默认值False，即把原数据copy一份，在copy数据上删除重复值，并返回新数据框(原数据框不改变)。值为True时直接在原数据视图上删重，没有返回值。...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...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。...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，有朋友在用Power Pivot构建表间关系的时候，出现了一个问题：明明我已经删除了重复项，但构建表间关系的时候，还是说我两个表都有重复的数据！...但是，我又绝对相信这些朋友既然能将问题提到这种程度，肯定也是做了删除重复项的操作。...如下图所示，以姓名列为基础进行删除重复项： 结果没有找到重复值： 为什么呢？表中的第2/3,4/5,6/7,8/9看起来不是一样的吗？...至此，谜团终于揭开，并且，可以简单总结一下了： 1、如果相同的内容，一个后面没有空格，而另一个后面有空格，那么，在Excel里面，这是两项不一样的内容，也不能通过删除重复项清除（在Power Query...里也同样不能）； 2、但是，对于Power Pivot来说，无论后面是否有空格，在数据添加到数据模型时，文本后面的空格会被删除（我们可以从模型中将数据复制到Excel中查看），因此会被识别为重复项； 3
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。 我们知道Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。...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。...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。
delete from person where id not in( select id from( select min(...
分析前操作 我们使用read读取数据集时，可以先通过info 方法了解不同字段的条目数量，数据类型，是否缺失及内存占用情况 案例：找到小成本高口碑电影 思路：从最大的N个值中选取最小值 movie2....默认情况下，它会考虑所有列，如果只想根据某些列删除重复项，可以将这些列名作为参数传递给subset参数 movie3.drop_duplicates(subset='title_year',keep='...last') # drop_duplicate方法的keep参数用于指定在删除重复行时保留哪个重复项 # 'first'（默认）：保留第一个出现的重复项，删除后续重复项。...# 'last'：保留最后一个出现的重复项，删除之前重复项。...# False：删除所有重复项 数据连接（concatenation) 连接是指把某行或某列追加到数据中 数据被分成了多份可以使用连接把数据拼接起来 把计算的结果追加到现有数据集，可以使用连接 import
图片 5.处理重复我们手上的数据集很可能存在重复记录，某些数据意外两次输入到数据源中，清洗数据时删除重复项很重要。...以下函数很常用：duplicated: 识别DataFrame中是否有重复，可以指定使用哪些列来标识重复项。drop_duplicates：从 DataFrame 中删除重复项。...一般建议大家先使用 duplicated检查重复项，确定业务上需要删除重复项，再使用这个函数。图片 6.处理缺失值现实数据集中基本都会存在缺失值的情况，下面这些函数常被用作检查和处理缺失值。...注意：重要参数index（唯一标识符）， columns（列成为值列），和 values（具有值的列）。...重要的参数包括 on（连接字段），how（例如内连接或左连接，或外连接），以及 suffixes（相同字段合并后的后缀）。concat：沿行或列拼接DataFrame对象。
02 删——删空去重 2.1 删空 在一些场景，源数据的缺失（空值）对于分析来说是干扰项，需要系统的删除。...上文我们合并后的df数据集就是有缺失数据的： 要删除空值，一个dropna即可搞定： dropna函数默认删除所有出现空值的行，即只要一行中任意一个字段为空，就会被删除。...要把重复数据删掉，一行代码就搞定： drop_duplicates方法去重默认会删掉完全重复的行（每个值都一样的行），如果我们要删除指定列重复的数据，可以通过指定subset参数来实现，假如我们有个奇葩想法...，要基于“流量级别”这列进行去重，则可以： 我们会发现，流量有三个级别，通过指定subset参数，我们删除了这个字段重复的行，保留了各自不重复的第一行。...keep值等于last，保留最后一行数据，不输入keep值时，系统默认会给keep赋值为first，就会保留第一行数据而删掉其他的。
