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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。...从结果知,参数为默认值时,是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框,删重操作不影响name的值。...从结果知,参数keep=False,是把原数据copy一份,在copy数据框中删除全部重复数据,并返回新数据框,不影响原始数据框name。...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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【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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    js给数组添加数据的方式js 向数组对象中添加属性和属性值

    参考:https://www.cnblogs.com/ayaa/p/14732349.html js给数组添加数据的方式有以下几种: 直接利用数组下标赋值来增加(数组的下标起始值是0) 例,先存在一个有...(arr);  此时的输出结果是[ 1, 2, 3, 5 ]; 通过 数组名.push(参数) 来增加从数组最后一个数据开始增加,push可以带多个参,带几个参,数组最后就增加几个数据 let arr=...用 数组名.splice(开始插入的下标数,0,需要插入的参数1,需要插入的参数2,需要插入的参数3……)来增加数组数据 let arr=[1,2,3]; //splice(第一个必需参数:该参数是开始插入...\删除的数组元素的下标,第二个为可选参数:规定应该删除多少元素,如果未规定此参数,则删除从 第一个参数 开始到原数组结尾的所有元素,第三个参数为可选参数:要添加到数组的新元素) let result=arr.splice...(3,0,7,8,9) console.log(arr);  此时的输出结果是[ 1, 2, 3, 7, 8, 9 ]; 因为举例是从第3个下标开始,所以是直接在数组的最后开始增加数组内容; js 向数组对象中添加属性和属性值

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    使用CDSW和运营数据库构建ML应用1:设置和基础

    对于想要利用存储在HBase中的数据的数据专业人士而言,最新的上游项目“ hbase-connectors”可以与PySpark一起使用以进行基本操作。...完成上述步骤后,请按照以下步骤,根据需要是否依赖CDSW部署。...至此,CDSW现在已配置为在HBase上运行PySpark作业!本博客文章的其余部分涉及CDSW部署上的一些示例操作。 示例操作 put操作 有两种向HBase中插入和更新行的方法。...第一个也是最推荐的方法是构建目录,该目录是一种Schema,它将在指定表名和名称空间的同时将HBase表的列映射到PySpark的dataframe。...使用hbase.columns.mapping 在编写PySpark数据框时,可以添加一个名为“ hbase.columns.mapping”的选项,以包含正确映射列的字符串。

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    独家 | 一文读懂PySpark数据框(附实例)

    在本文中,我将讨论以下话题: 什么是数据框? 为什么我们需要数据框? 数据框的特点 PySpark数据框的数据源 创建数据框 PySpark数据框实例:国际足联世界杯、超级英雄 什么是数据框?...接下来让我们继续理解到底为什么需要PySpark数据框。 为什么我们需要数据框? 1. 处理结构化和半结构化数据 数据框被设计出来就是用来处理大批量的结构化或半结构化的数据。...数据框结构 来看一下结构,亦即这个数据框对象的数据结构,我们将用到printSchema方法。这个方法将返回给我们这个数据框对象中的不同的列信息,包括每列的数据类型和其可为空值的限制条件。 3....查询不重复的多列组合 7. 过滤数据 为了过滤数据,根据指定的条件,我们使用filter命令。 这里我们的条件是Match ID等于1096,同时我们还要计算有多少记录或行被筛选出来。 8....到这里,我们的PySpark数据框教程就结束了。 我希望在这个PySpark数据框教程中,你们对PySpark数据框是什么已经有了大概的了解,并知道了为什么它会在行业中被使用以及它的特点。

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    PySpark︱DataFrame操作指南:增删改查合并统计与数据处理

    笔者最近需要使用pyspark进行数据整理,于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。...— 2.2 新增数据列 withColumn— withColumn是通过添加或替换与现有列有相同的名字的列,返回一个新的DataFrame result3.withColumn('label', 0)...(参考:王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中,需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...,然后生成多行,这时可以使用explode方法   下面代码中,根据c3字段中的空格将字段内容进行分割,分割的内容存储在新的字段c3_中,如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3...那么及时反映; Pyspark DataFrame的数据框是不可变的,不能任意添加列,只能通过合并进行; pandas比Pyspark DataFrame有更多方便的操作以及很强大 转化为RDD 与Spark

