Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。...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...结果和按照某一列去重(参数为默认值)是一样的。 如果想保留原始数据框直接用默认值即可，如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...四、按照多列去重 对多列去重和一列去重类似，只是原来根据一列是否重复删重。现在要根据指定的列判断是否存在重复（顺序也要一致才算重复）删重。...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-
先来添加列 data = [‘a’,’b’,’c’] df[‘字母’] = data import pandas as pd filename = '....pd.read_csv(filename,encoding='gbk') data = ['a','b','c'] df['字母'] = data df.to_csv(filename,index=None) 由于我们的列标签是中文...再来添加行 df.loc[4]=[4,’d’] import pandas as pd filename = '.
在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...语法如下： df.loc[行，列] 其中，列是可选的，如果留空，我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引，因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。...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获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...接着，.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述，.loc的语法是df.loc[行，列]，需要提醒行（索引）和列的可能值是什么？
一、前言 前几天在Python白银交流群【星辰】问了一个pandas处理Excel数据的问题，提问截图如下： 下图是他的原始代码截图： 二、实现过程 其实他这个代码，已经算实现了，如果分别进行定义的话...，每一列做一个变量接收，也是可以实现效果的，速度上虽然慢一些，但是确实可行。...for i in range(1, 4): df[f'min{i}'] = df[['标准数据', f'测试{i}']].min(axis=1) print(df) 看上去确实是实现了多列比较的效果...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【星辰】提问，感谢【dcpeng】给出的思路和代码解析，感谢【Jun】、【瑜亮老师】等人参与学习交流。
使用pandas Dataframe，可以轻松添加/删除列，切片，建立索引以及处理空值。 现在，我们已经了解了pandas的基本功能，我们将专注于专门用于特征工程的pandas。 !...和apply() 用于聚合功能的 groupby() 和transform() 用于基于日期和时间特征的Series.dt() 了解数据 为了更好地理解该概念，我们将处理Big Mart销售预测数据。...在这里，我们以正确的顺序成功地将该列转换为标签编码的列。 用于独热编码的get_dummies() 获取虚拟变量是pandas中的一项功能，可帮助将分类变量转换为独热变量。...在此，每个新的二进制列的值1表示该子类别在原始Outlet_Type列中的存在。 用于分箱的cut() 和qcut() 分箱是一种将连续变量的值组合到n个箱中的技术。...pandas具有两个对变量进行分箱的功能，即cut() 和qcut() 。 qcut() ： qcut是基于分位数的离散化函数，它试图将bins分成相同的频率组。
本附注的结构: 导入数据 导出数据 创建测试对象 查看/检查数据 选择查询 数据清理 筛选、排序和分组 统计数据 首先，我们需要导入pandas开始: import pandas as pd 导入数据...选择 在训练机器学习模型时，我们需要将列中的值放入X和y变量中。...df.iloc[0,1] # First element of Second column >>> 68.0 数据清理 rename()函数在需要重命名某些选定列时非常有用，因为我们只需要指定要重命名的列的信息...假设我们想按性别将值分组，并计算物理和化学列的平均值和标准差。...使用max()查找每一行和每列的最大值 # Get a series containing maximum value of each row max_row = df.max(axis=1) ?
