用sum()函数来查找只有一个非零值的列。具体步骤如下:

  1. 导入pandas库:import pandas as pd
  2. 创建一个DataFrame对象,假设为df
  3. 使用sum()函数对DataFrame对象进行求和操作,并设置axis=0参数来按列求和。
  4. 使用eq()函数将求和结果与1进行比较,得到一个布尔型的DataFrame对象。
  5. 使用sum()函数对布尔型的DataFrame对象进行求和操作,并设置axis=0参数来按列求和。
  6. 使用eq()函数将求和结果与1进行比较,得到一个布尔型的Series对象。
  7. 使用布尔型的Series对象作为索引,从原始DataFrame对象中筛选出只有一个非零值的列。

以下是完善且全面的答案:

在pandas中,可以使用sum()函数来查找只有一个非零值的列。具体步骤如下:

  1. 导入pandas库:import pandas as pd
  2. 创建一个DataFrame对象,假设为df
  3. 使用sum()函数对DataFrame对象进行求和操作,并设置axis=0参数来按列求和。例如:column_sum = df.sum(axis=0)
  4. 使用eq()函数将求和结果与1进行比较,得到一个布尔型的DataFrame对象。例如:is_one = column_sum.eq(1)
  5. 使用sum()函数对布尔型的DataFrame对象进行求和操作,并设置axis=0参数来按列求和。例如:is_one_sum = is_one.sum(axis=0)
  6. 使用eq()函数将求和结果与1进行比较,得到一个布尔型的Series对象。例如:is_one_final = is_one_sum.eq(1)
  7. 使用布尔型的Series对象作为索引,从原始DataFrame对象中筛选出只有一个非零值的列。例如:result = df.loc[:, is_one_final]

这样就可以得到只有一个非零值的列。对于pandas的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的pandas产品介绍页面:pandas产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

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查找和丢弃 DataFrame 唯一,简言之,就是某数值除空外,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 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ ”,如下图: 所以只要把缺失先丢弃,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。

5.6K21

Pandas如何查找中最大

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:譬如我要查找中最大,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...后来【瑜亮老师】也给了一个代码,如下:df.loc[[df.点击.idxmax()]],也算是一种方法。 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Pandas数据提取问题,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。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

20610

Excel公式技巧93:查找某行一个所在标题

有时候,一行数据前面的数据都是0,从某开始就是大于0数值,我们需要知道首先出现大于0数值所在单元格。...例如下图1所示,每行数据中非出现位置不同,我们想知道出现单元格对应标题,即第3行数据。 ?...图2 在公式, MATCH(TRUE,B4:M40,0) 通过B4:M4与0比较,得到一个TRUE/FALSE数组,其中第一个出现TRUE就是对应,MATCH函数返回其相对应位置...MATCH函数查找结果再加上1,是因为我们查找单元格区域不是从A开始,而是从B开始。...ADDRESS函数一个参数值3代表标题行第3行,将3和MATCH函数返回结果传递给ADDRESS函数返回对应标题行所在单元格地址。

7.9K30

用过Excel,就会获取pandas数据框架、行和

在Excel,我们可以看到行、和单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些。...在Python,数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运pandas库提供了获取值、行和简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例为4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...在pandas,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 要获取单个单元格,我们需要使用行和交集。...图9 要获得第2行和第4行,以及其中用户姓名、性别和年龄,可以将行和列作为两个列表传递,如下图所示。 图10 记住,df[['用户姓名','年龄','性别']]返回一个只有新数据框架。

18.9K60

Excel公式:提取行一个

标签:Excel公式,INDEX函数,MATCH函数 有时候,工作表行数据可能并不在第1个单元格,而我们可能会要获得行一个空单元格数据,如下图1所示。...图1 可以使用INDEX函数/MATCH函数组合来解决这个问题,如果找不到的话,再加上IFERROR函数来进行错误处理。...在单元格H4输入公式: =IFERROR(INDEX(C4:G4,0,MATCH("*",C4:G4,0)),"空") 然后向下拖拉复制公式至数据单元格末尾。...公式,使用通配符“*”来匹配第一个找到文本,第二个参数C4:G4指定查找单元格区域,第三个参数(0)表示精确匹配。 最后,IFERROR函数在找不到单元格时,指定返回。...这里没有使用很复杂公式,也没有使用数组公式,只是使用了常用INDEX函数和MATCH函数组合来解决。公式很简单,只是要想到使用通配符(“*”)来匹配文本。

3.5K40

如何在 Pandas 创建一个数据帧并向其附加行和

Pandas一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧,数据以表格形式在行和对齐。...在本教程,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 向其追加行和。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建了一个空数据帧。...“城市”作为列表传递。...然后,我们在数据帧后附加了 2 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”作为系列传递。“平均值”作为列表传递。列表索引是列表默认索引。

19630

2021-07-27:给定一个数组arr,长度为N,arr只有1

2021-07-27:给定一个数组arr,长度为N,arr只有1,2,3三种。...arri == 1,代表汉诺塔问题中,从上往下第i个圆盘目前在左;arri == 2,代表汉诺塔问题中,从上往下第i个圆盘目前在;arri == 3,代表汉诺塔问题中,从上往下第i个圆盘目前在右。...那么arr整体就代表汉诺塔游戏过程一个状况。如果这个状况不是汉诺塔最优解运动过程状况,返回-1。如果这个状况是汉诺塔最优解运动过程状况,返回它是第几个状况。...福大大 答案2021-07-27: 1-7汉诺塔问题。 1-6左→。 7左→右。 1-6→右。 单决策递归。 k层汉诺塔问题,是2k次方-1步。 时间复杂度:O(N)。...to 另一个是啥?

