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Pandas 查找,丢弃值唯一的

前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas查找和丢弃 DataFrame 值唯一的,简言之,就是某的数值除空值外,全都是一样的,比如:全0,全1,或者全部都是一样的字符串如...: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,数据的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”,如下图: 所以只要把的缺失值先丢弃,再统计该的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测值唯一的所有并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作,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 “...值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我的其余文章,提建议,共同进步。

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    Excel公式技巧71:查找中有多少个值出现在另一

    学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 有时候,我们想要知道某中有多少个值同时又出现在另一,例如下图1所示,B中有一系列值,D中有一系列值,哪些值既出现有B又出现在...因为数据较少,不难看出,在B仅有2个值出现在D,即“完美Excel”和“Office”。 ?...MATCH(B3:B13,B3:B13,0) 查找单元格区域B3:B13每个单元格的值在该区域首次出现的位置,得到数组: {1;2;3;1;5;6;2;3;5;1;2} 公式: ROW(B3:B13...D3:D16,0) 转换为: MATCH({"完美Excel";"Office";"Excel";"";"excelperfect";"Word";"";"";"";"";""},D3:D16,0) 查找上述不重复值组成的数组在单元格区域...传递给COUNT函数统计数数字的个数: COUNT({1;5;#N/A;#N/A;#N/A;#N/A;#N/A;#N/A;#N/A;#N/A;#N/A}) 得到结果: 2 即B中有两个值在D中出现

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    问与答112:如何查找的内容是否在另一并将找到的字符添加颜色?

    Q:我在D的单元格存放着一些数据,每个单元格的多个数据使用换行分开,E是对D数据的相应描述,我需要在E的单元格查找是否存在D的数据,并将找到的数据标上颜色,如下图1所示。 ?...A:实现上图1所示效果的VBA代码如下: Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格的数据并存放到数组...,然后遍历该数组,在E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组的值,如果出现则对该值添加颜色。...Bug:通常是交替添加红色和绿色,但是当句子存在多个匹配或者局部匹配时,颜色会打乱。

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    【如何在 Pandas DataFrame 插入一

    前言:解决在Pandas DataFrame插入一的问题 Pandas是Python重要的数据处理和分析库,它提供了强大的数据结构和函数,尤其是DataFrame,使数据处理变得更加高效和便捷。...为什么要解决在Pandas DataFrame插入一的问题? Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构,由行和组成,类似于Excel的表格。...解决在DataFrame插入一的问题是学习和使用Pandas的必要步骤,也是提高数据处理和分析能力的关键所在。 在 Pandas DataFrame 插入一个新。...不同的插入方法: 在Pandas,插入列并不仅仅是简单地将数据赋值给一个新。...总结: 在Pandas DataFrame插入一是数据处理和分析的重要操作之一。通过本文的介绍,我们学会了使用Pandas库在DataFrame插入新的

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    Pandas更改的数据类型【方法总结】

    理想情况下,希望以动态的方式做到这一点,因为可以有数百个,明确指定哪些是哪种类型太麻烦。可以假定每都包含相同类型的值。...>>> s = pd.Series(['1', '2', '4.7', 'pandas', '10']) >>> s 0 1 1 2 2 4.7 3 pandas...默认情况下,它不能处理字母型的字符串’pandas’: >>> pd.to_numeric(s) # or pd.to_numeric(s, errors='raise') ValueError: Unable...DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个,依次处理每一是非常繁琐的,所以可以使用DataFrame.apply处理每一。...例如,用两对象类型创建一个DataFrame,其中一个保存整数,另一个保存整数的字符串: >>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1

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    对比Excel,Python pandas删除数据框架

    标签:Python与Excel,pandas 删除也是Excel的常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法,删除与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除的数据框架,仍然使用前面给出的“用户.xlsx”的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似,我们也可以使用.drop()删除。...唯一的区别是,在该方法,我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法的一些说明: 要删除单列:传入列名(字符串)。 删除多:传入要删除的的名称列表。...图2 del方法 del是Python的一个关键字,可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架删除。 注意,当使用del时,对象被删除,因此这意味着原始数据框架也会更新以反映删除情况。

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    Excel公式练习38: 求一的数字剔除掉另一的数字后剩下的数字

    本次的练习是:如下图1所示,在单元格区域A2:A12和B2:B12给定两数字,要在C从单元格C2开始生成一数字。规则如下: 1. B的数字的数量要小于等于A数字的数量。 2....B的任意数字都可以在A中找到。 3. 在A或B已存放数字的单元格之间不能有任何空单元格。 4. 在C的数字是从A的数字移除B的数字在A第一次出现的数字后剩下的数字。 5....换句话说,B和C的数字合起来就是A的数字。 ? 图1 在单元格D1的数字等于A的数字数量减去B的数字数量后的值,也就是C数字的数量。...公式的思路就是构造一个数组,能够实现在List1和List2之间执行MATCH函数查找时,C的数值就是找不到的值,返回FALSE。 然而,实现起来并不是想像的那么简单。...例如,在原来的List1有三个3,现在变成了3.000001、3.000002和3.000003。 注意,这里区分这些List1数字的小增量不只是随机的,相反,它们将计数每个元素的数量。

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    pandas的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 实际操作我们经常需要寻找数据的某行或者某,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。...读取第二行的值 (2)读取第二行的值 (3)同时读取某行某 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、的名称或标签来索引 iloc:通过行、的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...# 读取第二全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果: (3)同时读取某行某 # 读取第1行,第B对应的值 data3 = data.loc[ 1, "...# 读取第2、3行,第3、4 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果: 注意: 这里的区间是左闭右开,data.iloc[1:3, 2:4]的第4行、第5

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    用过Excel,就会获取pandas数据框架的值、行和

    在Excel,我们可以看到行、和单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些值。...在Python,数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运的是pandas库提供了获取值、行和的简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供(标题)名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度,在本例为4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...在pandas,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获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用行和的交集。...记住这种表示法的一个更简单的方法是:df[列名]提供一,然后添加另一个[行索引]将提供该的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。

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    pythonpandasDataFrame对行和的操作使用方法示例

    pandas的DataFrame时选取行或: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w',使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格的'w',使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格的'w',返回的是DataFrame...6所在的行的第4,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'中大于5所在的行的第3-5(不包括5) Out[32]: c...data.head(1) #返回DataFrame的第一行 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名的,且该也用不到,一般是索引被换掉后导致的,有强迫症的看着难受...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame对行和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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