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。...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-
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。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...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 =...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。
seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数，即pairplot函数，该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素，通过方阵的形式展现其分布和关系，其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...，剩余的空间则展示每两个列元素之间的关系，基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化，对角线上，以直方图的形式展示每列元素的分布，而关于对角线堆成的上，下半角则用于可视化两列之间的关系，默认的可视化形式是散点图，该函数常用的参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下，程序会对数据框中所有的数值列进行可视化，通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列，用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数，可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系，在快速探究一组数据的分布时，非常的好用。
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。...因为我们用引号将字符串（列名）括起来，所以这里也允许使用带空格的名称。 图5 获取多列 方括号表示法使获得多列变得容易。语法类似，但我们将字符串列表传递到方括号中。...在pandas中，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获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。
前端使用vue+element-ui，我们经常会使用table来展示从后台请求回来的数据，但是，如果被请求回来数据是Boolean类型的时候，在table的列上，就不能像普通的字符串数据一样，被展示出来...，这个时候，我们需要做的就是对布尔值数据进行格式的转化。...:show-overflow-tooltip="true"> 列“...是否为主键”的后台返回值为布尔值‘true’或‘false’，我们要想让其在页面上展示，就用:formatter="formatBoolean"属性，对该值进行格式转换，JS代码如下： /*布尔值格式化...ret = '' //你想在页面展示的值 if (cellValue) { ret = "是" //根据自己的需求设定
pandas.core.frame.DataFrame； 生成一个随机数数组； 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了大量的数学函数工具，特别是对于数组的操作。pandas 是基于 numpy 构建的一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具的库。...在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。
excelperfect 在下图1所示的工作簿Data.xlsx的工作表Sheet1中，存放着待使用的数据。 ?...图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?... 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格
标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...图1 图2 如示例图2所示，可以在单元格G2中输入公式： =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...#N/A值的位置发生改变，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。...自从Microsoft推出动态数组函数后，很多求解复杂问题的公式都得到的简化，很多看似无法用公式解决的问题也很容易用公式来实现了。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 这里的应用场景如下： “在工作表Sheet1中存储着数据，现在想要在该工作表的第O列至第T列中搜索指定的数据，如果发现，则将该数据所在行复制到工作表...用户在一个对话框中输入要搜索的数据值，然后自动将满足前面条件的所有行复制到工作表Sheet2中。” 首先，使用用户窗体设计输入对话框，如下图1所示。 ?...Application.ScreenUpdating = False '赋值为工作表Sheet1 Set wks = Worksheets("Sheet1") With wks '工作表中的最后一个数据行...("O2:T"& lngRow) '查找的数据文本值 '由用户在文本框中输入 FindWhat = "*" &Me.txtSearch.Text & "*..." '调用FindAll函数查找数据值 '存储满足条件的所有单元格 Set rngFoundCells =FindAll(SearchRange:=rngSearch
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： ? ?...网上有的代码是用的ID来索引，但是表格的ID可能并不是从0开始，也不一定是按照顺序依次增加。...string strValue = row.get_Value(fieldindex).ToString();//获取每一行当前要修改的属性值 string newValue
6 对缺失值的处理 现实中的数据存在很多噪音的同时，缺失值也非常的常见。缺失值的存在会影响后期的数据分析或挖掘工作，那么缺失值的处理有哪些方法呢？...inplace:修改调用这对象而不产生副本 limit:（对于前向和后项填充）可以连续填充的最大数量 使用一个常量来填补缺失值，可以使用fillna函数实现简单的填补工作 1.用0填补所有缺失值 df.fillna...2.采用前项填充或后项填充,用一个观测值填充 df.fillna(method='ffill') ?...columns:指定哪些离散的分组变量 aggfunc:指定相应的聚合函数 fill_value:使用一个常数替代缺失值，默认不替换 margins:是否进行行或列的汇总，默认不汇总 dropna:默认所有观测为缺失的列...在数据框中使用多层索引，可以将整个数据集控制在二维表结构中，这对于数据重塑和基于分组的操作（如数据透视表的生成）比较有帮助。以test_data二维数据框为例，构造一个多层索引数据集。
team.head() 二、查看数据框中的数据和联机帮助信息 1、查看特殊行的数据 （1）查看前n行：head(n)，不指定n时默认前5行。...索引器中的len(df)是想把当前数据框的长度作为新增加行的行标签。...合并 merge主要基于列值匹配而进行列合并，类似于SQL中的连接操作。...该任务可以分两步进行： #(1)用filter函数得到满足所需条件的分组中的记录，它的结果是整个数据集的子集 flt_df=team.groupby('team').filter(lambda x: (...df.dropna(axis='columns', how='all') 3、 填充缺失值 （1）用单个值填充，下面的例子使用0来填充缺失值： df.fillna(0) （2）从前向后填充(forward-fill