1.1K10

numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件第一数据并求其最

/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文件第一数据并求其最大和最小,大家讨论甚为激烈,在此总结了两个方法,希望后面有遇到该问题小伙伴可以少走弯路.../二、解决方法/ 1、首先来看看文件内容,这里取其中一个文件内容,如下图所示。 ? 当然这只是文件内容一小部分,真实数据量绝对不是21个。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件第一数据并求其最大和最小代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取结果如下图所示。 ?...通过该方法,便可以快速取到文件夹下所有文件第一最大和最小。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件第一数据并求其最大和最小代码如下图所示。 ?.../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,并求取文件第一数据最大和最小,当然除了这两种方法之外,肯定还有其他方法也可以做得到,欢迎大家积极探讨

9.3K20

懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(五):重复处理

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 有时候数据中出现重复,可能会导致最后统计结果出现错误,因此,查找和移除重复是数据处理常见操作...今天我们来看看 pandas 是如何实现。 Excel 处理重复 Excel 中直接提供了去除重复功能,因此简单操作即可实现。...标记重复 pandas 同样提供一个简单方法标记出重复,并且比 Excel 有更多灵活处理方式供你选择,我们来看看: - DataFrame.duplicated() ,生成是否为重复记录布尔标记...像 Excel 一样去除重复 其实把重复标记后,只需要简单筛选即可得到重复记录。...**如果希望从开始学习 pandas ,那么可以看看我 pandas 专栏。**

94520

懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(五):重复处理

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 有时候数据中出现重复,可能会导致最后统计结果出现错误,因此,查找和移除重复是数据处理常见操作...今天我们来看看 pandas 是如何实现。 Excel 处理重复 Excel 中直接提供了去除重复功能,因此简单操作即可实现。...标记重复 pandas 同样提供一个简单方法标记出重复,并且比 Excel 有更多灵活处理方式供你选择,我们来看看: - DataFrame.duplicated() ,生成是否为重复记录布尔标记...像 Excel 一样去除重复 其实把重复标记后,只需要简单筛选即可得到重复记录。...**如果希望从开始学习 pandas ,那么可以看看我 pandas 专栏。**

1.3K20

Python查询缺失4种方法

缺失:在Pandas缺失有三种:np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式,注意大小写不能错) 空:空Pandas中指的是空字符串""; 最后一类是导入...今天聊聊Python查询缺失4种方法。 缺失 NaN ① 在Pandas查询缺失,最常用⽅法就是isnull(),返回True表示此处为缺失。...另外,notnull()方法是与isnull()相对应,使用它可以直接查询缺失数据行。...= 0)] 输出: 如上所示,我自定义了匿名函数lambda,作用是在文本每一行查找以下文本:“NA”、“*”、“?” 、“!” 、“#”、“-”,并检查它找到列表长度。...如果列表不为,则表示找到了代表缺失字符,因此该行至少有一个缺失。 df[df["D"].apply(lambda x: len(re.findall('NA|[*|?|!

3.3K10

稀疏矩阵概念介绍

有两种常见矩阵类型,密集和稀疏。主要区别在于稀疏指标有很多。密集指标没有。这是一个具有 4 和 4 行稀疏矩阵示例。 在上面的矩阵,16 个中有 12 个是。...这就引出了一个简单问题: 我们可以在常规机器学习任务只存储来压缩矩阵大小吗? 简单答案是:是的,可以! 我们可以轻松地将高维稀疏矩阵转换为压缩稀疏行矩阵(简称 CSR 矩阵)。...数组 Value array:顾名思义,它将所有元素存储在原始矩阵。数组长度等于原始矩阵中非条目的数量。在这个示例,有 7 个元素。因此数组长度为 7。...第二个1:表示第3行起始,前一行只有一个0,所以前面的values总数是1,也就是valuesindex起始是1。...首先,这里是 plt.spy () 函数介绍:绘制二维数组稀疏模式。这可视化了数组。 在上图中,所有黑点代表

