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python pandas dataframe 去重函数的具体使用

今天笔者想对pandas中的行进行去重操作，找了好久，才找到相关的函数 先看一个小例子 from pandas import Series, DataFrame data = DataFrame({...而 drop_duplicates方法，它用于返回一个移除了重复行的DataFrame 这两个方法会判断全部列，你也可以指定部分列进行重复项判段。...drop_duplicates根据数据的不同情况及处理数据的不同需求，通常会分为两种情况，一种是去除完全重复的行数据，另一种是去除某几列重复的行数据，就这两种情况可用下面的代码进行处理。 1....例如，希望对名字为k2的列进行去重， data.drop_duplicates(['k2']) 到此这篇关于python pandas dataframe 去重函数的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关...python pandas dataframe 去重函数内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！

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pandas dataframe删除一行或一列：drop函数

pandas dataframe删除一行或一列：drop函数 【知识点】 用法： DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None, inplace...=False) 参数说明： labels 就是要删除的行列的名字，用列表给定 axis 默认为0，指删除行，因此删除columns时要指定axis=1； index 直接指定要删除的行 columns...直接指定要删除的列 inplace=False，默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新dataframe； inplace=True，则会直接在原数据上进行删除操作，删除后无法返回。...因此，删除行列有两种方式： 1）labels=None,axis=0的组合 2）index或columns直接指定要删除的行或列 【实例】 # -*- coding: UTF-8 -*- import...pandas as pd df=pd.read_excel('data_1.xlsx') print(df) df=df.drop(['学号','语文'],axis=1) print(df) df=df.drop

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pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

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的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(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) # 输出每行的索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一行，通过列名name访问对应的元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1

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pandas dataframe 中的explode函数用法详解

在使用 pandas 进行数据分析的过程中，我们常常会遇到将一行数据展开成多行的需求，多么希望能有一个类似于 hive sql 中的 explode 函数。 这个函数如下： Code # !.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode...(df, "listcol") Description 将 dataframe 按照某一指定列进行展开，使得原来的每一行展开成一行或多行。...( 注：该列可迭代， 例如list, tuple, set) 补充知识：Pandas列中的字典/列表拆分为单独的列 我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧 [1] df Station ID Pollutants...dataframe 中的explode函数用法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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Pandas数据处理2、DataFrame的drop函数具体参数使用详情

Pandas数据处理2、DataFrame的drop函数具体参数使用详情 ---- 目录 Pandas数据处理2、DataFrame的drop函数具体参数使用详情 前言 环境 基础函数的使用 drop...，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章，每个人的写法都不同，但是都是适合自己理解的方案，我是用于教学的，故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习...版本：1.4.4 基础函数的使用 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) ---- drop...axis参数测试 axis=0 axis参数测试，我们使用axis=0.删除行标为【1,2,3】的行。...df = df.drop(columns=['name', 'sex']) print(df) 总结 这个函数与删除空值有些不同，这个是指定删除，就是人为确认某行或某列无用的时候进行具体的删除操作。

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Pandas库的基础使用系列---DataFrame练习

像我们目前只读取了一个Excel表中的一个sheet的数据，这个sheet的数据通常我们在pandas中称其为DataFrame，它可以包含一组有序的列(Series), 而每个Series可以有不同的数据类型...自定义默认索引我们之前注意到读取excel数据后，pandas会自动为我们添加一列它是从0开始的一个index，我们试着将它修改为汉字的表现，即零，一，二，三，四这样的。...修改前的代码import pandas as pddf = pd.read_excel(".....date_range这个方法创建了一个从20231213开始连续11天的列表，然后将它赋值给df.index使用月份作为索引 df = pd.read_excel(".....period_range这个方法，并指定了开始和结束的月份，同时指定了使用月份。

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python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

用pandas中的DataFrame时选取行或列： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame...下面是简单的例子使用验证： import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame...类型,**注意**这种取法是有使用条件的，只有当行索引不是数字索引时才可以使用，否则可以选用`data[-1:]`--返回DataFrame类型或`data.irow(-1)`--返回Series类型...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的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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python下的Pandas中DataFrame基本操作，基本函数整理

参考链接： Pandas DataFrame中的转换函数 pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍...，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角。...谈到pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说，都不太好分清使用的场合与用途。   ...DataFrame.DataFrame.pop(item)返回删除的项目DataFrame.tail([n])返回最后n行DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level..., min_periods])返回本数据框成对列的相关性系数DataFrame.corrwith(other[, axis, drop])返回不同数据框的相关性DataFrame.count([axis

