重复值处理 数据清洗一般先从重复值和缺失值开始处理 重复值一般采取删除法来处理 但有些重复值不能删除，例如订单明细数据或交易明细数据等 import pandas as pd import numpy...as np import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之数据预处理' os.chdir('D:\\Jupyter\\...non-null float64 dtypes: float64(4), object(18) memory usage: 1.3+ MB any(df.duplicated()) True # 显示重复数据...# df[df.duplicated()] # 统计重复数据 np.sum(df.duplicated()) 1221 # 删除重复值 df.drop_duplicates(inplace=True...Seller_Status', 'Vehicle_Tile', 'Auction', 'Buy_Now', 'Bid_Count'], dtype='object') # 根据指定变量判断重复值
一、判断是否有重复值 if (count($arr) !...= count(array_unique($arr))) { echo '该数组有重复值'; } 二、获取重复的值（一维数组的值完全相等是重复；如果是二维数组，二维数组中的值必须完全相同才是重复） function...getRepeat($arr) { // 获取去掉重复数据的数组 $unique_arr = array_unique ( $arr ); // 获取重复数据的数组 $repeat_arr...= array_diff_assoc ( $arr, $unique_arr ); return $repeat_arr; } 三、二维数组局部键对应值数据判断是否重复 /* 作用：根据二维数组中的部分键值判断二维数组中是否有重复值...参数： $arr —— 目标数组 $keys —— 要进行判断的键值组合的数组 返回：重复的值 扩展：判断的键值 */ function getRepeat
import pandas as pd #生成数据 data1,data2,data3,data4=['a',3],['b',2],['a',3],['c',2] df=pd.DataFrame([data1...columns=['col1','col2']) print(df) col1 col2 0 a 3 1 b 2 2 a 3 3 c 2 #判断数据...isDuplicated=df.duplicated() #判断重复数据记录 print(isDuplicated) 0 False 1 False 2 True 3 False...dtype: bool #删除重复的数据 print(df.drop_duplicates()) #删除所有列值相同的记录，index为2的记录行被删除 col1 col2 0 a...3 1 b 2 3 c 2 print(df.drop_duplicates(['col1'])) #删除col1列值相同的记录，index为2的记录行被删除 col1
1、重复值处理 把数据结构中，行相同的数据只保留一行。...函数语法： drop_duplicates() 删除重复值newdf=df.drop_duplicates() from pandas import read_csv df = read_csv('D...('id') dIndex = df.duplicated(['id', 'key']) #根据返回值，把重复数据提取出来 df[dIndex] #直接删除重复值 #默认根据所有的列，进行删除 newDF...= df.drop_duplicates() #当然也可以指定某一列，进行重复值处理 newDF = df.drop_duplicates('id') 2、缺失值处理 dropna函数作用：去除数据结构中值为空的数据...'value']].any(axis=1)] df.fillna('未知') #直接删除空值 newDF = df.dropna() 3、空格值处理 strip函数作用：清除字符型数据左右的空格。
JAVA中List对象去除重复值，大致分为两种情况，一种是List、List这类，直接根据List中的值进行去重，另一种是List这种，List中存的是javabean对象，需要根据List中对象的某个值或某几个值进行比较去重...方法如下： 一、List、List对象去重复值。 这种情况的话，处理起来比较简单，通过JDK1.8新特性stream的distinct方法，可以直接处理。...Arrays.asList(1, 2, 3, 1, new Integer(2)); list2.stream().distinct().forEach(System.out::println); 二、List对象去重复值
