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【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。...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。...四、按照多列去重 对多列去重和一列去重类似，只是原来根据一列是否重复删重。现在要根据指定的列判断是否存在重复（顺序也要一致才算重复）删重。...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。...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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通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

在 Pandas 中，您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中的数据框，创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....If/then逻辑 假设我们想要根据 total_bill 是小于还是大于 10 美元，来创建一个具有低值和高值的列。 在Excel电子表格中，可以使用条件公式进行逻辑比较。...按值排序 Excel电子表格中的排序，是通过排序对话框完成的。 pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法，它需要一个列列表来排序。...数据透视表 电子表格中的数据透视表可以通过重塑和数据透视表在 Pandas 中复制。再次使用提示数据集，让我们根据聚会的规模和服务器的性别找到平均小费。...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。

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30 个 Python 函数，加速你的数据分析处理速度！

我们减了 4 列，因此列数从 14 个减少到 10 列。 2.选择特定列 我们从 csv 文件中读取部分列数据。可以使用 usecols 参数。...df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观测值（即行） france_churn = df[(df.Geography...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定列设置为索引 我们可以将数据帧中的任何列设置为索引....where 函数 它用于根据条件替换行或列中的值。...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易，而不是使用其他数据可视化库。 让我们创建平衡列的直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多的小数点。

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Python3分析CSV数据

2.2 筛选特定的行 在输入文件筛选出特定行的三种方法： 行中的值满足某个条件 行中的值属于某个集合 行中的值匹配正则表达式 从输入文件中筛选出特定行的通用代码结构： for row in filereader...pandas提供loc函数，可以同时选择特定的行与列。...需要在逗号前设定行筛选条件，在逗号后设定列筛选条件。 例如，loc函数的条件设置为：Supplier Name列中姓名包含 Z，或者Cost列中的值大于600.0，并且需要所有的列。...，提供iloc函数根据行索引选取一个单独行作为列索引，提供reindex函数为数据框重新生成索引。...如果你需要平行连接数据，那么就在concat 函数中设置axis=1。除了数据框，pandas 中还有一个数据容器，称为序列。你可以使用同样的语法去连接序列，只是要将连接的对象由数据框改为序列。

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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

我们删除了4列，因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的列 我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时，列列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名，则比以后删除更好。...df.isna().sum().sum() --- 0 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观察值（即行）。例如，下面的代码将选择居住在法国并且已经流失的客户。...让我们从一个简单的开始。下面的代码将根据地理位置和性别的组合对行进行分组，然后为我们提供每组的平均流失率。...但新列将添加在末尾。如果要将新列放在特定位置，则可以使用插入函数。 df_new.insert(0, 'Group', group) df_new ?...第一个参数是位置的索引，第二个参数是列的名称，第三个参数是值。 19.where函数 它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。

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【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

数据框与R中的DataFrame格式类似，都是一个二维数组。Series则是一个一维数组，类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...，因此都是Falseunique查看特定列的唯一值In: print(data2['col2'].unique()) Out: ['a' 'b']查看col2列的唯一值 注意 在上述查看方法中，除了...例如可以从dtype的返回值中仅获取类型为bool的列。 3 数据切片和切块 数据切片和切块是使用不同的列或索引切分数据，实现从数据中获取特定子集的方式。...Out: col1 col2 col3 0 2 a True 1 1 b True选择col3中值为True的所有记录多列单条件以所有的列为基础选择符合条件的数据...'col2=="b"')) Out: col1 col2 col3 1 1 b 1筛选数据中col2值为b的记录 5 数据预处理操作 Pandas的数据预处理基于整个数据框或

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Python中Pandas库的相关操作

1.Series（序列）：Series是Pandas库中的一维标记数组，类似于带标签的数组。它可以容纳任何数据类型，并具有标签（索引），用于访问和操作数据。...2.DataFrame（数据框）：DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL中的表。它由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。...DataFrame可以从各种数据源中创建，如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index（索引）：索引是Pandas中用于标识和访问数据的标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和列。 5.缺失数据处理：Pandas具有处理缺失数据的功能，可以检测、删除或替换数据中的缺失值。...7.数据排序和排名：Pandas提供了对数据进行排序和排名的功能，可以按照指定的列或条件对数据进行排序，并为每个元素分配排名。

