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Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复,取重复)

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。 这里就简单的介绍一下对于DataFrame去重和取重复的操作。...2.DataFrame去重,可以选择是否保留重复,默认是保留重复,想要不保留重复的话直接设置参数keep为False即可。 ? 3.取DataFrame重复。...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就可以。...这样就把重复取出来了。 ?...到此这篇关于Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复,取重复)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

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CVPR 2020 | IR-Net: 信息保留的二神经网络

这一问题被研究者们广泛关注,本文的动机在于:通过信息保留的思路,设计更高性能的二神经网络。...为了解决以上问题,本文提出了一种新的信息保持网络(IR-Net)模型,它保留了训练过程中的信息,实现了二化模型的高精度。...因为此时,各层的二激活信息熵同样可以最大化,这意味着特征图中信息可以被保留。...因此最终,针对正向传播的Libra参数二化可以表示如下: IR-Net的主要运算操作可以表示为: 2、反向传播中的Error Decay Estimator(EDE) 由于二化的连续性,梯度的近似对于反向传播是不可避免的...为了更好的保留反向传播中由损失函数导出的信息,平衡各训练阶段对于梯度的要求,EDE引入了一种渐进的两阶段近似梯度方法。 第一阶段:保留反向传播算法的更新能力。

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CVPR 2020 | IR-Net: 信息保留的二神经网络(已开源)

这一问题被研究者们广泛关注,本文的动机在于:通过信息保留的思路,设计更高性能的二神经网络。...为了解决以上问题,本文提出了一种新的信息保持网络(IR-Net)模型,它保留了训练过程中的信息,实现了二化模型的高精度。 ?...因为此时,各层的二激活信息熵同样可以最大化,这意味着特征图中信息可以被保留。...2、反向传播中的Error Decay Estimator(EDE) 由于二化的连续性,梯度的近似对于反向传播是不可避免的,这种对sign函数的近似带来了两种梯度的信息损失,包括截断范围外参数更新能力下降造成的信息损失...为了更好的保留反向传播中由损失函数导出的信息,平衡各训练阶段对于梯度的要求,EDE引入了一种渐进的两阶段近似梯度方法。 第一阶段:保留反向传播算法的更新能力。

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Go: 命名返回的使用, return携带还是携带?

在Go语言中,命名返回提供了一种声明函数返回的方式,它可以增加代码的可读性和灵活性。但是,在使用命名返回时,return语句是否应该明确携带返回,是一个常见的困惑。...带命名返回的return 如果在函数中使用了命名返回,你可以在return语句中明确指定返回的,如下所示: func sum(a, b int) (result int) { result =...不带命名返回的return 或者,你可以省略return语句中的返回,让Go自动返回命名返回的当前: func sum(a, b int) (result int) { result = a...+ b return // 自动返回命名返回的当前 } 3....简洁性与明确性:省略return语句中的返回可以让代码更简洁,但可能牺牲了一些明确性。如果函数体比较复杂,明确指定返回可能有助于提高代码的可读性。

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