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Pandas 查找,丢弃列值唯一

前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas查找丢弃 DataFrame 中列值唯一列,简言之,就是某列数值除空值外,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… 这些列大多形同虚设,所以当数据集列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,数据列中空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”,如下图: 所以只要把列缺失值先丢弃,再统计该列唯一值个数即可。...代码实现 数据读入 检测列值唯一所有列并丢弃 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 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外唯一值个数等于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基础:查找与输入最接近

标签:Python,Pandas 本文介绍在pandas中如何找到与给定输入最接近值。 有时候,我们试图使用一个值筛选数据框架,但是这个值不存在,这样我们会接收到一个空数据框架,这不是我们想要。...我们想要是,在数据框架中找到与这个输入值最接近值。 下面是一个简单数据集,将用于演示这项技术。假设有5天SPY股票(假想)价格。 图1 假设我们想要找到与价格386最接近值所在行。...通过观察,我们注意到有两个值与386接近,即390380。显然,390比380更接近于386。...2.使用差绝对值,以帮助排名,因为可能有正数负数。 3.对上述第2步结果进行排序,绝对差值最小记录就是最接近输入值记录。...pandas argsort()方法 argsort()方法返回将对值进行排序整数索引。例如: 图3 看起来可能有点混乱,尤其是当看带有日期栏排名时。

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Pandas中如何查找某列中最大值?

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:譬如我要查找某列中最大值,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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文件查找检索

-name是find命令参数,它表示按照文件名查找文件。大多数情形下,我们可能无法知道文件全名,此时,我们使用通配符去查找文件。 通配符 ?:代表一个通配字符 *:代表多个通配字符。 ? ?...使用*使用?作为通配符,查找结果是截然不同。 另外,我们还可以根据文件大小来查找文件,这个一般用比较少。 ? -1k:表示小于1kb文件,大于用+表示。...find 目录 -size 文件大小 find 目录 -size 文件大小1 -size 文件大小2 其中第二行命令可以找出某个范围内文件。 ?...我们常用另外一种查找是根据文件类型来查找文件。 find 目录 -type 文件类型 ? 需要注意是,普通文件是使用f来表示,不是用-来表示。 ? 查找当前目录下普通文件。...还有一种查找方式是根据文件内容来查找。 ? grep -r "查找内容" 查找目录

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NumpyPandas区别

NumpyPandas区别 Numpy是数值计算扩展包,能够高效处理N维数组,即处理高维数组或矩阵时会方便。Pandas是python一个数据分析包,主要是做数据处理用,以处理二维表格为主。...Numpy只能存储相同类型array,Pandas能处理不同类型数据,例如二维表格中不同列可以是不同类型数据,一列为整数一列为字符串。...Numpy支持并行计算,所以TensorFlow2.0、PyTorch都能numpy能无缝转换。Numpy底层使用C语言编写,效率远高于纯Python代码。...Pansdas是基于Numpy一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建Pandas提供了大量快速便捷地处理数据函数方法。...Python因为有了NumPy与Pandas而不同于Java、C#等程序语言,Python也因为NumPy与Pandas而又一次焕发了光彩。

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基于 Python Pandas

基于 Python Pandas 数据分析(1) Pandas 是 Python 一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来数据分析学习....Pandas 模块是一个高性能,高效率高水平数据分析库. 从本质上讲,它非常像操作电子表格无头版本,如Excel. 我们所使用大部分数据集都可以被转换成 dataframes(数据框架)....但是如果你不熟悉, 可以看下我解释: 一个 dataframe 就很像是一个仅有行列组成电子表格. 现在开始, 我们可以使用 Pandas 以光速对数据集进行一系列操作....() 这里, 我们创建了 start end 两个变量, 它们都是 datatime 对象....还会接触到更多关于可视化图形, 数据输入输出形式, 初中级数据分析操作, 合并与组合数据等. 后面会持续更新, 有任何问题或者错误, 欢迎留言, 希望大家交流学习.