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    PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

    groupby/groupBy:分组聚合 分组聚合是数据分析中最为常用的基础操作,其基本用法也与SQL中的group by关键字完全类似,既可直接根据某一字段执行聚合统计,也可根据某一列的简单运算结果进行统计...中的drop_duplicates函数功能完全一致 fillna:空值填充 与pandas中fillna功能一致,根据特定规则对空值进行填充,也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill:广义填充 drop...),第二个参数则为该列取值,可以是常数也可以是根据已有列进行某种运算得到,返回值是一个调整了相应列后的新DataFrame # 根据age列创建一个名为ageNew的新列 df.withColumn('...select等价实现,二者的区别和联系是:withColumn是在现有DataFrame基础上增加或修改一列,并返回新的DataFrame(包括原有其他列),适用于仅创建或修改单列;而select准确的讲是筛选新列...,仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列,返回一个筛选新列的DataFrame,而且是筛选多少列就返回多少列,适用于同时创建多列的情况(官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出,在创建多列时首选

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    独家 | PySpark和SparkSQL基础:如何利用Python编程执行Spark(附代码)

    在这篇文章中,处理数据集时我们将会使用在PySpark API中的DataFrame操作。...('new_column', F.lit('This is a new column')) display(dataframe) 在数据集结尾已添加新列 6.2、修改列 对于新版DataFrame API...列的删除可通过两种方式实现:在drop()函数中添加一个组列名,或在drop函数中指出具体的列。...10、缺失和替换值 对每个数据集,经常需要在数据预处理阶段将已存在的值替换,丢弃不必要的列,并填充缺失值。pyspark.sql.DataFrameNaFunction库帮助我们在这一方面处理数据。...13.2、写并保存在文件中 任何像数据框架一样可以加载进入我们代码的数据源类型都可以被轻易转换和保存在其他类型文件中,包括.parquet和.json。

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    利用PySpark对 Tweets 流数据进行情感分析实战

    ,我们将从定义的端口添加netcat服务器的tweets,Spark API将在指定的持续时间后接收数据 「预测并返回结果」:一旦我们收到tweet文本,我们将数据传递到我们创建的机器学习管道中,并从模型返回预测的情绪...首先,我们需要定义CSV文件的模式,否则,Spark将把每列的数据类型视为字符串。...让我们在Pipeline对象中添加stages变量,然后按顺序执行这些转换。...将管道与训练数据集匹配,现在,每当我们有新的Tweet时,我们只需要将其传递到管道对象并转换数据以获得预测: # 设置管道 pipeline = Pipeline(stages= [stage_1, stage...所以,每当我们收到新的文本,我们就会把它传递到管道中,得到预测的情绪。 我们将定义一个函数 「get_prediction」,它将删除空白语句并创建一个数据框,其中每行包含一条推特。

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    【Spark研究】Spark编程指南(Python版)

    你可以执行bin/pyspark来打开Python的交互命令行。 如果你希望访问HDFS上的数据,你需要为你使用的HDFS版本建立一个PySpark连接。...常见的HDFS版本标签都已经列在了这个第三方发行版页面。 最后,你需要将一些Spark的类import到你的程序中。...Hadoop输入输出格式 PySpark同样支持写入和读出其他Hadoop输入输出格式,包括’新’和’旧’两种Hadoop MapReduce API。...(func) | 返回一个新的数据集,由传给func返回True的原数据集元素组成 flatMap(func) | 与map类似,但是每个传入元素可能有0或多个返回值,func可以返回一个序列而不是一个值...Spark原生支持对数字类型的累加器,程序员也可以为其他新的类型添加支持。累加器被以一个名字创建之后,会在Spark的UI中显示出来。

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    大数据开发!Pandas转spark无痛指南!⛵

    条件选择 PandasPandas 中根据特定条件过滤数据/选择数据的语法如下:# First methodflt = (df['salary'] >= 90_000) & (df['state'] =...(2, "seniority", seniority, True) PySpark在 PySpark 中有一个特定的方法withColumn可用于添加列:seniority = [3, 5, 2, 4,...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法,可以轻松对下列统计值进行统计计算:列元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数...在 Pandas 中,要分组的列会自动成为索引,如下所示:图片要将其作为列恢复,我们需要应用 reset_index方法:df.groupby('department').agg({'employee'...,我们经常要进行数据变换,最常见的是要对「字段/列」应用特定转换,在Pandas中我们可以轻松基于apply函数完成,但在PySpark 中我们可以使用udf(用户定义的函数)封装我们需要完成的变换的Python