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python下的Pandas中DataFrame基本操作（一），基本函数整理

pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角...谈到pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说，都不太好分清使用的场合与用途。...DataFrame.pop(item) 返回删除的项目 DataFrame.tail([n]) 返回最后n行 DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level]) Returns...函数应用&分组&窗口 方法 描述 DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …]) 应用函数 DataFrame.applymap(func) Apply a function...DataFrame.corr([method, min_periods]) 返回本数据框成对列的相关性系数 DataFrame.corrwith(other[, axis, drop]) 返回不同数据框的相关性

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用python的pandas打开csv文件_如何使用Pandas DataFrame打开CSV文件 – python

当我尝试使用pandas.read_csv打开文件时，出现此错误消息 message : UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xa1...然后照常读取文件： import pandas csvfile = pandas.read_csv(‘file.csv’, encoding=’utf-8′) 如何使用Pandas groupby在组上添加顺序计数器列...– python 我觉得有比这更好的方法：import pandas as pd df = pd.DataFrame( [[‘A’, ‘X’, 3], [‘A’, ‘X’, 5], [‘A’, ‘Y’...我发现R语言的relaimpo包下有该文件。不幸的是，我对R没有任何经验。我检查了互联网，但找不到。这个程序包有python端口吗？如果不存在，是否可以通过python使用该包？...我正在开发一个使用数据库存储联系人的小型应用程序。

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Pandas的Apply函数具体使用

这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果...，则apply函数会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。...假如我们想要得到表格中的PublishedTime和ReceivedTime属性之间的时间差数据，就可以使用下面的函数来实现： import pandas as pd import datetime...函数多了两个参数，这样我们在使用apply函数的时候要自己传递参数，代码中显示的三种传递方式都行。...Pandas的Apply函数具体使用的文章就介绍到这了,更多相关Pandas Apply函数内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！

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Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索)

Pandas数据处理——渐进式学习 ---- 目录 Pandas数据处理——渐进式学习 前言 DataFrame函数 DataFrame构造函数 DataFrame属性和数据 DataFrame类型转换...AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章，每个人的写法都不同，但是都是适合自己理解的方案，我是用于教学的，故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习，期望能节约大家的事件从而更好的将精力放到真正去实现某种功能上去...本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。...---- DataFrame函数 DataFrame构造函数 函数语法 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) 函数参数 data：表示要传入的数据...，故而我们一定要讲DataFrame活学活用，当然也离不开Numpy的使用。

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【Python】Pandas的apply函数使用示例

apply 是 pandas 库的一个很重要的函数，多和 groupby 函数一起用，也可以直接用于 DataFrame 和 Series 对象。...主要用于数据聚合运算，可以很方便的对分组进行现有的运算和自定义的运算。 ?...数据集 使用的数据集是美国人口普查的数据，可以从这里下载，里面包含了CSV数据文件和PDF说明文件，说明文件里解释了每个变量的意义。 数据大致是这个样子： ?...美国人口普查数据 问题 以每个州人口最多的 3 个县的人口总和为这个州人口的衡量标准，哪 3 个州人口最多？ 在 2010 年至 2015 年间人口变化幅度最大的是哪个县？...分析 先按州分组，再对每个州内的县进行排序选出人口最多的 3 个县求和，作为每个州的人口数，最后排序。

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Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

In [1]: from pyspark.sql.functions import rand, randn In [2]: # 创建一个包含1列10行的DataFrame....可以使用describe函数来返回一个DataFrame, 其中会包含非空项目数, 平均值, 标准偏差以及每个数字列的最小值和最大值等信息....列联表是统计学中的一个强大的工具, 用于观察变量的统计显着性(或独立性). 在Spark 1.4中, 用户将能够将DataFrame的两列进行交叉以获得在这些列中观察到的不同对的计数....5.出现次数多的项目 找出每列中哪些项目频繁出现, 这对理解数据集非常有用. 在Spark 1.4中, 用户将能够使用DataFrame找到一组列的频繁项目....对于采用两个参数作为输入的函数, 例如pow(x, y)(计算x的y次幂), hypot(x, y)(计算直角三角形的斜边长), 两个独立的列或者列的组合都可以作为输入参数.

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Pandas库的基础使用系列---获取行和列

前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了，但是值得注意的是，如果我们使用了-1，那么就不能用loc而是要用iloc。大家还记得它们的区别吗？...接下来我们再看看获取指定行指定列的数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单，大家要注意的是，这里的2并不算是所以哦，而是行名称，只不过是用了padnas自动帮我创建的行名称。...如果要使用索引的方式，要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单，接下来我们再看看如何获取多行多列。为了更好的的演示，咱们这次指定索引列df = pd.read_excel("..

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