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PandasNumpy视图拷贝

如果操作不当,Pandas会爆出SettingWithCopyWarning异常。 本文我将就视图拷贝问题,结合异常进行总结。...至于PandasNumpy安装方法,请参阅《跟老齐学Python:数据分析》一书,书中有详细说明。...视图拷贝 理解NumpyPandas视图拷贝,是非常有必要。因为我们有时候需要从内存中数据中拷贝一份,有时候则需要把数据一部分连同原数据集同时保存。...Pandas视图拷贝 Pandas中也有视图拷贝,用DataFrame对象.copy()方法,可以分别创建视图拷贝,区别在于参数配置,如果deep=False,则为视图,如果deep=True...但是,要注意Pandas这样一种操作符:.loc[], .iloc[], .at[], and .iat 还是列举几个示例,从中看看Pandas拷贝视图。

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pandaslociloc_pandas loc函数

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。...目录 pandas中索引使用 .loc 使用 .iloc使用 .ix使用 ---- pandas中索引使用 定义一个pandasDataFrame对像 import pandas as pd....loc[],中括号里面是先行后列,以逗号分割,行列分别是行标签列标签,比如我要得到数字5,那么就就是: data.loc["b","B"] 因为行标签为b,列标签为B,同理,那么4就是data...5,右下角值是9,那么这个矩形区域值就是这两个坐标之间,也就是对应5行标签到9行标签,5列标签到9列标签,行列标签之间用逗号隔开,行标签与行标签之间,列标签与列标签之间用冒号隔开,记住,.loc...那么,我们会想,那我们只知道要第几行,第几列数据呢,这该怎么办,刚好,.iloc就是干这个事 .iloc使用 .iloc[]与loc一样,中括号里面也是先行后列,行列标签用逗号分割,与loc不同之处是

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动态规划-子数组总和一半

动态规划,01背包问题 题目是这样: 给定一个正整数数组,问能否将其分为两个子数组,使得这两个子数组相等,也即是否存在一个子数组为为总和一半 例如:数组{1,2,3,3,4,5},...总和为18,子数组{1,2,3,3}为9,剩下{4,5}也为9,所以可以成功划分 思想上一篇【你背包,让我走好缓慢】思想差不多,假设为w,对于dp[w]表示能否划分为为w数组,对于每个元素...accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0); sum = sum / 2; cout << canPartition(nums, sum); } 其实这道题力扣上...【322.零钱兑换】也有异曲同工之妙, 给你一个整数数组 coins ,表示不同面额硬币;以及一个整数 amount ,表示总金额。...计算并返回可以凑成总金额所需 最少硬币个数 。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回 -1 。你可以认为每种硬币数量是无限

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NumPyPandas广播

例如,有一项研究测量水温度,另一项研究测量水盐度温度,第一个研究有一个维度;温度,而盐度温度研究是二维。维度只是每个观测不同属性,或者一些数据中行。...Pandas广播 Pandas操作也与Numpy类似,但是这里我们特别说明3个函数,Apply、ApplymapAggregate,这三个函数经常用于按用户希望方式转换变量或整个数据。...对于这些例子, 我们首先导入pandas包,然后加载数据到“df”变量中,这里使用泰坦尼克数据集 import pandas as pd df = pd.read_csv(".....汇总汇总统计是指包括最大值、最小值、平均值、中位数、众数在内统计量。下面我们计算了乘客平均年龄、最大年龄生存率。...总结 在本文中,我们介绍了Numpy广播机制Pandas一些广播函数,并使用泰坦尼克数据集演示了pandas上常用转换/广播操作。

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pandaslociloc_pandas获取指定数据

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到两种方法:ilocloc。...目录 1.loc方法 (1)读取第二行值 (2)读取第二列值 (3)同时读取某行某列 (4)读取DataFrame某个区域 (5)根据条件读取 (6)也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)...读取第二行值 (2)读取第二行值 (3)同时读取某行某列 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、列名称或标签来索引 iloc:通过行、列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...columns进行切片操作 # 读取第2、3行,第3、4列 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果: 注意: 这里区间是左闭右开,data.iloc[1:

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