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    【Python篇】深入挖掘 Pandas:机器学习数据处理的高级技巧

    本文将详细介绍如何使用 Pandas 实现机器学习中的特征工程、数据清洗、时序数据处理、以及如何与其他工具配合进行数据增强和特征选择。...1.1 缺失值处理 数据中的缺失值常常会影响模型的准确性,必须在预处理阶段处理。Pandas 提供了丰富的缺失值处理方法: 删除缺失值:可以删除包含缺失值的行或列。...常用的编码方法有: Label Encoding:将分类值转换为数字。 One-Hot Encoding:为每个分类值创建一个新的列。...Bob 60000 48000.0 2 Charlie 70000 56000.0 在这里,apply() 允许我们对 DataFrame 中的特定列进行自定义计算并生成新的列...4.1 数据增强策略 数据增强可以通过各种方式实现,例如添加噪声、随机缩放或旋转图像、改变特征值等。在处理非图像数据时,可以通过生成随机噪声或插值等方法来增加数据多样性。

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    使用CDSW和运营数据库构建ML应用3:生产ML模型

    在最后一部分中,我们将讨论一个演示应用程序,该应用程序使用PySpark.ML根据Cloudera的运营数据库(由Apache HBase驱动)和Apache HDFS中存储的训练数据来建立分类模型。...在HBase和HDFS中训练数据 这是训练数据的基本概述: 如您所见,共有7列,其中5列是传感器读数(温度,湿度比,湿度,CO2,光)。...还有一个“日期”列,但是此演示模型不使用此列,但是任何时间戳都将有助于训练一个模型,该模型应根据一天中的时间考虑季节变化或AC / HS峰值。...其次,添加一个功能,当用户确认占用预测正确时,将其添加到训练数据中。 为了模拟实时流数据,我每5秒在Javascript中随机生成一个传感器值。...这个简单的查询是通过PySpark.SQL查询完成的,一旦查询检索到预测,它就会显示在Web应用程序上。 在演示应用程序中,还有一个按钮,允许用户随时将数据添加到HBase中的训练数据表中。

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    Spark Extracting,transforming,selecting features

    ,也就是说,在指定分割范围外的数值将被作为错误对待; 注意:如果你不知道目标列的上下限,你需要添加正负无穷作为你分割的第一个和最后一个箱; 注意:提供的分割顺序必须是单调递增的,s0 的缺失值填充,输入特征需要是Float或者Double类型,当前Imputer不支持类别特征和对于包含类别特征的列可能会出现错误数值; 注意:所有输入特征中的null...在这个例子中,Imputer会替换所有Double.NaN为对应列的均值,a列均值为3,b列均值为4,转换后,a和b中的NaN被3和4替换得到新列: a b out_a out_b 1.0 Double.NaN...模型都有方法负责每个操作; 特征转换 特征转换是一个基本功能,将一个hash列作为新列添加到数据集中,这对于降维很有用,用户可以通过inputCol和outputCol指定输入输出列; LSH也支持多个...,如果输入未转换,那么会自动转换,这种情况下,哈希signature作为outputCol被创建; 一个用于展示每个输出行与目标行之间距离的列会被添加到输出数据集中; 注意:当哈希桶中没有足够候选数据点时

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    PySpark初级教程——第一步大数据分析(附代码实现)

    下载Apache Spark 安装Spark的一个简单方法是通过pip。但是,根据Spark的官方文档,这不是推荐的方法,因为Spark的Python包并不打算取代所有其他情况。...这个bashrc文件是一个脚本,每当你开始一个新的终端会话就会执行: ## 打开bashrc sudo gedit ~/bashrc 文件中添加以下环境变量: export JAVA_HOME=/usr...我们创建了4个分区的文本文件。但是根据我们需要的结果,不需要在所有分区上读取和执行转换,因此Spack只在第一个分区执行。 如果我们想计算出现了多少个单词呢?...要创建一个稀疏向量,你需要提供向量的长度——非零值的索引,这些值应该严格递增且非零值。...在稀疏矩阵中,非零项值按列为主顺序存储在压缩的稀疏列格式(CSC格式)中。

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