1、R中重复值的处理 unique函数作用：把数据结构中，行相同的数据去除。...#导入CSV数据 data <- read.csv('1.csv', fileEncoding = "UTF-8", stringsAsFactors = FALSE); #对重复数据去重 new_data...<- unique(data) 重复值处理函数：unique，用于清洗数据中的重复值。...2、R中缺失值的处理 缺失值的产生 ①有些信息暂时无法获取 ②有些信息被遗漏或者错误处理了 缺失值的处理方式 ①数据补齐（例如用平均值填充） ②删除对应缺失值（如果数据量少的时候慎用） ③不处理 na.omit...<- na.omit(data) 3、R中空格值的处理 trim函数的作用：用于清除字符型数据前后的空格。
摘要 在进行数据分析时，我们经常需要对DataFrame去重，但有时候也会需要只保留重复值。 这里就简单的介绍一下对于DataFrame去重和取重复值的操作。...2.DataFrame去重，可以选择是否保留重复值，默认是保留重复值，想要不保留重复值的话直接设置参数keep为False即可。 ? 3.取DataFrame重复值。...大多时候我们都是需要将数据去重，但是有时候很我们也需要取重复数据，这个时候我们就可以根据刚刚上面我们得到的两个DataFrame来concat到一起之后去重不保留重复值就可以。...这样就把重复值取出来了。 ?...到此这篇关于Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复值，取重复值)的文章就介绍到这了,更多相关DataFrame使用drop_duplicates去重内容请搜索
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！...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？...我们先通过非重复计数函数来算一下，到底有没有重复的数据： 好嘛！表中明明有9行数据，非重复计数的结果却是5！...说明其中必定有重复数据——即在Excel中不是重复的数据，但到了Power Pivot里出现重复了！ 那么，其中到底哪些数据重复了？...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
压身小技不定期更新一个小技能哦 在办公工作中一些让人快捷又便利的小技巧~ 具体操作 依次执行：全选数据区域→点击条件格式→点击突出显示单元格规则。 在出现的选项中选择重复值。...在弹出的窗口选择重复或者唯一，设置填充文本。 来看下完整操作：
导读：在数据清洗过程中，主要处理的是缺失值、异常值和重复值。所谓清洗，是对数据集通过丢弃、填充、替换、去重等操作，达到去除异常、纠正错误、补足缺失的目的。...但这种方法不推荐使用，原因是这会将其中的关键分布特征消除，从而改变原始数据集的分布规律。 03 数据重复就需要去重吗 数据集中的重复值包括以下两种情况： 数据值完全相同的多条数据记录。...这是最常见的数据重复情况。 数据主体相同但匹配到的唯一属性值不同。这种情况多见于数据仓库中的变化维度表，同一个事实表的主体会匹配同一个属性的多个值。...去重是重复值处理的主要方法，主要目的是保留能显示特征的唯一数据记录。但当遇到以下几种情况时，请慎重（不建议）执行数据去重。 1. 重复的记录用于分析演变规律 以变化维度表为例。...但对于事务型的数据而言，重复数据可能意味着重大运营规则问题，尤其当这些重复值出现在与企业经营中与金钱相关的业务场景时，例如：重复的订单、重复的充值、重复的预约项、重复的出库申请等。
}else{ mapnew2.put(k,v); } }); System.out.println("不重复的值...："+mapnew); System.out.println("重复的值："+mapnew2);
删除重复值 从数据集中删除所有重复的观测值或行。...优点：保留了数据集中的唯一信息；缺点：可能会导致数据丢失，特别是在其他列的值也存在差异的情况下。 标记重复值 标记数据集中的重复值，以便后续分析中可以识别它们。...优点：保留了数据集中的所有信息，并能够识别重复值；缺点：可能会增加数据集的大小，增加后续处理的复杂性。 聚合数据 将重复值聚合成单个值，例如计算平均值或合并文本字符串。...优点：保留了数据集中的所有信息，并提供了汇总的结果；缺点：根据具体情况，可能会引入汇总误差或信息丢失。 保留第一个/最后一个 仅保留重复值中的第一个或最后一个观测值，删除其他重复值。...在处理重复值之前，通常还需要对数据进行排序，以确保相邻观测值之间的一致性。此外，了解数据集中的重复值产生的原因也是很重要的，这有助于确定最适合的处理方法。
keep：对重复值的处理方式，可选{'first', 'last', 'False'}。默认值first，即保留重复数据第一条。...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。...二、加载数据 加载有重复值的数据，并展示数据。...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...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。