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如何使用 Python 只删除 csv 中的一行？

它包括对数据集执行操作的几个功能。它可以与NumPy等其他库结合使用，以对数据执行特定功能。 我们将使用 drop（） 方法从任何 csv 文件中删除该行。...最后，我们打印了更新的数据。 示例 1：从 csv 文件中删除最后一行 下面是一个示例，我们使用 drop 方法删除了最后一行。...CSV 文件 − 运行代码后的 CSV 文件 − 示例 3：删除带有条件的行 在此示例中，我们首先读取 CSV 文件，然后使用 drop（） 方法删除“Name”列中的值等于“John”的行。...为此，我们首先使用布尔索引来选择满足条件的行。最后，我们使用 to_csv（） 将更新的数据帧写回 CSV 文件，再次设置 index=False。...它提供高性能的数据结构。我们说明了从 csv 文件中删除行的 drop 方法。根据需要，我们可以按索引、标签或条件指定要删除的行。此方法允许从csv文件中删除一行或多行。

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用户画像准确性评测初探 ——拨开python大数据分析的神秘面纱

AI团队率先做的尝试是在一些特定场景下猜测用户意图，进行意图相关推荐，如住酒店用户，地铁上用户等，这是算法可以做的事情，那测试在这个过程中可以做些什么呢？算法验证相对滞后，有什么可以先行的呢？...感谢先行者浏览器团队，提供了最初的评测思路，他们的考虑很周全。而我在具体的实践过程中，根据业务的实际情况制定了最终的评测方案（下图），从第一轮标签提取开始，就暴露出各种细节问题，好在都一一解决了。...（4）  标签系统提数：标签系统的数据是周期性更新，更新频率高，建议问卷回收后进行二次提数，尽可能减少时间差造成的数据不一致。...Action3：常规各列数据处理（举个栗子） ? （4）绿框：diff结果分析 做了什么？ 在脚本处理上经纬度会更复杂，但思路大同小异，便于解说，这里以常规数据举例。...（c）按条件查询指定行和列； ? （d）多条件查询； ? （2）数据增删改处理。 （a）增删行； ? ? （b）增删列； ? ? （c）行列数据相连：参看（3）（c）。

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一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

导读 Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻，而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式，包括范围读取和条件查询等。 ?...Pandas中的核心数据结构是DataFrame，所以在讲解数据访问前有必要充分认清和深刻理解DataFrame这种数据结构。...以下面经典的titanic数据集为例，可以从两个方面特性来认识DataFrame： ? DataFrame是一个行列均由多个Series组成的二维数据表框，其中Series可看做是一个一维向量。...4. isin，条件范围查询，一般是对某一列判断其取值是否在某个可迭代的集合中。即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果。 5. where，妥妥的Pandas仿照SQL中实现的算子命名。...在DataFrame中，filter是用来读取特定的行或列，并支持三种形式的筛选：固定列名(items)、正则表达式(regex)以及模糊查询(like)，并通过axis参数来控制是行方向或列方向的查询

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（数据科学学习手札06）Python在数据框操作上的总结（初级篇）

Python 本文涉及Python数据框，为了更好的视觉效果，使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中，下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明...2.数据框内容的索引 方式1： 直接通过列的名称调取数据框的中列 data['c'][2] ?...7.数据框的条件筛选 在日常数据分析的工作中，经常会遇到要抽取具有某些限定条件的样本来进行分析，在SQL中我们可以使用Select语句来选择，而在pandas中，也有几种相类似的方法： 方法1： A =...12.缺失值的处理 常用的处理数据框中缺失值的方法如下： df.dropna()：删去含有缺失值的行 df.fillna()：以自定义的方式填充数据框中的缺失位置，参数value控制往空缺位置填充的值，...method控制插值的方式，默认为'ffill'，即用上面最近的非缺省值来填充下面的缺失值位置 df.isnull()：生成与原数据框形状相同的数据框，数据框中元素为判断每一个位置是否为缺失值返回的bool

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多表格文件单元格平均值计算实例解析

每个文件的数据结构如下：任务目标我们的目标是计算所有文件中特定单元格数据的平均值。具体而言，我们将关注Category_A列中的数据，并计算每个Category_A下所有文件中相同单元格的平均值。...获取文件路径列表： 使用列表推导式获取匹配条件的文件路径列表。创建空数据框： 使用pandas创建一个空数据框，用于存储所有文件的数据。...循环处理每个文件： 遍历文件路径列表，读取每个CSV文件，并提取关注的列（例如Category_A）。将数据加入总数据框： 使用pd.concat()将每个文件的数据合并到总数据框中。...glob: 用于根据特定模式匹配文件路径。pandas: 用于数据处理和分析，主要使用DataFrame来存储和操作数据。...脚本使用了os、pandas和glob等库，通过循环处理每个文件，提取关键列数据，最终计算并打印出特定单元格数据的平均值。