head：返回前几行，通常用于检查数据是否正确读取，以及了解数据字段和形态等基本信息。tail：检查最后几行。在处理大文件时，读取可能不完整，可以通过它检查是否完整读取数据。...注意：重要参数id_vars（对于标识符）和 value_vars（其值对值列有贡献的列的列表）。pivot：将长表转换为宽表。...注意：重要参数index（唯一标识符）， columns（列成为值列），和 values（具有值的列）。...图片 9.合并数据集我们对多个数据集Dataframe合并的时候，可能用到下列的函数（包括表关联和拼接）。merge：基于某些字段进行表关联。...图片 10.分组统计我们经常会需要对数据集进行分组统计操作，常用的函数包括：groupby：创建一个 GroupBy 分组对象，可以基于一列或多列进行分组。
；deviceType 设备的类型，如手机，平板和电脑，后两列是订单创建时间和支付时间。...# datetime格式，需要确保日期和时间发生在2016年 # payTime 列 付时间，滞后可能有2017年的数据 # 对两个时间列，先转换成pandas对象,以读取索引的方式对数据进行处理 df.createTime...# 数据清洗完毕 # 业务分析中一般数据清洗和转换会占用很多时间 # 某些工作中，数据的缺失还需要去系统中查数据填补上去，需要保持耐心~ 04 数据分析 数据分析按照选取一列作为维度...(productId_turnover.tail(10)) # 销量（下单数） productId_orderCount = df.groupby('productId').count()['orderId...数据清洗的策略是按列进行分析是否有重复值，异常值和缺失值，如果只有几行重复值和异常值，在数据量较大时可以直接删除。
)在上面的例子中，我们分别使用了head()、tail()和describe()函数来查看数据的头部、尾部和摘要统计信息。...通过pandas提供的功能，我们可以方便地根据不同的需求进行数据的筛选和提取。四、数据处理和分组操作数据处理。pandas库提供了丰富的数据处理功能，包括数据清洗、缺失值处理、重复值处理等。...通过pandas提供的功能，我们可以方便地对数据进行各种处理，使数据更加干净和规范。分组操作。pandas库支持数据的分组操作，可以根据某些列进行分组，并进行聚合计算。...代码示例：import pandas as pd# 按列进行分组并计算平均值grouped\_df = df.groupby('column\_name').mean()# 多列分组并计算总和grouped...\_df = df.groupby(['column1', 'column2']).sum()在上面的例子中，我们分别按列进行了分组，并计算了平均值；另外，我们还进行了多列分组，并计算了总和。
() 查询数据的末尾5行 3 pandas.qcut() 基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut() 基于分位数的离散化函数 5 pandas.date_range()...9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...9 reindex 通过标签选取行或列 10 get_value 通过行和列标签选取单一值 11 set_value 通过行和列标签选取单一值 举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc...举例：判断city列的值是否为北京 df_inner['city'].isin(['beijing']) 七、分组的方法 序号 方法 说明 1 DataFrame.groupby() 分组函数 2 pandas.cut...举例：.groupby用法 group_by_name=salaries.groupby('name') print(type(group_by_name)) 输出结果为： <class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy
获取指定的列和行 import pandas as pd df = pd.read_csv('xxxx.xls') 获取行操作df.loc[3:6]获取列操作df['rowname']取两列df[['...[‘b’].unique()查看某一列的唯一值df.values查看数据表的值df.columns查看列名df.head()查看默认的前 10 行数据df.tail()查看默认的后 10 行数据 数据表清洗...loc函数按标签值进行提取iloc按位置进行提取ix可以同时按标签和位置进行提取 具体的使用见下： df.loc[3]按索引提取单行的数值df.iloc[0:5]按索引提取区域行数据值df.reset_index...([‘beijing’])判断 city 的值是否为北京df.loc[df[‘city’].isin([‘beijing’,‘shanghai’])]判断 city 列里是否包含 beijing 和 shanghai...df.groupby(‘city’).count()按 city 列分组后进行数据汇总df.groupby(‘city’)[‘id’].count()按 city 进行分组，然后汇总 id 列的数据df.groupby
6 数据表的分组和整合 DataFrame 中的数据可以根据某些规则分组，然后在每组的数据上计算出不同统计量。...来分组： grouped = data1.groupby('Symbol') grouped <pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy object...data.groupby('Symbol').apply(top) ---- 上面在使用 top() 时，对于 n 和 column 我们都只用的默认值 5 和 'Volumn'。...它们只是改变数据表的布局和展示方式而已。 ---- 【分组数据表】用 groupBy 函数按不同「列索引」下的值分组。一个「列索引」或多个「列索引」就可以。...---- 至此，我们已经打好 Python Basics 的基础，能用 NumPy 做数组计算，能用 SciPy 做插值、积分和优化 ，能用 Pandas 做数据分析 ，现在已经搞很多事情了。
先把pandas的官网给出来，有找不到的问题，直接官网查找：https://pandas.pydata.org/ 首先给出一个示例数据，是一些用户的账号信息，基于这些数据，咱们今天给出最常用，最重要的50...查看数据后几行 df.tail() 使用方式： 用于查看DataFrame的后几行，默认为后5行。 示例： 查看后3行数据。 df.tail(3) 4....选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...： 使用groupby和transform在组内进行操作，并将结果广播到原始DataFrame。...示例： 计算每个组的平均值、最小值和最大值。 df.groupby('Status').agg({'Salary': ['mean', 'min', 'max']}) 50.
