一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。 大佬们，如何把某一列中包含某个值的所在行给删除？比方说把包含电力这两个字的行给删除。...二、实现过程 这里【莫生气】给了一个思路和代码： # 删除Column1中包含'cherry'的行 df = df[~df['Column1'].str.contains('电力')] 经过点拨，顺利地解决了粉丝的问题...后来粉丝增加了难度，问题如下：但如果我同时要想删除包含电力与电梯,这两个关键的，又该怎么办呢？ 这里【莫生气】和【FANG.J】继续给出了答案，可以看看上面的这个写法，中间加个&符号即可。...顺利地解决了粉丝的问题。 但是粉丝还有其他更加复杂的需求，其实本质上方法就是上面提及的，如果你想要更多的话，可以考虑下从逻辑 方面进行优化，如果没有的话，正向解决，那就是代码的堆积。...这里给大家分享下【瑜亮老师】的金句：当你"既要，又要，还要"的时候，代码就会变长。
本文目录 drop_duplicates函数介绍 加载数据 按照某一列去重实例 3.1 按照某一列去重(参数为默认值) 3.2 按照某一列去重(改变keep值) 3.3 按照某一列去重(inplace...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。...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...三、按照某一列去重 1 按照某一列去重(参数为默认值) 按照name1对数据框去重。...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-
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。...data = {'label': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data) 这两行代码创建了一个包含单列数据的 DataFrame。...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。
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">column> 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：cellValue为后台返回的值 */ formatBoolean...: function (row, column, cellValue) { var ret = '' //你想在页面展示的值 if (cellValue
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 =...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 name = pd.read_csv
以下是一些常见的操作： 示例：计算平均值 假设Excel文件包含一个名为amount的列，记录了某个数值。...我们可以使用Pandas计算这一列的平均值： average_amount = df['amount'].mean() print('Average amount:', average_amount)...Pandas提供了多种方法来处理缺失值，例如使用dropna()删除包含缺失值的行，或使用fillna()填充缺失值。...# 删除包含缺失值的行 df_cleaned = df.dropna() # 填充缺失值 df_filled = df.fillna(0) 数据类型转换 有时，我们需要将某列的数据类型转换为其他类型，...# 根据某列的值进行分组，并计算平均值 grouped_data = df.groupby('category_column')['value_column'].mean() 数据可视化 除了数据处理，
我们在对比系统目前存在的生日与身份证的时候会问，怎么只取其中值的特定位置，获得对比结果。 例如我们有一个值是123456789,那么我们怎么只显示4567呢？...= RBD AND table2.ResidentialID like '__________________' 我们可以参考w3schools 的介绍。 也就是，从身份证第7位起，长度为8位。...注意，他和程序中的index不一样，开始第一个字符就是1，而不是0。
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。...删除包含缺失值的行 df_cleaned = df.dropna() # 2....中的特定列进行自定义计算并生成新的列。...8.3 使用 explode() 拆分列表 如果某一列包含多个元素组成的列表，你可以使用 Pandas 的 explode() 方法将列表拆分为独立的行。
对于大数据集，变量path1将是“yellow_tripdata/yellow_tripdata*.parquet”; 进行数据转换:a)连接两个DF，b)根据PULocationID计算行程距离的平均值...，c)只选择某些条件的行，d)将步骤b的值四舍五入为2位小数，e)将列“trip_distance”重命名为“mean_trip_distance”，f)对列“mean_trip_distance”进行排序...下面是每个库运行五次的结果: Polars Dask 2、中等数据集 我们使用1.1 Gb的数据集，这种类型的数据集是GB级别，虽然可以完整的加载到内存中，但是数据体量要比小数据集大很多。...Polars Dask 3、大数据集 我们使用一个8gb的数据集，这样大的数据集可能一次性加载不到内存中，需要框架的处理。...Polars Dask 总结 从结果中可以看出，Polars和Dask都可以使用惰性求值。
False]) # 按单列对DataFrame进行分组并计算另一列的平均值 grouped_data = df.groupby('column_name')['other_column'].mean...() # 按多列对DataFrame进行分组并计算另一列的总和 grouped_data = df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])['other_column...')['other_column'].sum().reset_index() / 06 / 加入/合并 在pandas中，你可以使用各种函数基于公共列或索引来连接或组合多个DataFrame。...df1, df2, on='A', how='right') / 07 / Pandas中的统计 Pandas提供了广泛的统计函数和方法来分析DataFrame或Series中的数据。...# 计算某列的最大值 df['column_name'].max() # 计算某列中非空值的数量 df['column_name'].count() # 计算列中某个值的出现次数 df['column_name
Dask Bag：使我们可以将JSON文件加载到固定大小的块中，并在每行数据上运行一些预处理功能 DASK DATAFRAME：将DASK Bag转换为DASK DATAFRAME，并可以用类似Pandas...of the paper and add it to the row as a new column Args: row: a row of the dask bag...由于Dask支持方法链，因此我们可以仅保留一些必需的列，然后删除不需要的列。...主键idx和其他字段categories、title、abstract是VARCHAR数据类型，而嵌入是包含emb_dim维度嵌入的FLOAT_VECTOR字段。...只需要一行代码就可以下载预训练的模型，我们还编写了一个简单的辅助函数，将Dask dataframe分区的整个文本列转换为嵌入。
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： ? ?...string strValue = row.get_Value(fieldindex).ToString();//获取每一行当前要修改的属性值 string newValue...= "X";//新值，可以根据需求更改，比如字符串部分拼接等。
Dask Bag：是一个基于RDD（Resilient Distributed Dataset）理念的无序、不可变的数据集，适合进行批量处理和文本分析。...你可以从CSV文件、Parquet文件等多种格式加载数据，并执行Pandas中的大多数操作。...()) # 删除缺失值 df = df.dropna() # 计算某一列的均值 mean_value = df['column_name'].mean().compute() print(f'均值:...{mean_value}') # 按照某一列进行分组并计算均值 grouped = df.groupby('group_column')['value_column'].mean() result...mean_value：计算并输出某一列的均值。 result：按列分组后的均值结果。 Dask Array Dask Array允许你处理大于内存的数组，适用于需要处理大规模Numpy数组的情况。
=True) 更改数据格式astype() isin #计算一个“Series各值是否包含传入的值序列中”的布尔数组 unique #返回唯一值的数组...丢弃缺失值dropna() # 默认axi=0（行）；1（列），how=‘any’ df.dropna()#每行只要有空值，就将这行删除 df.dropna(axis=1)#每列只要有空值，整列丢弃...df.dropna(how='all')# 一行中全部为NaN的，才丢弃该行 df.dropna(thresh=3)# 每行至少3个非空值才保留 缺失值填充fillna() df.fillna(0)...df.fillna({1:0,2:0.5}) #对第一列nan值赋0，第二列赋值0.5 df.fillna(method='ffill') #在列方向上以前一个值作为值赋给NaN 值替换replace(...的操作，前者操作一行或者一列，后者操作每个元素 These are techniques to apply function to element, column or dataframe.
