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Python】基于某些删除数据重复

subset:用来指定特定根据指定数据去重。默认为None,即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...四、按照多去重 对多去重和一去重类似,只是原来根据是否重复删重。现在要根据指定判断是否存在重复(顺序也要一致才算重复)删重。...原始数据只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据。 想要根据更多数去重,可以在subset添加。...但是对于两中元素顺序相反数据去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号文章【Python】基于多组合删除数据重复。 -end-

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Python】基于多组合删除数据重复

最近公司在做关联图谱项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据组合删除数据重复,两中元素顺序可能是相反。...本文介绍一句语句解决多组合删除数据重复问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3数据,希望根据name1和name2组合(在两行顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据重复') #把路径改为数据存放路径 df =...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希错误。 三、把代码推广到多 解决多组合删除数据重复问题,只要把代码取两代码变成多即可。...numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv

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seaborn可视化数据多个元素

seaborn提供了一个快速展示数据元素分布和相互关系函数,即pairplot函数,该函数会自动选取数据中值为数字元素,通过方阵形式展现其分布和关系,其中对角线用于展示各个元素分布情况...,剩余空间则展示每两个元素之间关系,基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据3元素进行可视化,对角线上,以直方图形式展示每元素分布,而关于对角线堆成上,下半角则用于可视化两之间关系,默认可视化形式是散点图,该函数常用参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下,程序会对数据中所有的数值进行可视化,通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化,用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数,可以同时展示数据多个数值型元素关系,在快速探究一组数据分布时,非常好用。

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【R语言】根据映射关系来替换数据内容

前面给大家介绍过☞R替换函数gsub,还给大家举了一个临床样本分类具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据数据进行替换。...例如将数据转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体例子来进行分享。...假设我们手上有这个一个转录本ID和基因名字之间对应关系,第一是转录本ID,第二是基因名字 然后我们手上还有一个这样bed文件,里面是对应5个基因CDs区域在基因组上坐标信息。...接下来我们要做就是将第四注释信息,从转录本ID替换成相应基因名字。我们给大家分享三种不同方法。...=1) #读入CDs区域坐标文件 bed=read.table("5gene_CDs.bed",sep="\t") #从第四提取转录本信息,这里用了正则表达式, #括号匹配到内容会存放在\\1

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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 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。...numpy 是 Python 中用于科学计算基础库,提供了大量数学函数工具,特别是对于数组操作。pandas 是基于 numpy 构建一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具库。...在这个 DataFrame ,“label” 作为列名,列表元素作为数据填充到这一。...结果是一个新 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame “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 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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用过Excel,就会获取pandas数据框架、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。...在Python数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运是pandas库提供了获取值、行和简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...语法如下: df.loc[行,] 其中,是可选,如果留空,我们可以得到整行。由于Python使用基于0索引,因此df.loc[0]返回数据框架第一行。...这有时称为链式索引。记住这种表示法一个更简单方法是:df[列名]提供一,然后添加另一个[行索引]将提供该特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在城市。...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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3招降服Python数据None

Python 数据分析包 Pandas 提供了一些便利函数,可以帮助我们快速按照设想处理、解决空。 空处理第一招:快速确认数据集中是不是存在空。...说到空,在 NumPy 定义为: np.nan,Python 定义为 None,所以大家注意这种表达方式。...这里面有一个坑,就是 Pandas 对象某或某行,直接拿 np.nan , None 判断元素是否为空,发现返回都是False。注意:这样做是不可取!...第二招,假设存在空,可以使用 Pandas fillna 函数填充,fillna 有一个关键参数: method, 当设置method为 pad 时,表示怎样填充呢?...第三招,检测到了空数据,但是不想做任何填充,而是仅仅想丢弃这些空数据,Pandas 提供了 dropna 函数做这件事情。

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数据科学学习手札06)Python数据操作上总结(初级篇)

数据(Dataframe)作为一种十分标准数据结构,是数据分析中最常用数据结构,在Python和R各有对数据不同定义和操作。...Python 本文涉及Python数据,为了更好视觉效果,使用jupyter notebook作为演示编辑器;Python数据相关功能集成在数据分析相关包pandas,下面对一些常用关于数据知识进行说明...pd.DataFrame()常用参数: data:可接受numpyndarray,标准字典,dataframe,其中,字典可以为Series,arrays,常数或列表 index:数据索引...2.数据框内容索引 方式1: 直接通过名称调取数据 data['c'][2] ?...12.缺失处理 常用处理数据缺失方法如下: df.dropna():删去含有缺失行 df.fillna():以自定义方式填充数据缺失位置,参数value控制往空缺位置填充

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30 个 Python 函数,加速你数据分析处理速度!