一组数据中往往会出现重复值，有时，我们想要标识出这些重复值，让人一眼就看出这些值来。我们使用了COUNTIF函数来实现，如下图1所示。 ?...图2 我们看看单元格C6中的公式，自动调整为： =COUNTIF($B$3:$B6,B6)>1 也就是说，在单元格区域B3:B6中统计单元格B6中值的数量，很明显，单元格B6中值的“微信”在单元格区域B3...因为单元格中的值为TRUE/FALSE，所以很方便使用条件格式实现。...图5 也可以直接标识出与前面的数据有重复的值。仍然使用条件格式，选择单元格区域B3:B14，设置条件格式如下图6所示。 ? 图6 结果如下图7所示。 ? 图7
， 10 1月 2021 作者 847954981@qq.com 我的编程之路, 算法学习 数组中某值是否重复问题 public static ArrayList repeat(int...for (int i = 0; i < array.length; i++) { int value = array[i]; // 如果当前位置已经为1，则表示重复...创建一个数组result储存重复值 遍历一遍原数组，每遍历到一个数就把其exist对应位置（如遍历到10则exist的第10个位置）的书变为1。...如果再次遍历到相同的数，判断到exist对应位置为1则代表有重复数并输出进result数组 此方法可以用于string 在一个string中 利用string.charAt(int)来获取每个位置的字符
Java中的set是一个不包含重复元素的集合，确切地说，是不包含e1.equals(e2)的元素对。Set中允许添加null。Set不能保证集合里元素的顺序。...下面以set的一个实现类HashSet为例，简单介绍一下set不重复实现的原理： [java] view plain copy print?...com.darren.test.overide.CustomString@12504e0 A com.darren.test.overide.CustomString@1630eb6 这次的equals返回值都为...在HashSet中，基本的操作都是有HashMap底层实现的，因为HashSet底层是用HashMap存储数据的。...当向HashSet中添加元素的时候，首先计算元素的hashcode值，然后用这个（元素的hashcode）%（HashMap集合的大小）+1计算出这个元素的存储位置，如果这个位置位空，就将元素添加进去；
=============================================== 数据合并 在数据处理中，通常将原始数据分开几个部分进行处理而得到相似结构的Series或DataFrame...df2) dat Out[14]: key col1 col2 0 b 1 1 1 c 2 2 pandas默认寻找共同的column，然后合并共同的观测值，...移除重复数据 首先创建一个数据框 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Nov 29 01:33:46 2018 @author: czh """ %clear...，一般情况下，我们需要删除掉这行，主要通过drop_duplicates()函数,该函数返回的结果是一个数据框。...（一般情况下，我们希望去掉某一列重复的观测值），假设我们还有一列值，且只希望根据k1列过滤重复项： data['v1'] = range(7) data data.drop_duplicates(['k1
表示根据手机号去查询模式 * 参数五：selectionArgs 表示查询条件对应的值,new String[]{phoneNumber}表示查询条件对应的值 * 参数六：String..., new String[]{areaName}, null, null, null,null); 全部查询代码如下： /** * 根据景区名称查询景点数据 * @param areaName * @return...表示根据手机号去查询模式 * 参数五：selectionArgs 表示查询条件对应的值,new String[]{phoneNumber}表示查询条件对应的值 * 参数六：String groupBy
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。...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 =...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。
值 规则 ID CA1069 类别 设计 修复是中断修复还是非中断修复 重大 原因 枚举具有多个成员，这些成员显式分配有相同常数值。...规则说明 每个枚举成员都应具有唯一的常数值，或者为其显式分配枚举中的前一个成员以指示共享值的明确意图。...复制粘贴错误：用户复制了一个现有成员定义，然后重命名了该成员，但忘记更改值。 合并多个分支中的解决方案：在不同分支中添加了具有不同名称但有相同值的新成员。...如何解决冲突 若要解决冲突，请分配新的唯一常数值，或分配枚举中的前一个成员以指示共享同一值的明确意图。
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