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Pandas 查找,丢弃唯一

前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame唯一,简言之,就是某数值除空外,全都是一样,比如:全0,全1,或者全部都是一样字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些大多形同虚设,所以当数据集很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ ”,如下图: 所以只要把缺失先丢弃,再统计该唯一个数即可。...代码实现 数据读入 检测唯一所有并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...唯一 ” --> “ 除了空以外唯一个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我其余文章,提建议,共同进步。

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pandas按行按遍历Dataframe几种方式

遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 按行遍历,将DataFrame每一行迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历,将DataFrame每一行迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。...iteritems():按遍历,将DataFrame每一迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df =...(index) # 输出每行索引 1 2 row[‘name’] # 对于每一行,通过列名name访问对应元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1

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Pandas中如何查找某中最大

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:譬如我要查找某中最大,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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python中pandas库中DataFrame对行和操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取行或: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...#利用index进行切片,返回是**前闭后闭**DataFrame, #即末端是包含 #——————新版本pandas已舍弃该方法,用iloc代替——————— data.irow...[0,2]] #选择第2-4行第1、3 Out[17]: a c two 5 7 three 10 12 data.ix[1:2,2:4] #选择第2-3行,3-5(不包括5) Out...,这点与切片稍有不同。...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandasDataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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Pandas数据处理4、DataFrame记录重复出现次数(是总数不是每个数量)

Pandas数据处理4、DataFrame记录重复出现次数(是总数不是每个数量) ---- 目录 Pandas数据处理4、DataFrame记录重复出现次数(是总数不是每个数量) 前言...环境 基础函数使用 DataFrame记录每个出现次数 重复数量 重复 打印重复 总结 ---- 前言         这个女娃娃是否有一种初恋感觉呢,但是她很明显不是一个真正意义存在图片...,可以在很多AI大佬文章中发现都有这个Pandas文章,每个人写法都不同,但是都是适合自己理解方案,我是用于教学,故而我相信我文章更适合新晋程序员们学习,期望能节约大家事件从而更好将精力放到真正去实现某种功能上去...版本:1.4.4 基础函数使用 Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- DataFrame...记录每个出现次数 语法 DataFrame.duplicated(subset=None,keep='first') 参数 subset:判断是否是重复数据时考虑 keep:保留第一次出现重复数据还是保留最后一次出现

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Python 数据处理:Pandas使用

DataFrame是一个表格型数据结构,它含有一组有序,每可以是不同类型(数值、字符串、布尔等)。...(pop1) print(frame3.values) 如果DataFrame数据类型不同,由于 NumPy 数组存储数据类型需要一致,则数组dtype就会选用能兼容所有数据类型:...通过标签选取行或 get_value, set_value 通过行和标签选取单一 ---- 2.5 整数索引 处理整数索引 Pandas 对象常常难住新手,因为它与 Python 内置列表和元组索引语法不同...最大最小差,在frame都执行了一次。...方法 描述 count 非NA数量 describe 针对Series或各DataFrame列计算汇总统计 min、max 计算最小和最大 argmin、argmax 计算能够获取到最小和最大索引位置

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用过Excel,就会获取pandas数据框架中、行和

df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例中为4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas中获取。...每种方法都有其优点和缺点,因此应根据具体情况使用不同方法。 点符号 可以键入“df.国家”以获得“国家”,这是一种快速而简单获取方法。但是,如果列名包含空格,那么这种方法行不通。...请注意双方括号: dataframe[[列名1,列名2,列名3,…]] 图6 使用pandas获取行 可以使用.loc[]获取行。请注意此处是方括号,而不是圆括号()。...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 要获取单个单元格,我们需要使用行和交集。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc语法是df.loc[行,],需要提醒行(索引)和可能是什么?

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Python库介绍16 DataFrame常用属性

DataFrame 具有许多常用属性,这些属性提供了关于数据集元信息或描述性统计【shape】返回DataFrame形状import pandas as pdimport numpy as npa=...int32')line=['ZhangSan','LiSi','WangWu','ZhaoLiu','SunQi']columns=['Literature','Math','English']df=pd.DataFrame...(a,index=line,columns=columns)print(df.shape)【dtypes】返回元素数据类型print(df.dtypes)【index】行索引print(df.index...)【columns】索引print(df.columns)【values】数据print(df.values)可以看到,返回跟numpy格式相同因为pandas是基于numpy【size】数据总个数...【describe()】返回 DataFrame 中数值统计摘要可以看到,统计结果列出了每一元素个数、平均值、标准差、最大最小,以及不同区间数值信息

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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定

pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame数据合并成一个新 NumPy 数组。...values 属性返回 DataFrame 指定 NumPy 表示形式。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成随机数数组和从 DataFrame 提取出来组成数组。...结果是一个新 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame 中 “label” 作为最后一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,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

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Pandas数据处理——通过value_counts提取某一列出现次数最高元素

这个图片来自于AI生成,我起名叫做【云曦】,根据很多图片进行学习后生成  Pandas数据处理——渐进式学习——通过value_counts提取某一列出现次数最高元素 ---- 目录 Pandas...数据处理——渐进式学习——通过value_counts提取某一列出现次数最高元素 前言 环境 基础函数使用 value_counts函数 具体示例 参数normalize=True·百分比显示 参数...AI大佬文章中发现都有这个Pandas文章,每个人写法都不同,但是都是适合自己理解方案,我是用于教学,故而我相信我文章更适合新晋程序员们学习,期望能节约大家事件从而更好将精力放到真正去实现某种功能上去...版本:1.4.4 基础函数使用 Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- value_counts...,只适用于数字数据 dropna : 对元素进行计数开始时默认空 具体示例 模拟数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame

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数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

用多个文件建立 DataFrame ~ 按 上个技巧按行合并数据集,但是如果多个文件包含不同,该怎么办? 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件,每个文件都包含 3 。 ?...用一个 DataFrame 合并聚合输出结果 本例用还是 orders。 ? 如果想新增一,为每行列出订单总价,要怎么操作?上面介绍过用 sum() 计算总价。 ?...接下来,为 DataFrame 新增一,total_price。 ? 如上所示,每一行都列出了对应订单总价。 这样一来,计算每行产品占订单总价百分比就易如反掌了。 ? 20....上面显示了不同性别,不同舱型幸存率,输出结果是一个多重索引序列(Series),这种形式与实际数据相比多了多重索引。...可以看到,这个表隐藏了索引,闭市价最小用红色显示,最大用浅绿色显示。 再看一下背景色渐变样式。 ? 交易量(Volume)现在按不同深浅蓝色显示,一眼就能看出来数据大小。

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Pandas 25 式

用多个文件建立 DataFrame ~ 按 上个技巧按行合并数据集,但是如果多个文件包含不同,该怎么办? 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件,每个文件都包含 3 。 ?...用一个 DataFrame 合并聚合输出结果 本例用还是 orders。 ? 如果想新增一,为每行列出订单总价,要怎么操作?上面介绍过用 sum() 计算总价。 ?...接下来,为 DataFrame 新增一,total_price。 ? 如上所示,每一行都列出了对应订单总价。 这样一来,计算每行产品占订单总价百分比就易如反掌了。 ? 20....上面显示了不同性别,不同舱型幸存率,输出结果是一个多重索引序列(Series),这种形式与实际数据相比多了多重索引。...可以看到,这个表隐藏了索引,闭市价最小用红色显示,最大用浅绿色显示。 再看一下背景色渐变样式。 ? 交易量(Volume)现在按不同深浅蓝色显示,一眼就能看出来数据大小。

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