今天，我们将探讨如何在 Python 的 Pandas 库中创建 GroupBy 对象以及该对象的工作原理。...这里需要注意的是，transformation 一定不能修改原始 DataFrame 中的任何值，也就是这些操作不能原地执行 转换 GroupBy 对象数据的最常见的 Pandas 方法是 transform...例如我们可能希望只保留所有组中某个列的值，其中该列的组均值大于预定义值。...将此数据结构分配给一个变量，我们可以用它来解决其他任务 总结 今天我们介绍了使用 pandas groupby 函数和使用结果对象的许多知识 分组过程所包括的步骤 split-apply-combine...如何一次将多个函数应用于 GroupBy 对象的一列或多列 如何将不同的聚合函数应用于 GroupBy 对象的不同列 如何以及为什么要转换原始 DataFrame 中的值 如何过滤 GroupBy 对象的组或每个组的特定行
Pandas 是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...head()方法和tail() 方法则是分别显示数据集的前n和后n行数据。如果想要随机看N行的数据，可以使用sample()方法。...df.shape 输出： (5, 2) 另外，len()可以查看某列的行数，count()则可以查看该列值的有效个数，不包含无效值（Nan）。...缺失值与重复值 Pandas清洗数据时，判断缺失值一般采用isnull()方法。...df.query("语文 > 英语") 输出： select_dtypes()方法可用于筛选某些数据类型的变量或列。举例，我们仅选择具有数据类型'int64'的列。
Pandas的主要特点 基于Numpy创建，继承了Numpy中优秀的特点； 能够直接读取结构化数据进行操作； 以类似于表格的形式呈现数据，便于观察； 提供了大量的数理统计方法。...# 查看列名 # 查看整体统计信息 df1.info() # 查看数据的统计摘要 df1.describe() # 数据的转置（列和行进行互换） df1.T # 按照标签排序 # axis：0...# df2.fillna() 10 删除数据 # 删除具体列 df2.drop('A', axis=1) # 删除具体的行 df2.drop('a', axis=0) # 根据索引值进行删除 df2...'] # 删除某列包含特殊字符的行 df2[~df2.E.str.contains('te')] # 取包含某些字符的记录 df2[df2.E.str.contains('te')] 11 数据的合并...('A') # 根据分组统计数值和 df5.groupby('A').sum() # 对分组进行迭代 for name, group in df5.groupby('B'): print(name
过滤数据框 conditon是每行的True或者False值序列（因此condition的长度必须和 dataframe 行的长度相同） 在 Pandas 中，只需在整个列上编写一个布尔表达式，就可以为每一行生成...True 或 False 值 Pandas 仅会显示行为True的值。...： 循环遍历值并分别转换； 使用内置的 Pandas 函数一次性转换列。...使用.dropna()删除缺失值： df_auto['make'].tail(3) 45 Plym....) 示例 2：堆叠与去堆叠（Stack and Unstack） Stack和Unstack是高级操作符，用于基于多级索引来重塑数据框。
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。...df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观测值（即行） france_churn = df[(df.Geography...12.Groupby 函数 Pandas Groupby 函数是一个多功能且易于使用的功能，可帮助获取数据概述。它使浏览数据集和揭示变量之间的基本关系更加容易。 我们将做几个组比函数的示例。...低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。 我们可以通过将其数据类型更改为"类别"来节省内存。...get_option：返回当前选项 set_option：更改选项 让我们将小数点的显示选项更改为 2。
C float32 D int32 E category F object dtype: object 查看head和tail...coords=dftest.as_matrix(columns=['longitude','latitude']) 过滤 pandas如何去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行？...DF.drop(DF.columns[ : ], axis=1,inplace=True) # Note: zero indexed pandas删除列 根据时间范围过滤 df = df.set_index...['speed']<1] # python3中的 df06 = df04.loc[True - (float(df04.columns[-6]) > 0.0)] groupby 利用pandas进行数据分组及可视化...pandas聚合和分组运算——GroupBy技术(1) 例1 from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs from matplotlib
(n) # 查看DataFrame对象的最后n行 df.shape() # 查看行数和列数 df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息 df.describe()# 查看数值型列的汇总统计 s.value_counts...(dropna=False) # 查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 数据选取：...() # 返回所有列的均值 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值...df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby...col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean)
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