1.1K30

针对SAS用户:Python数据分析库pandas

Pandas使用两种设计来表示缺失数据,NaN(数值)和Python None对象。 下面的单元格使用Python None对象代表数组缺失。相应地,Python推断出数组数据类型是对象。...通过将.sum()方法链接到.isnull()方法,它会生成每个缺失计数。 ? 为了识别缺失,下面的SAS示例使用PROC格式来填充缺失和缺失。...显然,这会丢弃大量“好”数据。thresh参数允许您指定要为行或保留最小。在这种情况下,行"d"被删除,因为它只包含3个。 ? ? 可以插入或替换缺失,而不是删除行和。....正如你可以从上面的单元格示例看到,.fillna()函数应用于所有的DataFrame单元格。我们可能不希望将df["col2"]缺失替换为,因为它们是字符串。...fillna()方法查找,然后用此计算替换所有出现NaN。 ? ? 相应SAS程序如下所示。

12.1K20

稀疏矩阵概念介绍

有两种常见矩阵类型,密集和稀疏。主要区别在于稀疏指标有很多。密集指标没有。这是一个具有 4 和 4 行稀疏矩阵示例。 在上面的矩阵,16 个中有 12 个是。...这就引出了一个简单问题: 我们可以在常规机器学习任务只存储来压缩矩阵大小吗? 简单答案是:是的,可以! 我们可以轻松地将高维稀疏矩阵转换为压缩稀疏行矩阵(简称 CSR 矩阵)。...数组 Value array:顾名思义,它将所有元素存储在原始矩阵。数组长度等于原始矩阵中非条目的数量。在这个示例,有 7 个元素。因此数组长度为 7。...第二个1:表示第3行起始,前一行只有一个0,所以前面的values总数是1,也就是valuesindex起始是1。...首先,这里是 plt.spy () 函数介绍:绘制二维数组稀疏模式。这可视化了数组。 在上图中,所有黑点代表

1.5K20

【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!

重要是,在进行数据分析或机器学习之前,需要我们对缺失数据进行适当识别和处理。许多机器学习算法不能处理丢失数据,需要删除整行数据,其中只有一个丢失,或者用一个替换(插补)。...条形图 条形图提供了一个简单绘图,其中每个条形图表示数据帧。条形图高度表示该完整程度,即存在多少个。...当一行中都有一个时,该行将位于最右边位置。当该行缺少开始增加时,该行将向左移动。 热图 热图用于确定不同之间度相关性。换言之,它可以用来标识每一之间是否存在空关系。...如果在级将多个组合在一起,则其中一是否存在空与其他是否存在空直接相关。树越分离,之间关联null可能性就越小。...RDEP、ZïLOC、XïLOC和YïLOC组合在一起,接近于。RMED位于同一个较大分支,这表明该存在一些缺失可以与这四相关联。

4.7K30

Pandas速查卡-Python数据科学

=n) 删除所有小于n个行 df.fillna(x) 用x替换所有空 s.fillna(s.mean()) 将所有空替换为均值(均值可以用统计部分几乎任何函数替换) s.astype(float...(col) 从一返回一组对象 df.groupby([col1,col2]) 从多返回一组对象 df.groupby(col1)[col2] 返回col2平均值,按col1分组...1) 将df1添加到df2末尾(行数应该相同) df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型将df1与df2上连接,其中col行具有相同。...df.describe() 数值汇总统计信息 df.mean() 返回所有平均值 df.corr() 查找数据框之间相关性 df.count() 计算每个数据框数量 df.max...() 查找每个最大 df.min() 查找最小 df.median() 查找中值 df.std() 查找每个标准差 点击“阅读原文”下载此速查卡打印版本 END.

9.2K80

Numpy&Pandas

当axis为0时候,将会以列作为查找单元, 当axis为1时候,将会以行作为查找单元。...mean/average:求均值 median:中位数 cumsum:累加 diff:累差  nonzero:将所有元素行与坐标分割开,重构成两个分别关于行和矩阵 sort:仅针对每一行进行从小到大排序操作...于是会自动创建一个0到N-1(N为长度)整数型索引。 DataFrame DataFrame是一个表格型数据结构,它包含有一组有序,每可以是不同类型(数值,字符串,布尔等)。...纵向合并,有相同column上下合并在一起,其他独自column个自成,原本没有位置皆以NaN填充。...,没有横向合并 3.7 Pandas 合并 merge pandasmerge和concat类似,但主要是用于两组有key column数据,统一索引数据.

2.3K91

通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

Pandas ,索引可以设置为一个(或多个)唯一,这就像在工作表中有一用作行标识符一样。与大多数电子表格不同,这些索引实际上可用于引用行。...If/then逻辑 假设我们想要根据 total_bill 是小于还是大于 10 美元,来创建一个具有低和高。 在Excel电子表格,可以使用条件公式进行逻辑比较。...选择 在Excel电子表格,您可以通过以下方式选择所需: 隐藏; 删除; 引用从一个工作表到另一个工作表范围; 由于Excel电子表格通常在标题行命名,因此重命名列只需更改第一个单元格文本即可...按排序 Excel电子表格排序,是通过排序对话框完成pandas一个 DataFrame.sort_values() 方法,它需要一个列表来排序。...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配单元格。在 Pandas ,这个操作一般是通过条件表达式一次对整个或 DataFrame 完成。

19.5K20
领券