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20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

import numpy as np import pandas as pd 1. Query 我们有时需要根据条件筛选数据，一个简单方法是query函数。...where函数首先根据指定条件定位目标数据，然后替换为指定的新数据。...对于行标签，如果我们不分配任何特定的索引，pandas默认创建整数索引。因此，行标签是从0开始向上的整数。与iloc一起使用的行位置也是从0开始的整数。...Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?...Select_dtypes Select_dtypes函数根据对数据类型设置的条件返回dataframe的子集。它允许使用include和exlude参数包含或排除某些数据类型。

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（数据科学学习手札124）pandas 1.3版本主要更新内容一览

2.2 Styler可使用原生css语法 　　很多朋友都知道pandas中可以配合Styler对数据框进行自定义样式输出，其中最自由的是通过Styler.set_table_styles()来自定义css...2.3 center参数在时间日期index的数据框rolling操作中可用 　　在先前的版本中，如果针对行索引为时间日期型的数据框进行rolling滑窗操作使用center参数将每行记录作为窗口中心时会报错...2.4 sample()随机抽样新增ignore_index参数 　　我们都知道在pandas中可以使用sample()方法对数据框进行各种放回/不放回抽样，但以前版本中抽完样的数据框每行记录还保持着先前的行索引...2.5 explode()新增多列操作支持 　　当数据框中某些字段某些位置元素为列表、元组等数据结构时，我们可以使用explode()方法来基于这些序列型元素进行展开扩充，但在以前的版本中每次explode...()操作只支持对单个字段的展开，如果数据中多个字段之间同一行对应序列型元素位置是一一对应的，需要展开后也是一一对应的，操作起来就比较棘手。

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pandas 1.3版本主要更新内容一览

版本，在这次新的版本中添加了诸多实用的新特性，今天的文章我们就一起来get其中主要的一些内容更新~ 2 pandas 1.3主要更新内容一览 使用pip install pandas==1.3.0 -...css语法 很多朋友都知道pandas中可以配合Styler对数据框进行自定义样式输出，其中最自由的是通过Styler.set_table_styles()来自定义css样式，以前的方式需要将一条css...： 2.4 sample()随机抽样新增ignore_index参数 我们都知道在pandas中可以使用sample()方法对数据框进行各种放回/不放回抽样，但以前版本中抽完样的数据框每行记录还保持着先前的行索引...)新增多列操作支持 当数据框中某些字段某些位置元素为列表、元组等数据结构时，我们可以使用explode()方法来基于这些序列型元素进行展开扩充，但在以前的版本中每次explode()操作只支持对单个字段的展开...，如果数据中多个字段之间同一行对应序列型元素位置是一一对应的，需要展开后也是一一对应的，操作起来就比较棘手。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）

在 pandas 中，轴旨在为数据提供更多的语义含义；即，对于特定的数据集，很可能有一种“正确”的方式来定位数据。因此，目标是减少编写下游函数中的数据转换所需的心理努力。...当特别关注表中位置的某些行和/或列时，请在选择括号[]前使用iloc运算符。 使用loc或iloc选择特定行和/或列时，可以为所选数据分配新值。...使用iloc选择特定行和/或列时，请使用表中的位置。 您可以基于loc/iloc分配新值给选择。 转到用户指南 用户指南页面提供了有关索引和选择数据的完整概述。...当特别关注表中位置的某些行和/或列时，请在选择括号[]前使用iloc运算符。 在使用loc或iloc选择特定行和/或列时，可以为所选数据分配新值。...使用iloc选择特定行和/或列时，请使用表中的位置。 您可以根据loc/iloc的选择分配新值。 前往用户指南 用户指南页面提供了有关索引和选择数据的完整概述。

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Pandas库常用方法、函数集合

：读取sql查询的数据（需要连接数据库），输出dataframe格式 to_sql：向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge：根据指定键关联连接多个dataframe，类似sql...，适合将数值进行分类 qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列...“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组...agg：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum...: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化

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Python中字段抽取、字段拆分、记录抽取

1、字段抽取 字段抽取是根据已知列数据的开始和结束位置，抽取出新的列 字段截取函数：slice(start,stop) 注意：和数据结构的访问方式一样，开始位置是大于等于，结束位置是小于。...，拆分已有字符串 字符分割函数：split(sep,n,expand=False) #类似于excel中的分列功能 参数说明 ① sep   用于分割的字符串 ② n       分割为多少列（不分割n...=0,分割为两列n=1,以此类推） ③expand 是否展开为数据框，默认为False,一般都设置为True 返回值 ① 如果expand为True，则返回DataFrame ② 如果expand为False...'].str.split(' ', 1, True) newDF.columns = ['band', 'name'] 3、记录抽取 根据一定的条件，对数据进行抽取 记录抽取函数：dataframe[...多条件 df[df.comments.between(1000, 10000)] #过滤空值所在行 df[pandas.isnull(df.title)] #根据关键字过滤 df[df.title.str.contains

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