pandas 的核心是名叫DataFrame的对象类型- 本质上是一个值表，每行和每列都有一个标签。...聚合是也是统计的基本工具之一。除了 sum()，pandas 还提供了多种聚合函数，包括mean()计算平均值、min()、max()和多个其他函数。...1.6 从现有列创建新列通常在数据分析过程中，发现需要从现有列中创建新列。Pandas轻松做到。...通过告诉 Pandas 将一列除以另一列，它识别到我们想要做的就是分别划分各个值（即每行的“Plays”值除以该行的“Listeners”值）。...(index=names)追加一列，并且值为svds# Add a column to the dataset where each column entry is a 1-D array and each
/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作，以最大值和最小值的求取为例，这里以第一列为目标数据，来进行求值。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨
示例： 查看数值列的统计信息。 df.desrcibe() 6. 选择列 df['ColumnName'] 使用方式： 通过列名选择DataFrame中的一列。 示例： 选择“Salary”列。...选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式： 通过列名选择DataFrame中的一列。 示例： 选择“Name”和“Age”列。...合并DataFrame（基于键） pd.merge(df1, df2, on='KeyColumn', how='inner') 使用方式： 使用指定列进行合并，指定合并方式（内连接、左连接、右连接、外连接...使用isin进行过滤 df[df['Column'].isin(['value1', 'value2'])] 使用方式： 使用isin过滤包含在给定列表中的值的行。...使用value_counts计算唯一值的频率 df['Column'].value_counts() 使用方式： 使用value_counts计算某列中每个唯一值的频率。
示例： 查看数值列的统计信息。 df.describe() 6. 选择列 df['ColumnName'] 使用方式： 通过列名选择DataFrame中的一列。 示例： 选择“Salary”列。...选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式： 通过列名列表选择DataFrame中的多列。 示例： 选择“Name”和“Age”列。...合并DataFrame（基于键） pd.merge(df1, df2, on='KeyColumn', how='inner') 使用方式： 使用指定列进行合并，指定合并方式（内连接、左连接、右连接、...使用isin进行过滤 df[df['Column'].isin(['value1', 'value2'])] 使用方式： 使用isin过滤包含在给定列表中的值的行。...使用value_counts计算唯一值的频率 df['Column'].value_counts() 使用方式： 使用value_counts计算某列中每个唯一值的频率。
, 默认是判断缺失值的时候会考虑所有列, 传入了subset只会考虑subset中传入的列 how any 只要有缺失就删除 all 只有整行/整列数据所有的都是缺失值才会删除 inplace 是否在原始数据中删除缺失值...def avg_3_apply(col): # dataframe默认是传入一列一列 x=col[0] y=col[1] z=col[2] return (x+y+z).../3 df.apply(avg_3_apply) 按一列一列执行结果:(一共两列，所以显示两行结果) 创建一个新的列'new_column'，其值为'column1'中每个元素的两倍，当原来的元素大于...'new_column'] =df['column1'].apply(lambda x:x*2) # 检查'column1'中的每个元素是否大于10，如果是，则将新列'new_column'中的值赋为...按行 # 可以翻译为：df['new_column']=0 或 row['new_column'] 请创建一个两列的DataFrame数据，自定义一个lambda函数用来两列之和，并将最终的结果添加到新的列
面对缺失值三种处理方法： option 1： 去掉含有缺失值的样本（行） option 2：将含有缺失值的列（特征向量）去掉 option 3：将缺失值用某些值填充（0，平均值，中值等） 对于dropna..., subset=None, inplace=False) 参数说明： axis: axis=0: 删除包含缺失值的行 axis=1: 删除包含缺失值的列 how: 与axis配合使用 how=‘...any’ :只要有缺失值出现，就删除该行货列 how=‘all’: 所有的值都缺失，才删除行或列 thresh： axis中至少有thresh个非缺失值，否则删除 比如 axis=0，thresh=10...：标识如果该行中非缺失值的数量小于10，将删除改行 subset: list 在哪些列中查看是否有缺失值 inplace: 是否在原数据上操作。...‘A’, ‘B’, ‘C’, and ‘D’, with 0, 1, 2, and 3 respectively. # 每一列使用不同的缺失值 >>> values = { 'A': 0, 'B':
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