让我们用 iloc 做另一个示例。 df.iloc[missing_index, -1] = np.nan 7.填充缺失 fillna 函数用于填充缺失。它提供了许多选项。...它可以对顺序数据(例如时间序列)非常有用。 8.删除缺失 处理缺失另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失行。...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定设置为索引 我们可以将数据任何设置为索引....where 函数 它用于根据条件替换行或。...30.设置数据帧样式 我们可以通过使用返回 Style 对象 Style 属性来实现此目的,它提供了许多用于格式化和显示数据选项。例如,我们可以突出显示最小或最大

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arcengine+c# 修改存储在文件地理数据ITable类型表格某一数据,逐行修改。更新属性表、修改属性表某

作为一只菜鸟,研究了一个上午+一个下午,才把属性表更新修改搞了出来,记录一下: 我需求是: 已经在文件地理数据存放了一个ITable类型表(不是要素类FeatureClass),注意不是要素类...FeatureClass属性表,而是单独一个ITable类型表格,现在要读取其中某一,并统一修改这一。...false); int fieldindex = pTable.FindField("JC_AD");//根据列名参数找到要修改 IRow row =...网上有的代码是用ID来索引,但是表格ID可能并不是从0开始,也不一定是按照顺序依次增加。...= "X";//新,可以根据需求更改,比如字符串部分拼接等。

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Python替代Excel Vba系列(三):pandas处理不规范数据

---- ---- 再次看看 数据,一切正常: ---- 填充缺失 下一步就是把前2 nan 给填充正确。...ffill 表示用上一个有效填充。 合并单元格很多时候就是第一个有,其他为空,ffill 填充方式刚好适合这样情况。 ---- 现在数据美如画了。...如下是一个 DataFrame 组成部分: 红框是 DataFrame 部分(values) 上方深蓝色是 DataFrame 索引(columns),注意,为什么方框不是一行?...是因为 DataFrame 允许多层次索引。类似于平时复合表头。 左方深蓝色是 DataFrame 索引(index)。...---- 理解了索引,那么就要说一下如何变换行列索引。 pandas 通过 stack 方法,可以把需要索引转成行索引。 用上面的数据作为例子,我们需要左边索引显示每天上下午气温和降雨量。

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生信学习-Day6-学习R包

这意味着函数将查找 test1 和 test2 列名为 "x" ,并基于这两匹配来合并行。只有当两个数据中都存在 "x" 且某些行在这一相等时,这些行才会出现在最终结果。...内连接特点是只包含两个数据中键值匹配行。如果 test1 某行在其 "x" 在 test2 "x" 没有对应,则这行不会出现在结果,反之亦然。...y = test2:表示要与test2数据进行semi-join操作,即保留test1与test2匹配行。 by = 'x':指定要根据哪个进行匹配。在这里,使用x来进行匹配。...结果将是一个新数据,其中包含了test1那些在test2找到匹配项行,而不包含在test2找不到匹配项行。这种操作通常用于数据筛选,以保留与另一个数据集相关数据。...y = test1:表示要与test1数据进行anti-join操作,即从test2删除与test1匹配行。 by = 'x':指定要根据哪个进行匹配。在这里,使用x来进行匹配。

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R数据科学|第九章内容介绍

使用dplyr处理关系数据 在实际应用,我们常会涉及到多个数据表,必须综合使用它们才能找到关键信息。存在于多个表这种数据统称为关系数据。...处理关系数据有三类操作: 合并连接:向数据中加入新变量,新变量另一个数据匹配观测。 筛选连接:根据是否匹配另一个数据观测,筛选数据观测。...nycflights13 包含了与 flights 相关 4 个 tibble: 数据表 信息 airlines 可以根据航空公司缩写码查到公司全名。...下面借助图形来帮助理解连接原理: ? 有颜色列表示作为“键”变量:它们用于在表间匹配行。灰色列表示“,是与键对应。...它有3种连接类型,这些连接会向每个表添加额外“虚拟”观测,这个观测用NA来填充

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【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

数据与RDataFrame格式类似,都是一个二维数组。Series则是一个一维数组,类似于列表。数据是Pandas中最常用数据组织方式和对象。...方法用途示例示例说明info查看数据索引类型、费控设置和内存用量信息。...例如可以从dtype返回仅获取类型为bool。 3 数据切片和切块 数据切片和切块是使用不同索引切分数据,实现从数据获取特定子集方式。...'col2=="b"')) Out: col1 col2 col3 1 1 b 1筛选数据col2为b记录 5 数据预处理操作 Pandas数据预处理基于整个数据或...0 2 a True 1 1 b True 2 0 a False直接丢弃带有缺失行fillna填充缺失,可设置为固定以及不同填充方法

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Python中用matplotlib函数绘制股票趋势图

本文目录 安装包 读取数据文件 将日期设置为数据索引 绘制股票趋势图 1 安装包 首先要在cmd安装绘图需要matplotlib包,输入如下语句即可安装。...3 将日期设置为数据索引 然后把数据日期设置为索引,并把索引日期转成时间格式。方便后续根据日期计算波动情况。...date = date.set_index('日期') #把日期设置为索引date.index = pd.to_datetime(date.index) #把索引日期转成时间格式...所以在绘图时有些日期收盘价被填充为0。 为了图形能更好地反映股票波动趋势,可以人为对收盘价进行处理,比如以前多少天平均收盘价当成当天收盘价,以此来避免0问题。...可以发现,以加权平均值绘图会比直接以平均值绘图波动性大一点,更符合我们常识。 至此,在Python绘制股票趋势图已介绍完毕,大家可以动手练习一下

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