Step-4：对待分类表添加自定义列（用于与关键词查询做连接合并） Step-5：用前面步骤添加的自定义字段进行合并查询 Step-6：展开合并表 展开后，关键词表的所有行都会重复到待分类表中的所有行中...Step-8：先对物料名称升序排序，再对判断列降序排序，为删除重复项（剔除不包含关键字）做准备 通过该步骤，将相同物料名称包含所有关键词的情况排在一起，并且使得包含关键词的情况排在前面，而不包含的情况往后排...Step-9：添加索引列，避免后续删重复行时可能出现的错位 Step-10：基于物料名称列删除重复项，即对每个物料仅保留第一行，如果该物料包含关键词，则保留了关键词行，如果没有包含关键词，也将保留一行...：选择要保留的列（删除不需要的列） Step-13：数据加载 小勤：这个步骤挺多的啊，要两表合并再展开、然后再判断删重复…… 大海：对的。...因为现在没有学自定义的函数部分，而且又要处理不包含关键词的情况，所以操作步骤比较多，不过这个方法的适用性其实是很强的，比如当出现一项内容中包含多个关键词的情况时，通过这种方法灵活处理也能实现。
【注意】 每次创建正确的【右反】连接时，连接的结果将显示一行空值，并在最后一列中显示一个嵌套表。这是意料之中的，因为左表中没有匹配项，导致每列的值为空。...如果只查找不匹配的项，可以右击包含合并结果的列，然后选择【删除其他列】，再进行展开操作。 10.2.7 完全反连接 “完全反” 连接如图 10-23 所示。...【注意】 【追加查询】时，主查询中不存在的列将被添加并用空值填充。如果删除了【左反】连接和【右反】连接中的空列，此模式仍然有效，前提是【右反】连接中的名称与【左反】连接生成的名称是一致的。...但是，在【合并】之前【删除重复项】也应谨慎。...图 10-30 与 “SKU” 列不同，“Brand” 列将在【合并】时创建笛卡尔积 如图所示，在 “Inventory” 表中删除 “Brand” 列的重复项是不可取的，因为这样做会导致失去该供应商提供的两种产品中的一种
=email FROM testtable 4.删除重复行 SELECT语句中使用ALL或DISTINCT选项来显示表中符合条件的所有行或删除其中重复的数据行，默认为ALL。...(项1,项2……) 模式匹配符(判断值是否与指定的字符通配格式相符)：LIKE; NOT LIKE 空值判断符(判断表达式是否为空)：IS NULL; NOT IS NULL 逻辑运算符(用于多条件的逻辑连接...不指定该项时，被联合查询的结果集合中重复行将只保留一行。 联合查询时，查询结果的列标题为第一个查询语句的列标题。因此，要定义列标题必须在第一个查询语句中定义。...内连接分三种： 1、等值连接： 在连接条件中使用等于号(=)运算符比较被连接列的列值，其查询结果中列出被连接表中的所有列，包括其中的重复列。...3、自然连接： 在连接条件中使用等于(=)运算符比较被连接列的列值，但它使用选择列表指出查询结果集合中所包括的列，并删除连接表中的重复列。
dropna()和fillna()方法1.1.2.1 dropna()删除含有空值或缺失值的行或列1.1.2.2 fillna()方法可以实现填充空值或者缺失值 1.2 重复值的处理1.2.1...，默认None. 1.2 重复值的处理 当数据中出现了重复值，在大多数情况下需要进行删除。 ...drop_duplicates()方法用于删除重复值。 它们的判断标准是一样的，即只要两条数中所有条目的值完全相等，就判断为重复值。 ...keep：删除重复项并保留第一次出现的项取值可以为 first、last或 False duplicated()方法用于标记 Pandas对象的数据是否重复，重复则标记为True，不重复则标记为False...，所以该方法返回一个由布尔值组成的Series对象，它的行索引保持不变，数据则变为标记的布尔值 强调注意： （1）只有数据表中两个条目间所有列的内容都相等时，duplicated()方法才会判断为重复值
在本文中，我将分享一些Python函数，它们可以帮助我们进行数据清理，特别是在以下方面： 删除未使用的列 删除重复项 数据映射 处理空数据 入门 我们将在这个项目中使用pandas，让我们安装包。...删除重复项 让我们使用此函数检查此数据集中的重复项。 df[df.duplicated(keep=False)] ? keep允许一些参数检查重复项。...在本例中，我希望显示所有的重复项，因此传递False作为参数。现在我们已经看到这个数据集中存在重复项，我想删除它们并保留第一个出现项。下面的函数用于保留第一个引用。...如果删除了重复项，df[df.duplicated(keep=False)]将返回null。...这在进行统计分析时非常有用，因为填充缺失值可能会产生意外或有偏差的结果。 解决方案2：插补缺失值 它意味着根据其他数据计算缺失值。例如，我们可以计算年龄和出生日期的缺失值。
不指定该项时，被联合查询结果集合中的重复行将只保留一 行。 联合查询时，查询结果的列标题为第一个查询语句的列标题。因此，要定义列标题必须在第一个查询语 句中定义。...内连接分 三种： 1、等值连接：在连接条件中使用等于号(=)运算符比较被连接列的列值，其查询结果中列出被连接 表中的所有列，包括其中的重复列。...3、自然连接：在连接条件中使用等于(=)运算符比较被连接列的列值，但它使用选择列表指出查询 结果集合中所包括的列，并删除连接表中的重复列。...内连接分 三种： 1、等值连接：在连接条件中使用等于号(=)运算符比较被连接列的列值，其查询结果中列出被连接 表中的所有列，包括其中的重复列。...3、自然连接：在连接条件中使用等于(=)运算符比较被连接列的列值，但它使用选择列表指出查询 结果集合中所包括的列，并删除连接表中的重复列。