屏幕快照 2018-07-02 21.47.59.png 2.字段合并 将同一个数据框中的不同列合并成新的列。 方法x = x1 + x2 + x3 + ...合并后的数据以序列的形式返回。...返回值：DataFrame 参数 注释 x 第一个数据框 y 第二个数据框 left_on 第一个数据框用于匹配的列 right_on 第二个数据框用于匹配的列 import pandas items...屏幕快照 2018-07-02 22.02.37.png 3.2 使用左连接 即使与右边数据框匹配不上，也要保留左边内容，右边未匹配数据用空值代替 itemPrices = pandas.merge(...屏幕快照 2018-07-02 21.38.15.png 3.3 使用右连接 即使与左边数据框匹配不上，也要保留右边内容，左边未匹配数据用空值代替 itemPrices = pandas.merge(...屏幕快照 2018-07-02 21.38.49.png 3.4 保留左右表所有数据行 即使连接不上，也保留所有未连接的部分，使用空值填充 itemPrices = pandas.merge(
当需要对多个数据集合并处理时，我们就需要对多个数据框进行连接操作，在pandas中，提供了以下多种实现方式 1. concat concat函数可以在行和列两个水平上灵活的合并多个数据框，基本用法如下...，对于子数据框中没有的列，以NaN进行填充。...，合并数据框时，对于不同shape的数据框，尽管行标签和列标签有重复值，但是都是当做独立元素来处理，直接取了并集，这个行为实际上由join参数控制，默认值为outer。...通过on参数，可以显示的指定作为key的标签名称，注意用on参数指定的标签名称，必须在两个数据框中同时存在才行，用法如下 >>> a.merge(b, on='name') name age height...NaN 175 75 当两个数据框中没有overlap的标签名时，用on参数指定key就不行了，此时可以用left_on和right_on分别指定两个数据框中的key列，用法如下 >>> a = pd.DataFrame
这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签，就不得不提到pandas中的另一个数据结构：Index，例如series中标签列、dataframe中行标签和列标签均属于这种数据结构。...或字典（用于重命名行标签和列标签） reindex，接收一个新的序列与已有标签列匹配，当原标签列中不存在相应信息时，填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index，互为逆操作，...[ ]，这是一个非常便捷的访问方式，不过需区分series和dataframe两种数据结构理解： series：既可以用标签也可以用数字索引访问单个元素，还可以用相应的切片访问多个值，因为只有一维信息，...时间类型向量化操作，如字符串一样，在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型，正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样，时间类型列可用dt属性调用相应接口，这在处理时间类型时会十分有效。...inner、left、right和outer4种连接方式，但只能实现SQL中的等值连接 join，语法和功能与merge一致，不同的是merge既可以用pandas接口调用，也可以用dataframe对象接口调用
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] ?...，储存对两个数据框中重复非联结键列进行重命名的后缀，默认为('_x','_y') indicator：是否生成一列新值_merge，来为合并后的每行标记其中的数据来源，有left_only,right_only...；'outer'表示以两个数据框联结键列的并作为新数据框的行数依据，缺失则填充缺省值 lsuffix：对左侧数据框重复列重命名的后缀名 rsuffix：对右侧数据框重复列重命名的后缀名 sort：表示是否以联结键所在列为排序依据对合并后的数据框进行排序...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
当然，如果df1的缺失值位置在df2中也是NaN，那也是不会填充的。...（默认使用左连接，下一节会介绍） ②第二个框中的nan元素不会起作用 ③没有返回值，直接在df上操作 （2）例子 例①：索引完全对齐情况下的操作 df1 = pd.DataFrame({'A': [1,...这个例子就是，我们如果update了缺失值NaN，则就不会在原df1中把对应元素改成NaN了，这个缺失值是不会被填充的。...key参数用于对不同的数据框增加一个标号，便于索引： pd.concat([df1,df2], keys=['x', 'y']) ?...(d) 专业课程中有缺失值吗，如果有的话请在完成(3)的同时，用组内（3种类型的专业课）均值填充缺失值后拆分。 df.isnull().any() ?
3行，第1和第2列 ## gene change ## 1 gene1 up ## 3 gene3 down 运用代码提取数据框特殊的列 1）如何取数据框的最后一列？...df1[,ncol(df1)] #最后一列就是列数值 ## [1] 5 3 -2 -4 2）如何取数据框除了最后一列以外的其他列？...列和score列是一一对应的，所以逻辑值通用。...，且存在有交集的共同列时，在merge函数中用by.x = 和by.y = 将两个数据框连接，注意对应关系 merge(x = test1,y = test3,by.x = "name",by.y =...()函数只能用于数据框的连接！
例如，如何确定一个数据库中的“custom_id”与另一个数据库中的“custome_number”是否表示同一实体。 实体识别中的单位不统一也会带来问题。...观察上图可知，result是一个4行5列的表格数据，且保留了key列并集部分的数据，由于A、B两列只有3行数据，C、D两列有4行数据，合并后A、B两列没有数据的位置填充为NaN。...没有A、B两个列索引，所以这两列中相应的位置上填充了NaN。...列合并： 观察上图可知，result对象由left与right左右拼接而成，由于left没有3这个行索引，所以这行相应的位置上填充了NaN。...重叠合并数据是一种并不常见的操作，它主要将一组数据的空值填充为另一组数据中对应位置的值。pandas中可使用combine_first()方法实现重叠合并数据的操作。
如果设置为 True ，它将忽略原始值并按顺序重新创建索引值 keys：用于设置多级索引，可以将它看作附加在DataFrame左外侧的索引的另一个层级的索引，它可以帮助我们在值不唯一时区分索引 用与 df2...方法5：combine_first()和update() 假设有一个DataFrame，但是它存在缺失数据，希望能够从另一个DataFrame中讲丢失的数据填充进来。...这样，就要保留第一个DataFrame中的所有非缺失值，同时用第二个DataFrame可用的非缺失值（如果有这样的非缺失值）替换第一个DataFrame中的所有NaN。...只有2列，第一列中缺少一个值： COL 1 COL 2 0 NaN O 1 O O 2 O O 下面用df_second中所有对应的值来填充df_first...X X 另一方面，如果想用 df_second中相应的值（不管它们是否为NaN）覆盖df_first中的值，可以使用 update()方法。
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