数据清洗 数据去重 用删除重复项功能 删除重复项是Excel提供的数据去重功能，可以快速删除重复项。...•选中要计算的区域 •在数据菜单下点击删除重复值按钮 •选择要对比的列，如果所有列的值均相同则删除重复数据 •点击确定，相容内容则被删除，仅保留唯一值 条件格式删除重复项 使用排序的方法删除重复项有一个问题...数据->删除重复项->选择删除条件 缺失值处理 三种处理缺失值的常用方法 1.填充缺失值，一般可以用平均数/中位数/众数等统计值，也可以使用算法预测。...2.删除缺失值，如果数据缺失比例过高，可以考虑删除，比如某一列数据>50%都是缺失，可以考虑删除这一列。...在进行数据合并时，需要灵活使用逻辑连接符和文本转换函数： 在使用逻辑连接符和函数合并数据时，逻辑符与函数可以联合使用。 并且可能出现合并的数据文字表述不清晰，需要添加个别字词连接的情况。
keep：表示采用哪种方式保留重复项，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last '和 ‘False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项...2.3.2 重复值的处理 重复值的一般处理方式是删除，pandas中使用drop_duplicates()方法删除重复值。...，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last ‘和’False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项，仅保留最后一次出现的数据项；'False...’表示删除所有的重复项。...，但有时我们只需要根据某列查找重复值 df[df.duplicated(['gender'])] # 删除全部的重复值 df.drop_duplicates() # 删除重复值｜指定 # 删除全部的重复值
然而，当数据集太大，或者电子表格中有公式时，这项操作有时会变得很慢。因此，我们将探讨如何使用Python从数据表中删除重复项，它超级简单、快速、灵活。...删除重复值 根据你试图实现的目标，我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是：从整个表中删除重复项或从列中查找唯一值。我们将了解如何使用不同的技术处理这两种情况。...图4 这一次，我们输入了一个列名“用户姓名”，并告诉pandas保留最后一个的重复值。现在pandas将在“用户姓名”列中检查重复项，并相应地删除它们。...如果我们指定inplace=True，那么原始的df将替换为新的数据框架，并删除重复项。 图5 在列表或数据表列中查找唯一值 有时，我们希望在数据框架列的列表中查找唯一值。...我们的列（或pandas Series）包含两个重复值，”Mary Jane”和”Jean Grey”。通过将该列转换为一个集，我们可以有效地删除重复项！
重复数据处理 对于表中的重复数据，可采用函数法、高级筛选法、条件格式法、数据透视表、删除重复项等方法进行查看和删除，这些方法有的只能用于查看重复值但不方便删除，有的能直接删除但不体现重复值是什么，还有的既能体现重复值还能实现重复值的删除...高级筛选法（删除） 高级筛选法是指直接使用Excel菜单中自带的高级筛选功能进行重复值去除，操作过程很简单，如下图所示，直接“选择不重复的记录”即可对重复值进行去除，得到不重复的记录集合，因此此法只适用于重复记录的删除...删除重复值后的结果如下。 ? c. 条件格式法（查看） 所谓的条件格式法就是直接采用Excel菜单中自带的条件格式进行重复值的显示，此法只适合凸显出重复值。 ?...删除重复项（删除） 如果你并不关注某些记录具体重复了多少次，只想知道有多少记录重复了，或者只想直截了当地获得去重后的数据，那直接点个“删除重复项”就OK了，它会提示你删除了多少重复值，剩了多少唯一值。...缺失数据处理 对于表中的缺失数据，一般可采取下列方法进行缺失值填充，包括：使用样本统计量的值进行填充；使用模型计算的值进行填充；直接将包括缺失值的记录删除；忽略数据缺失，不作处理、之后需要进行相应分析时再进行处理
12.内连接、左连接、右连接、全连接的区别 内连接： SELECT * FROM table_a INNER JOIN table_b ON a = b 把表连接时table_a与table_b之间匹配的数据行查询出来...普通索引：加速查询 唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有null） 主键索引：加速查询 + 列值唯一（不可以有null）+ 表中只有一个 组合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并...读已提交仍然是比较低级别的隔离，并不保证再次读取时能够获取同样的数据，也就是允许其他事务并发修改数据，允许不可重复读和幻象读（Phantom Read）出现。...所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。...如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。简而言之，第一范式就是无重复的列。
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